带线性正则化项的RSF模型  

RSF model with linear regularization item

作　　者：张少华[1,2] 

机构地区：[1]遵义师范学院数学系,贵州遵义563002 [2]重庆大学数学与统计学院,重庆401331

出　　处：《计算机工程与应用》2011年第24期160-162,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：中央高校基本科研业务费资助项目(No.CDJXS1010001);遵义师范学院科研基金资助项目(No.11KY16)

摘　　要：RSF(Region-Scalable Fitting)模型能够分割灰度不均一图像,但对活动轮廓的初始化和噪声较为敏感。运用理论探究与实验相结合的方法,基于RSF模型,添加一个新的水平集线性正则化项,得到了一个新的活动轮廓模型。实验表明,该模型能够分割灰度不均一图像,对初始轮廓的大小和位置不敏感,抗噪性也较强。RSF（Region-Scalable Fitting） model is able to deal with intensity inhomogeneity;however,it is sensitive to initial-ization and noise.Therefore,using the theories probe and experiment,the method of combining,based on RSF model,adding a level set linear regularization item,this paper proposes a novel active contour model.This model can address the segmenta-tion of images with intensity inhomogeneity,while it allows for flexible initialization of the contours and is significantly less sensitive to noise.

关 键 词：图像分割 活动轮廓 可缩放区域拟合(RSF)模型 偏微分方程 正则化项 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]