典型文献
一种基于Jeffrey散度的鲁棒图像分割方法
文献摘要：
由于成像设备不完善或外界干扰等因素,图像经常有灰度不均现象,一种基于Jeffrey散度相似性度量的鲁棒图像分割算法具有更高的分割精度和分割效率:建立基于Jeffrey散度的灰度拟合项,以提升算法分割灰度不均图像的能力;整合长度正则项、符号距离函数惩罚项和灰度拟合项构建总能量泛函;通过最小化能量泛函实现偏置场修正和灰度不均图像分割.为提高算法的分割效率和对初始轮廓的鲁棒性,可引入一种新的偏置场初始化方法.该算法的有效性在一些自然图像、医学图像和合成图像的实验中得到验证.
文献关键词：
Jeffrey散度;偏置场;初始化方法;主动轮廓模型;图像分割
中图分类号：
作者姓名：
单晓英;任迎春
作者机构：
嘉兴学院:平湖师范学院,浙江嘉兴314000;嘉兴学院:数据科学学院,浙江嘉兴314000
文献出处：
引用格式：
[1]单晓英;任迎春-.一种基于Jeffrey散度的鲁棒图像分割方法)[J].嘉兴学院学报,2022(06):21-30
A类：
B类：
Jeffrey,散度,分割方法,成像设备,外界干扰,灰度不均,相似性度量,图像分割算法,正则项,距离函数,总能量,能量泛函,偏置场,初始轮廓,初始化方法,医学图像,合成图,主动轮廓模型
AB值：
0.310649
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