Resumen

Se propone un modelo eficiente de conjunto de niveles basado en el ajuste binario local multiescala (MLBF) para la segmentación de imágenes. Al introducir la idea multiescala en el modelo LBF, el modelo MLBF propuesto puede segmentar de forma eficaz y eficiente imágenes con inhomogeneidad de intensidad. Además, mediante la adición de un término de difusión de reacción en la ecuación de evolución del conjunto de niveles (LSE), se puede lograr la regularización de la función de conjunto de niveles (LSF), eliminando así por completo el proceso de reinicialización que consume mucho tiempo. En la fase de implementación, para mejorar en gran medida la eficiencia de la solución numérica del modelo de segmentación de conjuntos de niveles, introducimos tres estrategias: La primera es el solucionador de división de operadores aditivos (AOS) que se utiliza para romper las restricciones en el paso de tiempo; la segunda es el mecanismo de detección de objetivos salientes que se utiliza para lograr una inicialización completamente automática del proceso de LSE; la tercera es el método de archivos dispersos (SFM) que se utiliza para restringir los grupos de píxeles que necesitan ser actualizados en una pequeña región de franja. Bajo el efecto combinado de estas tres estrategias, el modelo propuesto alcanza una eficiencia de ejecución muy alta en los siguientes aspectos: precisión de localización del contorno, velocidad de convergencia de la evolución, robustez frente a la posición inicial del contorno y robustez frente a interferencias de ruido.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:modelo eficiente de conjunto de niveles, modelo de segmentación de conjunto de niveles, ajuste binario local multiescala, mecanismo de detección de objetivos salientes, división aditiva de operadores, precisión de localización de contornos, inicialización totalmente automática, alta eficiencia de ejecución, posición inicial del contorno, función de conjunto de niveles.
• Keywords:efficient level set model, level set segmentation model, multiscale local binary fitting, salient target detection mechanism, additive operator splitting, contour location accuracy, full automatic initialization, high execution efficiency, initial contour position, level set function