A Markov Random Field and Adaptive Regularization Embedded Level Set Segmentation Model Solving by Graph Cuts
المؤلف
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-01-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper presents a novel Markov random field (MRF) and adaptive regularization embedded level set model for robust image segmentation and uses graph cuts optimization to numerically solve it.
Firstly, a special MRF-based energy term in the form of level set formulation is constructed for strong local neighborhood modeling.
Secondly, a regularization constraint with adaptive properties is imposed onto the proposed model with the following purposes: reduce the influence of noise, force the power exponent of the regularization process to change adaptively with image coordinates, and ensure the active contour does not pass through the weak object boundaries.
Thirdly, graph cuts optimization is used to implement the numerical solution of the proposed model to obtain extremely fast convergence performance.
The extensive and promising experimental results on wide variety of images demonstrate the excellent performance of the proposed method in both segmentation accuracy and convergence rate.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Dengwei. 2019. A Markov Random Field and Adaptive Regularization Embedded Level Set Segmentation Model Solving by Graph Cuts. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173839
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Dengwei. A Markov Random Field and Adaptive Regularization Embedded Level Set Segmentation Model Solving by Graph Cuts. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2019 (2019), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173839
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Dengwei. A Markov Random Field and Adaptive Regularization Embedded Level Set Segmentation Model Solving by Graph Cuts. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173839
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1173839
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر