基于变分水平集的图像分割模型

• 作者: 唐利明 李可人 黄大荣
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 变分水平集 符号距离函数 图像分割 边缘停止函数 重新初始化
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 页码范围: 704-712
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7168字
• 语种: 中文

摘要

基于传统的变分水平集方法的图像分割,水平集函数必须周期性地重新初始化使之保持为符号距离函数,这存在如何选择重新初始化的时间和方式的难题.Li模型通过在能量泛函中引入一个内部约束能量,去除了水平集函数在演化过程中需重新初始化的难题.通过对Li模型的分析,提出了一个新的变分水平集的分割模型.该模型通过在能量泛函中加入一个较简单的内部约束能量,同样可以实现水平集演化过程中的无需重新初始化.并且通过对边缘停止函数的重新定义,引入了新的外部能量,使得本文模型对噪声图像的分割更具鲁棒性.实验表明无论是在收敛速度上,还是在对噪声图像的分割质量上,本文模型和Li模型相比都具有一定的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐利明	重庆科技学院数理学院	9	104	5.0	9.0
5	李可人	重庆科技学院数理学院	4	21	2.0	4.0