一种新的活动轮廓图像分割模型.pdf

第 41卷 第 6期 计 算 机 工 程 2015年 6月 Vo1_41 NO．6 ComputerEngineering June2015 ‘ 图形图像处理 · 文章编号：1000-3428(2015)06．0236．04 文献标识码：A 中图分类号：TP301．6 一 种新的活动轮廓图像分割模型 江晓亮，李柏林 ，董 洋，陈少杰，何 彪 ，王 琼 (西南交通大学机械工程学院，成都 610031) 摘 要 ：基于区域的局部二值拟合模型在处理灰度不均匀 图像方面有较大优势，但其只考虑原始 图像灰度 的平均 统计信息，对于包含大量噪声 的图像通常很难获得理想 的效果 。为克服上述缺陷，提 出一种基于原始图像和差分 图像统计信息的分割模型。该模型在原始图像灰度统计信息的基础上，加入差分图像信息，分别对原始图像和差分 图像构造 以高斯函数为核函数的能量方程，并运用梯度下降法求解，驱使活动轮廓 向目标边缘演化。实验结果表明， 与传统活动轮廓模型相 比，该模型能正确提取含有噪声和信噪比低的图像，同时对初始轮廓曲线有更高的鲁棒性。 关键词 ：图像分割；活动轮廓 ；C—V模型；局部二值拟合模型；局部高斯分布拟合模型 中文引用格式：江晓亮，李柏林，董 洋，等．一种新的活动轮廓 图像分割模型 [J]．计算机工程，2015，41(6)：236— 239，253． 英文引用格式 ：JiangXiaoliang，LiBailin，DongYang，eta1．ANew ImageSegmentationModelofActiveContour[J]． ComputerEngineering，2015，41(6)：236—239，253． A New ImageSegmentation M odelofActiveContour JIANGXiaoliang，LIBailin，DONG Yang，CHENShaojie，HEBiao，WANGQiong (CollegeofMechanicalEngineering，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu610031，China) 【Abstract】LocalBinaryFitting(LBF)modelbasedonregionhasgreatadvantageindealingwiththesegmentationof imageswith intensityinhomogeneity．Becauseitonlyconsidersoriginalimagestatisticalinformation，itcannotefficiently segmentimageswith heavynoise．In ordertoovercomethese problems，thispaperproposesa novellocalactivecontour modelbasedontheoriginalimageandthedifferenceimage．Thismodelthatcombinesthedifierenceimageinformationis on thebasisoftheorigina1imageintensitystatistics．TheenergyfunctioniSthenconstructedwithGaussianfunctionasthe kernelfunction．Thecontourcanbedriventotheobjectiveboundariesbyusingthegradientdescentmethod．Experimental resultsshow thattheproposed modeliSable to dea1the image with noise and low signal—to—noise ratio．and can also reducethesensitivityontheinitialization ofactivecontourwhen compared with