引入差分图像具有多重特性的图像分割模型

摘要：

大多数经典活动轮廓模型只具有某些方面的优势,不能同时满足处理复杂图像的要求,对此提出一种具有多重分割特性的分割模型.模型通过引入差分图像,将差分图像的BGFRLS模型作为全局控制项,以保证模型能够最大限度地检测到所有的目标边缘;其次,将长度项设为局部项,使得分割进一步精确化,并将Li方法中的惩罚项加入到模型中,避免了重新初始化水平集函数,提高了分割效率;最后,模型在全局控制项和局部控制项之间引入了自适应权值,避免了过多的参数设置.通过上述方法使得模型具有如下优点:1)具有更强的全局分割性;2)可以分割灰度不均匀的图像,而且能够有效地检测出虚弱目标边缘;3)算法具有一定鲁棒性,能够克服一定噪声.实验表明,该模型在保证分割效率的前提下可以分割灰度不均匀的图像,而且能够有效检测出虚弱目标边缘,此外还具有更强的全局分割性,并能抵御一定噪声.

关键词：图像分割、差分图像、灰度不均匀、全局分割、鲁棒性

所属期刊栏目：42

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省自然科学基金资助项目LY12F02035

在线出版日期：2015-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：303-307