[發明專利]一種基于改進的能量泛函模型的噪聲圖像分割方法

在審

• 申請號: 201811247390.7
• 申請日: 2018-10-15
• 公開（公告）號: CN109523559A
• 公開（公告）日: 2019-03-26
• 發明（設計）人: 韓明;董倩;張培;王敬濤
• 申請（專利權）人: 石家莊學院
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/12;G06T7/194;G06T5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于改進的能量泛函模型的噪聲圖像分割方法，包括如下步驟：(1)輸入原始圖像；(2)采用基于非凸泛函的能量泛函模型對步驟(1)中輸入的原始圖像進行去噪處理，得到去噪后的光滑圖像；(3)對步驟(2)中光滑圖像給出初始化曲線；(4)根據變分法和Euler?Lagrange方程，求出演化的水平集函數；(5)根據步驟(4)得到的水平集函數，提取出零水平集；(6)求解能量泛函最小值，判斷演化是否停止，如果演化停止，則演化曲線為目標最佳邊緣位置，給出分割結果，算法結束，否則，轉到步驟(4)繼續。與現有技術相比，本發明對能量泛函模型進行改進，實現了一種基于改進的能量泛函模型的噪聲圖像分割方法，減少了“階梯現象”的發生，在圖像去噪的同時提高了模型的分割速度以及分割精度。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，特別涉及一種噪聲圖像的分割方法。

背景技術

圖象分割技術是計算機視覺領域一項重要的圖像分析技術，圖像分割技術的優劣直接影響后續的圖像處理效果。但是由于噪聲、前景與背景對比度低、邊界特征模糊、灰度不均勻等現象的出現，使得圖像分割變得越來越復雜，因此在圖像分割中如何抑制噪聲，提高分割精度成為主要的研究內容。為了克服圖像灰度不均勻以及噪聲問題對圖像分割帶來的影響，國內外學者提出了很多解決方案，并且在一定程度上實現了噪聲的抑制和因為灰度不均勻造成的影響，但是這些方法的抗噪性較差。

在圖像分割之前的圖像預處理中存在噪聲去除和目標圖像邊緣保持之間的矛盾，各向異性擴散方程的應用成為解決這一矛盾的合適方法。該方法在圖像去除噪聲和保持目標邊緣細節特征方面具有一定的優勢，但是傳統的各項異性擴散方程擴散函數在梯度較大的區域容易隨著時間的變化而產生明顯的“階梯現象”。

發明內容

本發明的目的在于針對上述已有技術在分割噪聲圖像時的不足，提出一種基于改進的能量泛函模型的噪聲圖像分割方法，以減少“階梯現象”的發生，并且在去噪的同時更好的保持圖像的邊緣信息。

本發明的技術解決方案是：

一種基于改進的能量泛函模型的噪聲圖像分割方法，包括如下步驟：

(1)輸入原始圖像I(x，y)；

(2)采用基于非凸泛函的能量泛函模型對步驟(1)中輸入的原始圖像I(x，y)進行去噪處理，得到去噪后的光滑圖像u，所述能量泛函模型如下：

其中：0＜α＜1，f為噪聲圖像，λ＞0為調整參數，為梯度算子；

(3)對步驟(2)中光滑圖像u給出初始化曲線C；

(4)根據變分法和Euler-Lagrange方程，求出演化的水平集函數u-K，演化方程如下：

其中：K為光滑圖像u的水平集為0處的值，μ為長度懲罰項L(C)的權值，div()為散度算子，λ＞0為調整參數，C_o和C_b分別為前景和背景兩個同質區域的平均灰度值；

(5)根據步驟(4)得到的水平集函數u-K，提取出零水平集；

(6)求解能量泛函最小值，判斷演化是否停止，如果演化停止，則為演化曲線為目標最佳邊緣位置，給出分割結果，算法結束，否則，轉到步驟(4)繼續。