一种引入Chebyshev距离的改进的无边活动轮廓模型

摘要：

无边活动轮廓模型(C-V模型)是水平集分割方法中的一种经典模型.传统的无边活动轮廓模型将灰度同质作为区域分割准则,这使其对于仅含两个同质区域且灰度变化不大的图像能够取得很好的分割效果,但对灰度渐变图像分割时,该模型往往无法得到正确结果.本文针对这一问题,通过引入Chebyshev距离构造一种新的相似度,以此来表征演化曲线内外灰度差异,修改了传统无边活动轮廓模型中均值取值的定义,使得演化曲线在图像灰度变化缓慢区域获得较大的驱动力.新模型克服了传统无边活动轮廓模型不能正确分割灰度渐变图像的不足.实验对比及分析表明,新模型能够更准确地分割灰度渐变图像,同时对噪声有一定的鲁棒性.

关键词：图像分割、C-V模型、Chebyshev距离、偏微分方程

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划项目2009JM8004

在线出版日期：2013-05-08（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：402-404