一种基于多字典学习的图像分割模糊方法

作     者：李亚峰 LI Ya-feng

作者机构：宝鸡文理学院计算机学院陕西宝鸡721016 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2018年第46卷第7期

页      面：1700-1709页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(No.61379030 No.61362029 No.61772389) 陕西省科技厅研究计划基金(No.2015JM6329 No.2016GY-083) 

主　　题：图像分割 字典学习 变分模型 正则化方法 

摘      要：本文提出一种基于多字典学习的图像分割模糊模型和算法.在模型中,结合多字典学习和模糊方法,考虑了分割区域内部的一致性和边界的正则性:一方面使用区域块均值和带有类标的结构字典重构图像块,利用重构误差和l2正则能量共同度量分割区域内部的一致性,该度量能够刻画图像不同区域的灰度信息和纹理模式;另一方面采用小波系数稀疏正则保持分割区域边界的几何结构.基于交替方向乘子法和字典学习方法给出新模型的快速求解算法.在该算法中,除了小波阈值,每一步都是显示表达式,因此简单易用.一系列实验结果验证了本文算法的有效性.