书书书
收稿日期:20 12 -1 1 -15
基金项目:国家自然科学基金资助项目(81000639).
作者简介:张 萍(1972 -),女,辽宁沈阳人,东北大学博士研究生;高立群(1949 -),男,辽宁沈阳人,东北大学教授,博士生导师.
第3 4 卷第5 期
2 0 1 3 年 5 月
东 北 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 )
Journal of Northeastern University(Natural Science)
Vo l.34,No.5
May
2 0 1 3
一种新的几何活动轮廓模型在图像分割中的应用
张 萍,高立群,薛哈乐
(东北大学 信息科学与工程学院,辽宁 沈阳 1 10819 )
摘 要:提出了改进的 LBF 模型(ILBF)及其图像分割算法.利用两种不同尺度参数的 LBF 模型分别
描述局部和全局信息,并构造了新的能量函数.将局部熵引入到 ILBF 模型中,同时给出自动求取能量函数中
权重参数
ω
的有效方法,用尺度参数
σ
较大的 LBF 模型替代 LGIF 模型中的 C -V 模型,较大
σ
值的 LBF 模
型不仅具有全局特性而且具有局部特性;将进行数据处理后的局部熵引入到 LGIF 模型中,进而自动求取权
重参数
ω
,克服了 LGIF 模型权重参数值的选取全程都需要人工参与的缺点.为了有利于计算机的自动求解和
避免过多无用的循环迭代,提出了一种新的终止准则.
关 键 词:图像分割;几何活动轮廓;LBF 模型;ILBF 模型;局部熵
中图分类号:TP 391 文献标志码:A 文章编号:1005 -3026 (20 13)05 -0632 -05
A Novel Geometry Active Contour Applied to Image Segmentation
ZHANF Ping,GAO Liqun,XUE Hale
(School of Information Science &Engineering,Northeastern University,Shenyang 1 108 19,China.Corresponding
author:ZHANG Ping,Email:dongdazp@163.com)
Abstract: An improved LBF (ILBF) model which is applied to image segmentation was
proposed,which constructed a new energy function.The local and global information were
described by LBF model with different scale parameters.And local entropy notion was applied to
ILBF model and weight parameter
ω
in energy function could also be got automatically.The LBF
model with a larger scale parameter had both global and local characteristics,and it was used
instead of CV model in LGIF model.The ILBF model overcame the shortcoming of LGIF model
in which the weight parameter was calculated by artificial.In order to avoid too much useless
cyclic iterations,a new stop criterion was presented too.
Key words:image segmentation;geometry active contour;LBF model;ILBF model;local entropy
Kass
[1 ]
提出的活动轮廓模型(ACM),是一种
高效的图像分析方法,可以更有效地对目标进行分
割、匹配和跟踪分析.Chan 和 Vese
[2]
进一步提出了
C -V 模型并得到了最广泛的应用和研究,但 C -
V 模型对灰度不均匀图像分割效果不理想且不具
鲁棒性.为克服这一缺点,Li
[3]
提出了一种基于区
域信息的几何活动轮廓模型———LBF 模型,但是
LBF 模型的分割效果强烈地依赖于初始轮廓曲线
位置且模型对高阶噪声较为敏感.
针对 LBF 模型图像分割结果强烈依赖于初
始活动轮廓曲线位置(即 LBF 模型的能量函数最
小化时易陷入局部极小值)的缺点,近几年来,许
多专家和学者从不同角度对 LBF 模型进行了改
进.Wang 等
[4]
提出了一种新的基于区域信息的
活 动 轮 廓 模 型———LGDF (local gaussian
distribution fitting)模型.然而,由于 LGDF 模型多
考虑了一个局部信息,采用最大后验概率(MAP)
来建立能量函数,所以使 LGDF 模型的数值计算
相当复杂和耗时.He 等
[5]
提出了一个局部分布拟
合(local distribution fitting,LDF)模型,但是 LDF
模型只能应用于分割目标区域总比背景区域亮或
者暗的图像,同时复杂的理论和繁琐的计算等缺
点也限制了 LDF 模型的应用
[6]
.
Wang 等
[7]
提出了一个结合全局区域信息和