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改进C-V分割算法在多光谱成像仪中的应用

张艳超 赵建

张艳超, 赵建. 改进C-V分割算法在多光谱成像仪中的应用[J]. 中国光学, 2015, 8(1): 68-73. doi: 10.3788/CO.20150801.0068
引用本文: 张艳超, 赵建. 改进C-V分割算法在多光谱成像仪中的应用[J]. 中国光学, 2015, 8(1): 68-73. doi: 10.3788/CO.20150801.0068
ZHANG Yan-chao, ZHAO Jian. Application of improved C-V segmentation in multi-spectral imager[J]. Chinese Optics, 2015, 8(1): 68-73. doi: 10.3788/CO.20150801.0068
Citation: ZHANG Yan-chao, ZHAO Jian. Application of improved C-V segmentation in multi-spectral imager[J]. Chinese Optics, 2015, 8(1): 68-73. doi: 10.3788/CO.20150801.0068

改进C-V分割算法在多光谱成像仪中的应用

doi: 10.3788/CO.20150801.0068
基金项目: 吉林省重点科技攻关项目(No.20140204058GX);长春市重大科技攻关项目(No.14KG011)
详细信息
    通讯作者:

    张艳超(1985-),女,吉林长春人,博士研究生,助理研究员,2007年、2009年分别于天津大学获得学士、硕士学位,主要从事数字图像处理及调焦控制方面的研究。E-mail:zhangyanchaomn@126.com

    赵 建(1967-),女,吉林长春人,硕士,研究员,博士生导师,1991年于吉林工业大学获学士学位,2002年于中国科学院长春光学精密机械与物理研究所获得硕士学位,主要从事数字图像处理、目标识别与跟踪、视频编解码等方面的研究。E-mail:zhaojian6789@126.com

  • 中图分类号: TP394.1

Application of improved C-V segmentation in multi-spectral imager

  • 摘要: 为了进一步提高C-V模型的分割速度、降低初始轮廓曲线位置对分割结果的耦合性, 提高多光谱成像仪图像分割效率, 本文提出一种改进的C-V模型。该模型通过将每次迭代得到的距离函数的最大值引入C-V模型的Dirac函数, 对该函数进行自适应参数修正, 以拓宽活动轮廓线的有效作用范围, 进而大大降低分割算法的迭代次数。实验结果表明, 与经典的C-V模型相比, 改进的C-V模型在其终止条件下得到了较理想的分割效果, 降低了初始曲线位置对最终分割结果的影响, 且新模型的收敛速度在原有的基础上至少提高了7倍。改进的C-V模型在实时性及全局性方面都得到了明显改进, 进一步提高了该算法在多光谱成像仪的图像分割方面的鲁棒性。
  • 图  1  初始轮廓位于视场中心偏下

    Figure  1.  Initial contour with the position at the bottom of the image center

    图  2  初始轮廓位于视场中心

    Figure  2.  Initial contour with the position at the image center

    图  3  实时性比较

    Figure  3.  Comparison of real time

    表  1  迭代次数比较

    Table  1.   Comparison of the number of iterations

    图像名称经典C-V迭代次数改进C-V迭代次数
    伪装坦克1 717117
    多辆坦克1 23155
    草丛2 667335
    避雷器1 347176
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-11-15
  • 录用日期:  2015-01-19
  • 刊出日期:  2015-01-25

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