图割优化的 Chan-Vese 模型图像分割新方法

"这篇论文提出了一种基于图割优化的能量最小化模型，用于解决图像分割问题。该模型针对主动轮廓模型在使用梯度下降法求解能量函数时易陷入局部极小值的问题，通过离散化能量函数并利用图割方法来寻找全局最优解。论文的作者是兰红和柳显涛，他们来自江西理工大学信息工程学院，主要研究方向是图像处理和模式识别。" 在图像分割领域，传统的主动轮廓模型，如Chan-Vese模型，依赖于梯度下降法来优化能量函数，但这种方法可能会导致局部最优而非全局最优。为了解决这一问题，论文提出的新模型采用了图割优化策略。首先，图像被转换为一个图结构，其中像素成为图中的节点，像素间的相似性或差异性定义了边的权重。接着，基于像素的能量泛函被离散化为可以用图表示的形式。通过计算节点与其邻域的关系权值，可以迭代地寻找最小化能量的解决方案。 图割方法是一种有效的优化工具，它能够在图中找到一个分隔两个类别的最优分割，即最小化能量的分割。在图像分割中，这个过程意味着寻找最佳的分割边界，使得同一类别内的像素相似性最大化，不同类别间的像素差异性也最大化。通过迭代优化，形变轮廓曲线会逐渐调整，直到达到能量稳定的状态，从而得到准确的分割结果。 该模型的优势在于它能够处理具有弱边界的图像，并且对初始轮廓的敏感度较低，这改善了主动轮廓模型在某些情况下的不足。同时，由于采用了图割优化，新模型在提高分割精度的同时，还能提升运算速度。因此，这个基于图割优化的能量最小化模型对于图像分割任务提供了更高效且准确的解决方案，特别适用于需要处理复杂和模糊边界的图像分析问题。 关键词: 能量最小化，图割，主动轮廓模型，离散化，图像分割 这篇论文发表于2012年11月，归档在“TP391.41”分类下，具有较高的学术价值，文章编号为1001-3695(2012)11-4381-04，doi：10.3969/j.issn.1001-3695.2012.11.099，是一篇具有A类文献标志码的科研成果。