关于图像分割的 C-V 模型改进算法研究

摘要：

在图像分割中的活动轮廓(active contour)或“蛇”(snake)模型可以将图像分割问题归结为最小化一个封闭曲线的能量泛涵。针对 C-V 模型中存在的问题,如存在没有明显的边缘,也缺乏明显的纹理特征,GAC 模型将难以实现成功的分割等问题,通过对现有各种曲线演化模型比较分析,得出一个图像全局信息和符号距离函数的能量泛涵模型。该模型综合了经典几何曲线模型与C-V 模型的优势,同时通过引入惩罚项,无需重复更新曲线初始化,并加大时间步长的选择。该模型比传统的 C-V 模型在收敛速度和精确度上都有了很大的提高。

关键词：偏微分方程方法、GAC 模型、C-V 模型、改进算法

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：83-88