基于边缘流曲线演化方法的改进  

Improvement on curve evolution method based on edgeflow

作　　者：杨玲香[1] 姚斌[2] 王靖[3] 

机构地区：[1]西安电子科技大学理学院数学科学系,陕西西安710071 [2]西安电子科技大学计算机学院多媒体所,陕西西安710071 [3]陕西理工学院数学系公共数学教研室,陕西汉中723003

出　　处：《陕西理工学院学报（自然科学版）》2008年第1期81-84,共4页Journal of Shananxi University of Technology:Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60472086)

摘　　要：基于边缘流的曲线演化模型是有效的图像分割模型之一。该模型主要利用高斯函数的平滑作用产生边缘流场。本文引入三次B样条函数来计算边缘流场。不同于高斯函数的非紧支撑性,三次B样条函数是紧支撑的,这就使得改进的边缘流模型更有利于计算机的离散化实现,提高了边缘定位的精确度。计算机合成图像和实际图像的实验结果也表明了改进后的模型是非常有效的。Edgeflow - driven curve evolution is one of the efficient models for image segmentation. This model mainly depends on the smoothing effect of Gaussian function to create the edgeflow vector field. Here we calculate the edgeflow vector field by using cubic B - spline function. Unlike the non - compact support characteristic of Gaussian function, the cubic B - spline function is a compact support and the property makes them useful for computer to deal with. Experiment on computer- produced images and real images shows that the improved model is very efficient.

关 键 词：边缘流 图像分割 高斯函数 三次B样条函数 

分 类 号：O174.41[理学—数学]