梯度向量场通量能量驱动的主动轮廓模型

摘要：

提出了一种基于梯度向量场通量能量的水平集图像分割算法.通过加入约束符号距离函数的能量项,并极小化该能量函数得到的变分表达式主要具有4条优于传统主动轮廓模型的优点.一是可以克服分割弱边界目标的困难;二是水平集函数不但可以灵活初始化,而且可避免在演化过程中重新初始化为符号距离甬数;三是水平集函数数值化可采用简单的有限差分方法,计算效率得到了极大的提高;四是仅用一个初始轮廓就可以自动检测带孑L目标的内轮廓.对合成和真实图像的分割结果表明:对弱边界目标和灰度分布不均目标的分割效果分别优于测地线模型(GAC)和C-V主动轮廓模型.

关键词：Level、set、主动轮廓模型、通量、能量极小化、分割

所属期刊栏目：14

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-01-29（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：2534-2538