| 基于深度学习和水平集的彩色图像分割方法 |
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| 引用本文： | 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(4):041004-041004-12. |
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| 作者姓名： | 杨宇 崔陶 |
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| 作者单位： | 四川大学数学学院,四川大学华西第二医院 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划“高质高效的审判支撑关键技术及装备研究”（2018YFC0830300）;国家科技部，国家重点研发计划（“十三五”）(2020YFC2005603)；四川省科技厅， 重点研发项目（2020YFS0206）；国家自然科学基金 （11971020） |
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| 摘 要： | 图像分割作为图像的分析与理解的基础环节，受到了诸多学者的广泛关注。本文结合了基于全卷积神经网络的语义分割技术与基于水平集方法的图像分割技术，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。此外，本文还在 DRLSE 模型中加入了一个新的形状能量项，提高了零水平集的演化速度。数值实验结果验证了本文方法的有效性。
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| 关 键 词： | 深度学习，水平集方法，图像分割，距离正则化水平集演化，DeepLab |
| 收稿时间： | 2020/10/29 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/11/19 0:00:00 |
A color image segmentation based on deep learning and level set |
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| YANG Yu,CUI Tao.A color image segmentation based on deep learning and level set[J].Journal of Sichuan University (Natural Science Edition),2021,58(4):041004-041004-12. |
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| Authors: | YANG Yu CUI Tao |
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| Institution: | School of Mathematics, Sichuan University,West China Second University Hospital, Sichuan University |
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| Abstract: | As the basic link of image analysis and understanding, image segmentation has been widely discussed. This paper combines semantic segmentation technology based on full convolution neural network and image segmentation technology based on level set method, and uses Deeplab V2 and Distance Regularized Level Set Evolution (DRLSE) model to realize general color images segmentation. In addition, a new shape energy term is added to the drlse model to improve the evolution speed of the zero level set segmentation. Numerical simulations verify the efficiency of our method. |
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| Keywords: | Deep Learning Level Set Method Image Segmentation DRLSE DeepLab |
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