[發明專利]基于歸一化耦合曲線演化模型的圖割方法

無效

• 申請號: 201110445314.9
• 申請日: 2011-12-27
• 公開（公告）號: CN102521812A
• 公開（公告）日: 2012-06-27
• 發明（設計）人: 楊明強;陳雷;陳達
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

技術領域

本發明涉及一種圖像分割技術領域的方法，具體是一種基于歸一化耦合曲線演化模型的圖割方法，可用于圖像處理、計算機視覺、工業自動化檢測。

背景技術

眾所周知，圖像分割和邊界提取對于圖像理解、圖像分析、模式識別、計算機視覺等具有非常重要的意義。傳統上，基于水平集函數的活動輪廓模型是一種常用的表示圖像的工具，這種基于水平集的活動輪廓模型能夠通過梯度下降流的方法得到最優化。同時，另外一種最優化準則是由Yezzi等人提出的，這種準則是基于最大化分割曲線內外區域的均值強度。但是，這種方法由于在曲線演化過程中需要重新初始化，導致活動輪廓曲線演化地非常緩慢，計算效率低，而且分割效果受初始輪廓位置影響嚴重。

發明內容

本發明的目的就是為了解決上述問題，提供一種基于歸一化耦合曲線演化模型的圖割方法，該方法有效地解決了初始輪廓位置敏感，計算效率低等問題，表現出良好的分割效果。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于歸一化耦合曲線演化模型的圖割方法，該方法的實現步驟如下：

步驟1：對需要分割的圖像，初始化圖像的輪廓曲線，并定義曲線內外部均值強度；

步驟2：利用內外均值強度，改寫傳統的SM能量函數；

步驟3：對改寫后的傳統的SM能量函數引入兩個參數進行加權，得到加權的SM能量函數，然后對加權的SM能量函數加入曲線平滑項，得到歸一化SM能量函數；

步驟4：利用符號函數的定義重新表示步驟1中的內外部均值強度；

步驟5：對需要分割的圖像的每個像素點，添加權重邊緣項；

步驟6：采用最小化圖割方法對步驟3中的歸一化SM能量函數進行最小化加權，得到最小化時的符號函數，利用所求的符號函數重新計算均值強度；

步驟7：重復步驟2-6至符號函數穩定為止，此時達到了求解收斂，完成圖像分割。

所述的曲線內外部均值強度的定義如下：u=∫RoI(x)dx∫Rodx,]]>v=∫RiI(x)dx∫Ridx;]]>其中，R_i和R_o分別是曲線內部和外部的區域，u和v分別表示曲線內部和外部的均值強度。

所述改寫后的傳統的SM能量函數為：

EfSM=-14(u-v)(u-v+u-v)]]>