%0 Journal Article
%T Segmentation model using extended Chan-Vese model for noisy image<br>扩展的Chan-Vese模型在噪声图像分割中的应用
%A Luo Zhihong
%A Feng Guocan
%A Yang Guan
%A <br>罗志宏
%A 冯国灿
%A 杨关
%J 中国图象图形学报
%D 2011
%I 
%X 针对带噪声图像分割结果不理想的现象，提出一种对带不同类型噪声的图像都能进行有效分割的变分模型。首先扩展了Chan-Vese(CV)模型的能量泛函，然后在数值求解过程中，引入一个辅助变量与水平集方法相结合，采用高效和无条件稳定的MOS算法，提高精度和计算效率。对带一定强度噪声的图像进行地分割实验，并与CV变分模型的分割结果进行比较。结果表明，该新变分模型较好地克服了噪声干扰的影响，对带噪图像的分割是有效的，迭代次数少，速度快且提高了目标分割的准确性。
%K 带噪图像
%K 图像分割
%K 辅助变量
%K MOS算法
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=3D120F67FFBE1E375BC76B35370D8216&yid=9377ED8094509821&vid=7801E6FC5AE9020C&iid=9CF7A0430CBB2DFD&sid=72C9FC6259F90AE2&eid=D2FD077E5EE423CA&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=0&reference_num=0