结合先验形状和Mumford-Shah模型的活动轮廓分割  

Combining prior shape and Mumford-Shah model for active contour segmentation

作　　者：郑洁雪[1] 杨玲[1] 王中科[2] 

机构地区：[1]成都信息工程学院电子工程学院,成都610225 [2]成都信息工程学院网络工程学院,成都610225

出　　处：《计算机工程与应用》2011年第23期167-170,共4页Computer Engineering and Applications

摘　　要：基于先验形状和Mumford-Shah模型的活动轮廓分割是一种抗噪声干扰、稳定的图像分割方法。该模型采用水平集方法,并结合活动轮廓模型、先验形状和Mumford-Shah模型来控制曲线演化。特定目标的先验知识可以有效地指导目标准确分割,经过主成分分析(PCA)法可以得到感兴趣对象形状的主要信息。通过对不同图片分割实验表明,针对特定的形状,该方法对杂乱背景、部分遮挡、缺失和强噪声的图片依然能得到满意的结果。The active contour segmentation based on prior shape and M-S model has been widely used in image segmentation because of their computational efficiency and stability.Based on level set method,the novel model using the active contour model,prior shape and Mumford-Shah model can control evolvement of curve.Prior knowledge on certain object is a useful guidance in image segmentation.It exploits the prior knowledge of desired object’s shape through a Principle Component Analysis（PCA） method.By numerical experiments presented in the paper,the proposed approach is robust to cluttered background,partial occlusions,missing and noise with the specific shape.

关 键 词：图像分割 先验形状 主动轮廓模型 MUMFORD-SHAH模型 水平集 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]