Resumen

Se propone un novedoso modelo de contorno activo para segmentar imágenes con falta de homogeneidad. En primer lugar, se define un filtro de orden fraccionario mediante ocho máscaras de convolución correspondientes a la orientación de la imagen en las ocho direcciones de la brújula. A continuación, se obtiene la imagen de diferenciación de orden fraccionario y se aplica al método de conjunto de niveles. En segundo lugar, definimos un nuevo funcional de energía basado en la información local de la imagen y en la imagen de diferenciación de orden fraccionario; el modelo propuesto no sólo puede describir la imagen de entrada con mayor precisión, sino que también puede hacer frente a la falta de homogeneidad de la intensidad. El término de ajuste local puede mejorar la capacidad del modelo para hacer frente a la falta de homogeneidad de la intensidad. El término de penalización definido se utiliza para reducir la aparición de falsos límites. Por último, para eliminar el paso de reinicialización, que consume mucho tiempo, y garantizar una evolución estable de la función de conjunto de niveles, se utiliza el método de filtrado gaussiano. Los experimentos con imágenes sintéticas y reales demuestran que el modelo propuesto es eficaz para imágenes con inhomogeneidad de intensidad y flexible al contorno inicial.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Modelo de contorno activo; segmentación de imágenes; inhomogeneidad; filtro de orden fraccionario; método de conjunto de niveles; inhomogeneidad de intensidad.
• Keywords:Active contour model; segmentation images; inhomogeneity; fractional order filter; level set method; intensity inhomogeneity