LATE水平集圖像分割模型的矩形窄帶法
關(guān)鍵詞：活動(dòng)約束 矩形窄帶 late水平集模型 灰度不均勻 圖像分割
摘要：窄帶法是水平集圖像分割的一種常見(jiàn)的加速方法.傳統(tǒng)窄帶仍然存在冗余的計(jì)算區(qū)域;傳統(tǒng)窄帶法與LATE (Local Approximation of Taylor Expansion)水平集模型結(jié)合時(shí),圖像分割效率反而可能下降.針對(duì)這些問(wèn)題,本文提出了一種基于LATE水平集圖像分割模型的矩形窄帶法.在每次LATE水平集迭代之前,對(duì)水平集做如下窄帶處理.首先找出水平集的所有過(guò)零點(diǎn);然后對(duì)過(guò)零點(diǎn)做活動(dòng)約束,剔除不活動(dòng)的過(guò)零點(diǎn),有效縮小窄帶范圍;再對(duì)活動(dòng)約束的過(guò)零點(diǎn)生成矩形窄帶;對(duì)重疊的矩形窄帶進(jìn)行合并優(yōu)化,使得矩形窄帶總面積盡可能小.最后,在矩形窄帶范圍內(nèi)求解水平集微分方程,更新水平集,完成本次迭代.在水平集演化的不同階段,對(duì)傳統(tǒng)窄帶法的窄帶面積與本文矩形窄帶面積進(jìn)行了比較.隨著迭代次數(shù)增加,矩形窄帶面積與傳統(tǒng)窄帶法的窄帶面積之比逐漸減小到0,說(shuō)明矩形窄帶法有效地減少了冗余計(jì)算量.針對(duì)不同程度的灰度不均勻圖像,本文方法與LATE方法、結(jié)合LATE模型的直接窄帶法、以及結(jié)合LATE模型的DTM窄帶法進(jìn)行了比較.直接窄帶法和DTM窄帶法的分割速度反而慢于LATE方法.對(duì)灰度嚴(yán)重不均勻的圖像,直接窄帶法和DTM窄帶法的分割質(zhì)量受到了較大影響.本文方法在保持較好分割效果的條件下,分割速度快于LATE方法.本文的矩形窄帶方法有效地降低了算法復(fù)雜度,提高了圖像分割效率.
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