改进的C-V水平集模型图像分割算法  

Improved C-V Level Set Model Image Segmentation Algorithm

作　　者：徐玲凌[1] 肖进胜[1] 易本顺[1] 娄利军[1] 

机构地区：[1]武汉大学电子信息学院,武汉430079

出　　处：《计算机工程》2009年第10期209-210,213,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60472025)

摘　　要：复杂的计算限制了基于Chan-Vese(C-V)水平集模型的图像分割方法的应用。为提高图像分割的速度,提出一种基于C-V水平集模型的改进水平集方法。在一般情况下,只需要几次简单迭代就能分割出物体的轮廓。实验表明,该方法简单高效,能够快速有效地实现图像轮廓分割。The complex computing restricts the application of image segmentation method based on Chan-Vese（C-V） level set model. In order to improve the speed of image segmentation, this paper presents a new level set initialization method on C-V model. After a simple iterative, the outline of objects can be separated out. Experiments show that the method is simple and efficient, with good separation effects.

关 键 词：图像分割 Chan-Vese水平集模型 符号距离函数 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]