基于Perona-Malik模型的各向异性主动轮廓外力场

摘要：

利用经典的Perona-Malik各向异性去噪模型具有保护图像边界信息的特点,将经过Perona-Malik模型处理后图像的负梯度作为外力场,研究其对主动轮廓法分割结果的影响,提出了一种主动轮廓外力场模型PMF.理论分析和实验结果表明,PMF模型不仅能够保持图像的边界信息,克服了传统外力场不能进入图像凹部的缺陷,而且对初始曲线的约束较少.由于PMF是基于去噪模型而得,因此具有较好的鲁棒性.

关键词：主动轮廓模型、PMF模型、各向异性扩散、图像分割

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60473119

在线出版日期：2008-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：22-24