复杂背景下同光度性质物体的图像分割 (2011年)

提出一种针对复杂背景下具有同光度性质物体的分割方法,并将全局最小化活动轮廓方法引入到所提出的方法中,从而达到快速、全局、最小化的效果.该方法利用对目标物体错误检测的“对数概率和”对图像进行二值分类,再对远景区域的数据进行稳健性统计,最后最小化能量函数得到分割结果.通过与C-V模型比较表明,该算法的运算时间及分割准确性具有明显优势.