基于改进变分水平集的红外图像分割方法

• 作者: 史德琴 李俊山 杨威 胡双演
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 曲线演化 水平集方法 Chan-Vese模型
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 196-197,200
• 页数: 3页
• 分类号: TP37
• 字数: 3592字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.04.069

摘要

提出一种基于水平集的红外图像偏微分分割方法,通过改进Chan-Vese模型中的能量函数获得偏微分方程,该能量函数将红外图像边缘与区域信息相结合,取得了全局极小值,该能量模型对水平集初始曲线的位置不敏感,并可定位图像边缘.基于该模型的变分水平集分割方法可分割出红外图像目标.实验结果表明,该方法效果良好,便于下一步的红外目标识别与跟踪.