结合L1拟合项的Chan-Vese模型

摘要：

为了提高Chan-Vese(CV)模型对椒盐噪声的鲁棒性, 提出一个结合L1拟合项的CV模型. 首先采用L1拟合和L2拟合的线性组合构造一个新的拟合项, 然后通过调整这 2 个拟合的权重以提升该模型对不同噪声图像分割的灵活性, 最后利用交替迭代算法对模型进行求解. 采用被不同噪声污染的人造图像和自然图像进行实验的结果表明, 该模型对噪声图像可以取得较好的分割结果, 并且对于椒盐噪声污染图像的分割, 比CV模型、LBF模型和VFCMS模型更具优势.

关键词：图像分割、Chan-Vese模型、椒盐噪声、高斯噪声、L1范数

所属期刊栏目：27

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省自然科学基金2015CFB262;国家科技支撑计划课题2015BAK27B03;湖北民族学院博士启动基金MY2015B001

在线出版日期：2015-10-08（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：1707-1715