典型文献
基于模糊聚类与Retinex理论的多相图像分割方法
文献摘要：
由于不同对象区域之间强度范围的重合,在存在灰度不均匀的情况下很难分割图像.针对这一问题,通过引入模糊隶属度函数,提出一种新的基于Retinex理论的多相图像分割模型.该方法允许每个像素点以不同隶属度同时归属于多个区域,可真实反映出图像的不确定性,并通过极小化能量泛函实现对目标物体的提取.同时在交替极小化方法的框架下,设计一种有效的算法对模型进行数值求解.实验结果表明,该模型对于灰度不均匀的真实图像和医学图像均能有效进行分割,SA指标和Dice指标的平均值分别达到0.9506和0.9141.相比于相关的代表性算法,Dice值提升了0.0027～0.0107,k值提升了0.0029～0.0117.
文献关键词：
图像分割;灰度不均匀;模糊隶属度;Retinex理论;交替极小化
中图分类号：
作者姓名：
罗群女;闵莉花
作者机构：
南京邮电大学理学院,南京210023
文献出处：
引用格式：
[1]罗群女;闵莉花-.基于模糊聚类与Retinex理论的多相图像分割方法)[J].软件导刊,2022(11):123-129
A类：
多相图像分割
B类：
模糊聚类,Retinex,分割方法,同对,灰度不均匀,难分,模糊隶属度函数,分割模型,像素点,归属于,出图,能量泛函,交替极小化,数值求解,医学图像,SA,Dice
AB值：
0.239303
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