資料介紹
基于傳統的變分水平集方法的圖像分割,水平集函數必須周期性地重新初始化使之保持為符號距離函數,這存在如何選擇重新初始化的時間和方式的難題。Li模型通過在能量泛函中引入一個內部約束能量,去除了水平集函數在演化過程中需重新初始化的難題。通過對Li模型的分析,提出了一個新的變分水平集的分割模型。該模型通過在能量泛函中加入一個較簡單的內部約束能量,同樣可以實現水平集演化過程中的無需重新初始化。并且通過對邊緣停止函數的重新定義,引入了新的外部能量,使得本文模型對噪聲圖像的分割更具魯棒性。實驗表明無論是在收斂速度上,還是在對噪聲圖像的分割質量上,本文模型和Li模型相比都具有一定的優勢。
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