基于深度学习和水平集的彩色图像分割方法
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O29

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国家重点研发计划(2018YFC0830300); 科技部“十三五”重点研发计划(2020YFC2005603);四川省科技厅重点研发项目(2020YFS0206);国家自然科学基金 (11971020)


A color image segmentation based on deep learning and level set
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    摘要:

    本文结合基于全卷积神经网络的语义分割与基于水平集方法的图像分割方法,使用DeepLab V2与 Distance Regularized Level Set Evolution (DRLSE) 模型对一般的彩色图像进行分割. 通过在 DRLSE 模型中加入了一个新的形状能量项,该方法提高了零水平集的演化速度. 数值模拟结果验证了方法的有效性.

    Abstract:

    In this study, we combine the semantic segmentation technology based on full convolution neural network and image segmentation technology based on level set method and use Deeplab V2 and Distance Regularized Level Set Evolution (DRLSE) model to realize general color images segmentation. To improve the evolution speed of the zero level set segmentation, a new shape energy term is added to the DRLSE model. Numerical simulations verify the efficiency of our method.

    参考文献
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引用本文格式: 杨宇,崔陶. 基于深度学习和水平集的彩色图像分割方法[J]. 四川大学学报: 自然科学版, 2021, 58: 041004.

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  • 收稿日期:2020-10-29
  • 最后修改日期:2020-11-19
  • 录用日期:2020-11-20
  • 在线发布日期: 2021-07-16
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