基于改进的Chan-Vese模型与边缘转换的图像分割算法

来源：计算机工程与应用杂志2019年第6期北京时间：

作者：李 康1，杨玉东2

单位：1.南京工业大学 计算机科学与技术学院，南京 211800；2.淮阴工学院 电子信息工程学院，江苏 淮安 223003

摘要：为了实现物联网环境下果园飞鸟的自动驱离，使其复杂条件下能够准确驱赶空中的飞鸟，提出了一种基于改进的Chan-Vese模型与边缘转换的空中飞鸟分割算法。通过准确识别飞鸟，为系统自动发出超声波驱离飞鸟提供准确的信息。利用Canny算子获取飞鸟图像的边缘信息；使用欧氏距离计算得到二进制边缘的距离映射；引入S形函数，构建边缘转换图；引入自动局部比，对Chan-Vese模型进行改进，以准确分割边缘映射图。实验结果表明：与SBGFRLS算法、G-CV算法和FAST EDGE算法相比，该算法具有更高的分割精度，在面对单目标图像分割时，其区域匹配率最高，约为70%，而均方根误差比率只有13%；对于含双目标的图像分割时，其区域匹配率最高，约为85%，而均方根误差比率只有5%。

关键词：几何主动轮廓,Chan-Vese算法,自动局部比,边缘信息,欧氏距离,边缘变换图