一种具有去噪能力的全局最小值分割模型

摘要：

几何主动轮廓模型的能量泛函是非凸性的,导致图像分割结果依赖于曲线的初始化条件,对噪声敏感.针对该问题,提出一种全局最小值分割模型,对能量泛函进行凸性非约束改进,利用基于总变分对偶公式的快速数值化算法实现图像的分割.对合成图像和医学图像的分割结果表明,利用该模型可以准确提取出对象的边界,分割速度快,对噪声具有较好的鲁棒性.

关键词：图像分割、主动轮廓模型、水平集、总变分、能量泛函

所属期刊栏目：38

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省自然科学基金资助项目9451063101002213

在线出版日期：2012-06-26（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：188-189,192