文献类型：期刊文章

作　　者：唐利明[1,2] 黄大荣[3] 李可人[1]

机构地区：[1]重庆科技学院数理学院,重庆401331 [2]重庆大学数学与统计学院,重庆401331 [3]重庆交通大学山区桥梁与隧道工程国家重点实验室培育基地,重庆400074

出　　处：《数据采集与处理》

基　　金：国家自然科学基金(61004118)资助项目

年　　份：2014

卷　　号：29

期　　号：5

起止页码：704-712

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于传统的变分水平集方法的图像分割,水平集函数必须周期性地重新初始化使之保持为符号距离函数,这存在如何选择重新初始化的时间和方式的难题。Li模型通过在能量泛函中引入一个内部约束能量,去除了水平集函数在演化过程中需重新初始化的难题。通过对Li模型的分析,提出了一个新的变分水平集的分割模型。该模型通过在能量泛函中加入一个较简单的内部约束能量,同样可以实现水平集演化过程中的无需重新初始化。并且通过对边缘停止函数的重新定义,引入了新的外部能量,使得本文模型对噪声图像的分割更具鲁棒性。实验表明无论是在收敛速度上,还是在对噪声图像的分割质量上,本文模型和Li模型相比都具有一定的优势。

关 键 词：变分水平集 符号距离函数 图像分割  边缘停止函数 重新初始化

分 类 号：TP391]