扩展的Chan-Vese模型在噪声图像分割中的应用
针对带噪声图像分割结果不理想的现象,提出一种对带不同类型噪声的图像都能进行有效分割的变分模型.首先扩展了Chan-Vese (CV)模型的能量泛函,然后在数值求解过程中,引入一个辅助变量与水平集方法相结合,采用高效和无条件稳定的MOS算法,提高精度和计算效率.对带一定强度噪声的图像进行地分割实验,并与CV变分模型的分割结果进行比较.结果表明,该新变分模型较好地克服了噪声干扰的影响,对带噪图像的分割是有效的,迭代次数少,速度快且提高了目标分割的准确性.
带噪图像、图像分割、辅助变量、MOS算法
16
TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目60975083;国家自然科学基金-广东省自然科学联合项目U0835005
2012-01-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1722-1728