融合变分模型与快速算法分割噪声图像

摘要：

针对现有的变分水平集方法对噪声图像分割不理想和计算效率较低的情况,提出一种改进的可有效分割噪声图像的变分模型.首先改进了Chan-Vese模型的能量泛函,并引入辅助变量耦合某些拟合能量项,接着用凸松弛方法将其转化为凸优化问题.该优化问题可转化为几个子问题,在求解时结合快速的Split-Bregman算法和AOS算法以提高速度.对噪声图像作分割实验,并与不引入辅助变量的水平集方法作比较.结果表明,本文提出的变分模型对带某些类型噪声的图像分割不仅提高了计算效率,还能较好地分割目标.

关键词：图像分割、水平集方法、凸松弛方法、辅助变量、Split-Bregman算法、AOS算法

所属期刊栏目：38

分类号：P237.3(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60975083;国家自然科学基金-广东省自然科学基金联合资助项目U0835005

在线出版日期：2013-07-05（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：637-641,673