基于边缘检测函数尺度变换的水平集图像分割

摘要：

针对Chan-Vese模型(C-V模型)存在收敛缓慢等缺陷,给出一种基于边缘检测函数尺度变换的水平集图像分割算法.引入边缘检测函数对C-V模型进行改进,在不降低分割质量的前提下,提高图像分割的速度.为了增强改进模型的灵活性,提出对边缘检测函数进行尺度变换的方法.实验结果表明,改进模型有良好的分割效果,尺度变换能有效加快改进模型的演化速度,保持分割过程的稳定性.

关键词：图像分割、偏微分方程、水平集、边缘检测函数、尺度变换

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60573158, 10771213, 70601033

在线出版日期：2010-03-02（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：202-204