自適應正則化活動輪廓模型
2016-06-28 08:56:26張少華
計算機應用 2016年6期
張少華
摘 要：針對ChanVese模型含有許多參數，分割時需要人為調整參數，耗費大量的人力和時間的問題，提出了一個自適應正則化活動輪廓模型。首先，對ChanVese模型的數據項進行簡化；其次，使用改進的邊界加權H1正則化代替長度項；最后，形成了一個新的不含任何參數的活動輪廓模型。在分割實驗中，該模型對初始輪廓的大小、位置不敏感，具有較強的抗噪性，分割6幅圖像的平均時間和迭代次數分別為1.5834s、19次。實驗結果表明，所提模型無需人工調整參數，能夠分割強噪聲圖像和灰度不均圖像，并且具有較快的分割速度。已重新提供
關鍵詞：圖像分割； 偏微分方程； 活動輪廓模型； 自適應；正則化；邊緣停止函數
中圖分類號： TP391.41 文獻標志碼：A英文標題
