一种改进的C-V图像分割模型

摘要：

针对传统C-V图像分割模型在分割效率和准确性两方面的不足，本文提出了一种改进的C-V图像分割模型：一，在模型中加入内部能量项，使水平集函数被限定为符号距离函数，从而避免了水平集函数的重新初始化，提高了图像分割的效率。二，选取Heaviside函数的新正则化函数，使其逼近效果更佳，提高了图像分割的准确性。三，用正实数函数去替换传统C-V模型中Dirac函数的正则化函数，一方面，消除了后者对非初始活动轮廓线附近同质区域边界检测的抑制作用，进而使模型具有更好的全局优化特性，提高了图像分割的准确性；另一方面，使得模型的计算更为简单，提高了图像分割的效率。数值实验表明本文提出的改进C-V图像分割模型提高了图像分割的效率与准确性。

关键词：图像分割、C-V模型、水平集函数、Heaviside函数、Dirac函数

分类号：O241.82;TP751.1(计算数学)

资助基金：国家自然科学基金11101253；中央高校基本科研业务费GK201301007, GK201401004,GK201503016；陕西省教育厅科学研究计划14JK1461.Foundation item:The National Natural Science Foundation of China11101253;the Fundamental Research Funds for the Central UniversitiesGK201301007, GK201401004, GK201503016;the Science Program of Education Department of Shaanxi Province14JK1461

在线出版日期：2015-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：633-642