一种基于区域竞争法的红外图像分割水平集模型

摘要：

为有效分割红外图像中边界模糊、对比度低的感兴趣目标,提出了一种基于变分的红外图像分割模型.针对测地线活动轮廓模型(Geodesic Active Contour,GAC)对噪声敏感的问题,假设图像中的目标和背景服从Gaussian分布,再根据像素属于红外目标的概率构造区域能量项,以提高模型的鲁棒性.在模型中引入有符号距离约束,以避免曲线在演化过程中重新初始化,提高模型执行的效率.实验结果表明,本文方法能够有效地分割红外图像中的感兴趣目标.

关键词：红外图像、图像分割、变分方法、水平集

所属期刊栏目：37

分类号：TN949

资助基金：国家自然科学基金资助项目41174164,61473310

在线出版日期：2016-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：18-24