卢小鹏
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李辉
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刘云杰
,
梁平
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李坤
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20142901.0146
针对传统的Chan-Vese模型(C-V模型)分割背景不均匀的TFT-LCD Mura缺陷速度慢的问题,将水平集函数与符号距离函数的偏差作为能量项引入C-V模型,去掉了符号距离函数重初始化步骤;为了平衡图像的整体亮度不均匀,在传统的C-V模型中引入轮廓曲线内、外部区域之间的亮度差项,提高了分割准确性.在数值实现上,采用无条件稳定的半隐差分格式,适当加大步长,加速曲线演化过程,相比于有限差分格式和AOS格式,分割速度明显提高.实验结果表明,本文提出的算法能够准确地分割背景不均匀的Mura缺陷图像,并且分割速度快.
关键词:
Chan-Vese模型
,
TFT-LCD Mura缺陷
,
水平集
,
半隐差分格式
杨名宇
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20142903.0473
目前基于水平集的图像分割方法很难给出基于全局极值的算法终止条件,而大多采用事先设定迭代次数的方法.本文提出了一种改进的Chan-Vese模型,通过添加水平集函数约束项,使得新模型抑制了水平集函数的取值范围,最终收敛至全局极值,并以此作为算法终止条件,无需事先设定迭代次数.实验结果表明,新模型在其终止条件下,分割结果正确,与传统Chan-Vese模型相比,新模型的收敛速度快3～6倍,且通用性更强.
关键词:
图像分割
,
Chan-Vese模型
,
水平集方法
陈凌海
,
姚剑敏
,
郭太良
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20163106.0613
液晶显示屏 Mura缺陷是一类较难检测的显示缺陷，它具有对比度低、背景亮度不均匀、边缘模糊等特点。针对传统Chan-Vese模型(C-V模型)对其分割时存在误分割及速度慢的问题，本文提出一种改进的C-V模型。首先，依据曲线演化理论，简化了传统C-V模型的图像数据力驱动项，这样减少了迭代过程中的计算量，提高了分割的速度。其次，为了平衡图像的亮度不均匀，在模型中引入一个新的能量项，该能量项与轮廓曲线内、外部之间的亮度差有关，提高了分割的准确性。最后，在算法的实现过程中引入迭代停止的判别式，通过设定分割的精度可以实现迭代的自动停止，并有利于正确地分割出目标。实验结果表明，本文提出的改进C-V模型能够准确分割背景不均匀的 Mura缺陷，并且具有较快的速度。
关键词:
Chan-Vese模型
,
液晶显示屏 Mura缺陷
,
亮度不均匀
