双符号压力函数活动轮廓图像分割算法

"这篇论文提出了一种基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割方法，旨在解决传统测地线模型和CV模型在处理弱边界和灰度不均匀图像时的局限性。通过定义两种不同的符号压力函数，分别针对灰度不均匀和弱边界问题，结合图像的统计信息和全局信息，设计了新的水平集演化方程，并将其应用于二值选择和高斯滤波正则化水平集模型中，以实现更有效的图像分割。实验表明，该算法在分割弱边界和灰度不均匀图像方面表现出色，且具有一定的抗噪声能力。" 在图像分割领域，活动轮廓模型是一种常用的技术，它能够自适应地寻找图像的边界。然而，传统的测地线活动轮廓模型对于弱边界和灰度不均匀的图像分割效果不佳。为了解决这一问题，论文提出了基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割方法。双符号压力函数是论文的核心创新点，它由两部分组成：一部分用于处理灰度不均匀的图像，另一部分用于处理弱边界的图像。 对于灰度不均匀的图像，论文首先根据图像的统计信息定义了一个符号压力函数。这个函数考虑了轮廓曲线内外的灰度均值，采用加权组合的方式，可以更好地适应图像局部的灰度变化。而对于弱边界的情况，论文引入了基于全局信息的符号压力函数。这种函数利用了图像的整体信息来定义轮廓的演化，从而能更准确地检测出微弱的边界。 论文中，这两种符号压力函数被结合在一起，形成双符号压力函数。通过调整组合的权值系数，设计了一个新的水平集演化方程。水平集方法是将曲线表示为零水平集的一种方式，能够方便地处理曲线的演化。通过这种方式，算法可以同时优化灰度不均匀和弱边界问题。 为了进一步提升分割效果，论文还将双符号压力函数整合到了二值选择和高斯滤波正则化的水平集模型中。二值选择有助于确定分割边界，而高斯滤波可以平滑噪声，增强分割的稳定性。实验证明，这种基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割算法在处理弱边界和灰度不均匀图像时，不仅能够有效分割，还具有良好的抗噪声性能。 这篇论文的研究成果提供了一种新的图像分割工具，特别适用于处理那些具有复杂边界和灰度变化的图像。这种方法的创新性和实用性对计算机视觉、图像处理以及相关领域的研究有着积极的推动作用。