融合显著性特征的自适应主动轮廓模型

来源：计算机工程与应用杂志2023年第5期北京时间：

作者：刘国奇, 蒋优, 常宝方, 茹琳媛, 宋一帆, 李旭升

单位：河南师范大学 计算机与信息工程学院，河南 新乡 453007

摘要：主动轮廓模型存在演化速度慢、对初始轮廓和噪声敏感、弱边缘泄漏及目标过分割等问题。对以上问题进行了研究，提出了融合显著性特征的自适应主动轮廓模型。提出基于去雾算法的显著性映射作为正则项提升模型对初始轮廓位置的鲁棒性，防止轮廓演化过程过早陷入局部最优解，同时缩短轮廓演化时间。为了防止模型在演化过程中出现弱边界泄漏，模型中引入边缘检测函数作为能量泛函的权重。该模型利用最大面积稀疏约束，提出自适应目标提取方法来消除目标过分割影响。与多种主动轮廓模型在数据集MRSA500（500张）上进行实验对比，表明了提出的模型对初始轮廓和噪声的鲁棒性，而且提出模型的平均分割效率提升约5.6倍，平均Jaccard相似度系数提升约22%。

关键词：主动轮廓模型,图像分割,图像增强,显著性,稀疏约束