一种结合区域梯度的自适应CV模型.pdf

第３１卷第３期　　　 计算机应用与软件 Ｖｏｌ３１Ｎｏ．３ ２０１４年３月　　 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ Ｍａｒ．２０１４ 一种结合区域梯度的自适应ＣＶ模型 张　芹　侯德文 （山东师范大学信息科学与工程学院　山东济南２５００１４） （山东省分布式计算机软件新技术重点实验室　山东济南２５００１４） 摘　要　　针对多相ＣＶ（ＣｈａｎＶｅｓｅ）模型中计算复杂度高、对初始轮廓选取位置敏感、分割不精确等问题，在区域梯度算法的基础 上，引入自适应权重项对拟合中心进行加权计算。给出一种改进的自适应ＣＶ模型。实验表明，与多相ＣＶ模型相比较，新的自适应 ＣＶ模型具有对初始轮廓选取位置具有更好的鲁棒性。 关键词　　图像分割　活动轮廓模型　多相ＣＶ模型　自适应ＣＶ模型 中图分类号　ＴＰ３９１．４１　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１４．０３．０５６ ＡＮＡＤＡＰＴＩＶＥＣＶＭＯＤＥＬＣＯＭＢＩＮＩＮＧＲＥＧＩＯＮＡＬＧＲＡＤＩＥＮＴ ＺｈａｎｇＱｉｎ　ＨｏｕＤｅｗｅｎ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｄｏｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎａｎ２５００１４，Ｓｈａｎｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ） （ＳｈａｎｄｏｎｇＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｆｏｒＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｆｔｗａｒｅＮｏｖｅｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｊｉｎａｎ２５００１４，Ｓｈａｎｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ　　ＭｕｌｔｉｐｈａｓｅＣＶｍｏｄｅｌｉｓｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｌｙｅｘｐｅｎｓｉｖｅ，ｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｔｈｅｓｅｌｅｃｔｅｄｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｉｎｉｔｉａｌｃｏｎｔｏｕｒａｎｄｉｍｐｒｅｃｉｓｅｉｎ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅｓｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｎｉｍｐｒｏｖｅｄａｄａｐｔｉｖｅＣＶｍｏｄｅｌ，ｉｔｉｓｂａｓｅｄｏｎｒｅｇｉｏｎａｌｇｒａｄｉｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅｗｅｉｇｈｔｉｔｅｍｔｏｔｈｅｗｅｉｇｈｔｉｎｇｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｉｔｔｉｎｇｃｅｎｔｒｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈ ｍｕｌｔｉｐｈａｓｅＣＶｍｏｄｅｌ，ｔｈｅｎｅｗａｄａｐｔｉｖｅＣＶｍｏｄｅｌｈａｓｂｅｔｔｅｒｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｏｎｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｉｎｉｔｉａｌｃｏｎｔｏｕｒ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　Ａｃｔｉｖｅｃｏｎｔｏｕｒｍｏｄｅｌ　ＭｕｌｔｉｐｈａｓｅＣＶｍｏｄｅｌ　ＡｄａｐｔｉｖｅＣＶｍｏｄｅｌ ０　引　言 １　传统ＣＶ模型 目前，几何活动轮廓模型受到国内外学者的广泛关注，已广 传统ＣＶ模型［１，２，４］假定图像 Ｕ（ｘ）由２个同质区域（目标 泛应用于图像分割领域，并得到了较好的效果。ＣＶ模型是一个 和背景）组成，ＣＶ模型的能量泛函定义为： ［１，２］ Ｅ（Ｃ，ｃ，ｃ）＝ Ｌ（Ｃ）＋ ２ｄｘ＋ 著名的几何活动轮廓模型 ，该模型结合全局优化的特点，对 μ λ Ｕ（ｘ）－ｃ １ ２ １∫ １ ｉｎ（Ｃ） 边界模糊