基于PSO和Level Set的快速曲线演化算法

摘要：

提出了一种基于微粒群算法(PSO)、水平集(Level Set)的快速曲线演化算法.该算法将图像分割分为两阶段,利用PSO方法对Snake模型中的控制点进行寻优,使控制点能快速地收敛到图像的边缘附近;利用插值算法,得到目标较粗糙的大致轮廓,以此目标轮廓作为初始的零水平集曲线;使用Level Set窄带方法得到准确的轮廓.从而克服了参数主动轮廓线模型对初始曲线敏感、噪声敏感和不能收敛到凹陷的边缘问题和几何主动轮廓线模型水平集方法计算量大等问题.实例研究结果表明了该算法的正确性、有效性.

关键词：微粒群算法、Level Set、图像分割、噪声、窄带

所属期刊栏目：22

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60274023

在线出版日期：2008-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：150-154