一种新的灰度非均匀图像分割模型

摘要：

基于局部区域的主动轮廓分割模型在针对灰度非均匀图像进行分割时，容易受到初始轮廓曲线位置的影响，且基于水平集模型的数值实现速度较慢。为此，提出一种新的图像分割模型。该模型采用局部符号差能量项作为曲线演化的驱动力，为减少模型对初始轮廓曲线位置的依赖，采用全局凸分割策略，得到一个离散化的凸分割模型，该模型包含Mumford-Shah分割模型中的二次光滑项，使分割后的区域更加平滑，使用split Bregman迭代算法进行数值实现。实验结果表明，与局部二值拟合模型、局部符号差能量模型相比，该模型能对灰度非均匀图像进行较准确的分割，具有较快的运算速度和较好的鲁棒性。

关键词：图像分割、局部区域、灰度非均匀、主动轮廓模型、split Bregman迭代

分类号：TP391.06(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：232-236,242