基于Chan-Vese算法的自适应分等级分割方法

摘要：

针对多目标物体图像的分割问题,在Chan-Vese多相分割模型的基础上,结合分等级分割的概念,提出自适应分等级分割方法,在每一阶段分割之前能够先根据图像中的物体数量判断出所需要的Level Set函数的个数,再进行分割工作.实验结果表明,自适应分等级分割方法不仅消除了多相分割模型对初始化曲线位置敏感的不足,而且能够充分利用每一个Level Set函数,减少分割步骤,并且能提高弱边界的提取精度,是一种有效且稳定的方法,能够产生光滑、准确的分割结果.

关键词：图像分割、水平集、Chan-Vese模型、多相分割、自适应分割

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60373061;天津市科技攻关项目04310491R

在线出版日期：2007-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：869-876