自适应正则化活动轮廓模型

来源：计算机应用杂志2016年第6期北京时间：

作者：张少华

单位：遵义师范学院 数学与计算科学学院, 贵州 遵义 563002

摘要：针对Chan-Vese模型含有许多参数,分割时需要人为调整参数,耗费大量的人力和时间的问题,提出了一个自适应正则化活动轮廓模型。首先,对Chan-Vese模型的数据项进行简化;其次,使用改进的边界加权H1正则化代替长度项;最后,形成了一个新的不含任何参数的活动轮廓模型。在分割实验中,该模型对初始轮廓的大小、位置不敏感,具有较强的抗噪性,分割6幅图像的平均时间和迭代次数分别为1.5834 s、19次。实验结果表明,所提模型无需人工调整参数,能够分割强噪声图像和灰度不均图像,并且具有较快的分割速度。

关键词：图像分割,偏微分方程,活动轮廓模型,自适应,正则化,边缘停止函数

基金资助：贵州省科技厅·遵义市科技局·遵义师范学院联合基金资助项目(LKZS201209)。