快速 Chan-Vese 模型分割算法：基于图像熵的优化

"这篇论文是2011年由陈宇飞等人发表在《同济大学学报(自然科学版)》上的，属于自然科学领域的学术论文。文章提出了一种基于图像熵的快速Chan Vese模型分割算法，旨在提高图像分割的速度和准确性，特别是对于噪声严重、目标模糊、边缘不连续的红外图像目标检测。该算法通过实时计算图像熵来适应性地调整模型能量函数中的拟合参数，并通过监测熵的变化来判断曲线演化的稳定状态。实验结果证明，此分割算法能实现精确且高效的分割效果。关键词包括图像分割、水平集方法、Chan-Vese模型以及图像熵。" Chan Vese模型是一种广泛应用于图像分割的水平集方法，由Lucas Chan和Vladimir Vese在2001年提出。它基于图像的内部和外部区域的平均像素值，通过最小化能量函数来寻找分割边界。在传统的Chan Vese模型中，分割过程可能因计算量大而耗时，尤其是在处理复杂或高噪声图像时。 陈宇飞等人提出的基于图像熵的快速Chan Vese模型分割算法，其创新之处在于引入了图像熵的概念。熵是衡量图像信息不确定性的度量，对于含噪图像，熵通常较高，因为噪声增加了图像的信息复杂性。通过实时计算图像熵，算法能够动态调整拟合参数，这有助于更快地收敛到最优分割边界，同时保持分割精度。 在曲线演化的稳定态判定方面，熵的变化是一个关键指标。当曲线演化达到稳定状态时，图像熵的变化会趋于平稳。通过监测这一变化，算法可以在不牺牲分割质量的前提下，提前终止曲线演化过程，从而提高整体效率。 在实际应用中，红外图像分割尤其具有挑战性，因为它们常常包含强烈的噪声、模糊的目标轮廓以及不连续的边缘。陈宇飞等人的算法在这些复杂场景下的成功验证，表明了其在处理这类问题上的优越性。论文的实验部分可能包含了具体的数据比较和案例分析，展示了新算法在时间和分割质量上的提升。 这篇论文对图像分割领域做出了重要贡献，提供了一个快速且适用于复杂情况的分割方法，对于理解和改进图像处理技术具有重要意义。