局部与全局强度融合的图像分割测地线模型

"用于图像分割的局部和全局强度信息集成测地线模型" 本文提出了一种新的图像分割方法，称为局部和全局强度信息集成的测地线模型，旨在结合图像的局部和全局强度特性以改进传统的测地线主动轮廓模型。在传统的测地线模型中，边缘停止函数通常用于引导轮廓的演化，但这种方法可能无法充分捕捉复杂的图像特征。为了解决这个问题，作者引入了一种基于灰度强度统计信息的带符号压力函数，它能更精确地反映图像的边缘和区域特性。 测地线主动轮廓模型（Geodesic Active Contour Model, GAC）是一种流行的形象分割工具，它利用测地距离来推动物体轮廓的演化。然而，传统GAC模型依赖于边缘检测，这可能导致对弱边缘或复杂背景的分割不准确。因此，论文中提出的带符号压力函数替代了边缘停止函数，以更好地适应局部和全局图像强度变化，提高了分割的准确性。 在实现上，文章采用了水平集方法（Level Set Method）来最小化轮廓能量，这是一个用于处理形状演化问题的有效数学框架。使用二进制水平集功能的优点在于，它可以避免不断重新初始化为有符号距离函数的步骤，这在处理大型或动态图像时能够提高效率。 实验部分展示了该模型相对于相关方法的优越性能。提出的模型不仅能够获得更好的分割结果，而且在处理初始位置的不确定性时表现出更高的鲁棒性。特别地，它有效地防止了边界泄漏问题，即轮廓在接近真实边界时不会过早停止或穿过目标边界，这对于确保分割的精确性至关重要。 此外，关键词"level set method"、"image segmentation" 和 "geodesic active contour" 都强调了这个工作的核心内容，即使用水平集技术进行图像分割，特别是通过改进的测地线模型来实现。这项工作为图像分割领域提供了一个创新且有效的解决方案，尤其是在处理含有复杂和多变强度信息的图像时。