结合全局和局部信息的活动轮廓模型

摘要：

利用全局信息的C-V模型对轮廓初始化和噪声不敏感,但不能分割灰度不均的图像；利用局部信息的RSF模型能分割灰度不均的图像,但对轮廓初始化和噪声很敏感.针对该问题,基于C-V模型和RSF模型,提出一个新的水平集正则化项,给出一个用偏微分方程表示的结合全局和局部信息的活动轮廓模型.实验结果表明,该模型能分割灰度不均的图像,且允许灵活的轮廓初始化,抗噪性较强.

关键词：图像分割、活动轮廓模型、C-V模型、RSF模型、偏微分方程

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆大学“211工程”三期创新人才培养计划建设基金资助项目S-09110;重庆市科委自然科学基金资助项目CSTC,2010BB9218

在线出版日期：2012-01-14（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：203-205