改进的分级多相图像分割模型及其快速实现  

Improved Hierarchical Multiphase Image Segmentation Model and Its Fast Implementation

作　　者：孙晓欢[1] 杨丰[1] 赵祺阳[2] 

机构地区：[1]南方医科大学生物医学工程学院,广州510515 [2]西安电子科技大学通信工程学院,西安710071

出　　处：《数据采集与处理》2010年第1期44-49,共6页Journal of Data Acquisition and Processing

基　　金：国家自然科学基金(60672115)资助项目

摘　　要：提出一种基于分级C-V模型的改进的快速图像分割算法。针对现有的多相水平集图像分割算法存在的问题,本文从曲线演化方程的平均曲率项、水平集函数Φ的狄拉克(Dirac)函数δ(Φ)等方面进行改进,并引入了一个非线性扩散方程对图像进行预处理,从而优化组合了分级C-V模型的全局特性。实验结果表明,改进的图像分割模型不仅保留了原有方法的优势,而且提高了对多目标图像分割算法的速度与精度,同时也可以有效解决具有弱边界物体的分割问题。An improved fast algorithm is presented for the image segmentation based on the hierarchical C-V model. To overcome limitations of these multiphase level-set methods, this pa- per modifies the mean curvature and Dirac function in the curve evolution equations, and intro- duces a nonlinear diffusion equation as a preprocessing step on the image. Thus, the global characteristics of the hierarchical C-V model are optimized. Experimental results show that the method maintains the advantages of the hierarchical C-V model and improves the speeds and accuracies of the segmentation of multi-object image and objects with weak boundaries.

关 键 词：图像分割 水平集 C—V模型 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]