基于广义梯度矢量流模型图像分割算法的研究

摘要：

梯度矢量流模型(GVF)是引导主动轮廓模型形变的有效外力,但不能分割细长凹陷区域,因此提出广义梯度矢量流(GGVF)模型.GGVF模型将GVF模型中的常数系数替换为两个变化的权重函数,虽然拥有较好的细长凹陷收敛能力,但仍然在进入复杂凹陷、保护弱边缘、抵抗噪音方面存在局限性.为了解决这些问题,在GGVF模型的基础上做了3点改进:1)在构建边缘图时引入双边滤波器用于平滑噪音;2)用散度算子替代拉普拉斯算子实现更好的凹陷收敛能力;3)添加方向约束函数用于保护弱边缘.实验结果表明,该算法具有较好的性能,且相对于传统GGVF模型,召回率提高15.6％,F1值提高8.7％.

关键词：图像分割、主动轮廓模型、梯度矢量流模型、散度算子、双边滤波

所属期刊栏目：49

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津市科技发展战略研究计划项目17ZLZDZF00040

在线出版日期：2020-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：49-57