[发明专利]多分辨率多区域变分水平集图像分割方法

权利要求书

1.一种多分辨率多区域变分水平集图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：

首先，设置分辨率级数以及分割区域的数目，将原始图像按照空间分辨率在每一维进行连续下采样生成分辨率为2^L的图像，其中2^L为低分辨率级数；

然后，为当前分辨率图像建立能量模型，利用变分水平集最小化能量模型，进行曲线演化得到N-1个零水平集演化曲线方程；

进一步以2ⁱ，其中：i＝2，…，L为系数采用双线性插值方法上采样演化曲线，得到的该演化曲线作为下一分辨率构建初始化演化曲线，然后构建该分辨率图像总能量模型，利用变分水平集最小化能量模型，采用多分辨率水平集方法，进行曲线演化得到当前分辨率下N-1个零水平集演化曲线方程；

最后，演化过程不断重复，直至达到原始分辨率图像，得到分割结果。

2.根据权利要求1所述的多分辨率多区域变分水平集图像分割方法，其特征是，所述的将原始图像按照空间分辨率在每一维进行连续下采样生成分辨率为2^L的图像：先设置分辨率的级数L，生成分辨率级数为L低分辨率的图像，作为初始分辨率的图像。

3.根据权利要求1所述的多分辨率多区域变分水平集图像分割方法，其特征是，所述的变分水平集，其多区域分割方法，包括分割区域表示和图像能量模型，在分割区域表示中，Chan和Vese提出了多相水平集分割方法，用N个水平集函数将图像分割成为2^N个区域，会产生交叉区域。

4.根据权利要求1或者3所述的多分辨率多区域变分水平集图像分割方法，其特征是，所述的变分水平集，其函数曲线围成的区域可表示为：

R1=Rγ1]]>

R2=Rγ1c∩Rγ2......]]>

Rk=Rγ1c∩Rγ2c∩···∩Rγk,]]>

RN=Rγ1c∩Rγ2c∩···∩RγN-1]]>

在图像能量模型中，能量模型中图像的多区域信息、边界信息以及边缘演化模型，其能量泛函定义为：

E(φ,{ci}i=1N-1)=ER(φ,{ci}i=1N-1)+EE(φ)+EC(φ),]]>

图像的多区域能量定义为：假设给定的图像为图像域，d为图像的维数，x为图像像素对应的向量；

能量函数如下：

ER({γ→i}i=1N-1,{ci}i=1N)=λ1∫R1χR1|I(x)-c1|2dx+λ2∫R2χR2|I(x)-c2|2dx+···]]>

+λk∫RkχRk|I(x)-ck|2dx+···+λN∫RNχRN|I(x)-cN|2dx]]>

=Σi=1Nλi∫RiχRi|I(x)-ci|2dx]]>

其中λ_i＞0(i＝1，…N)是各个能量项权重系数，c_i(i＝1，…N)表示曲线像素所在区域的像素均值；(i＝1，…N)是第i区域的特征函数，并且满足假设H是Heaviside函数，定义如下：

χR1=χRγ→1=[1-H(γ→0)]H(γ→1)H(γ→0)≡0χR2=χRγ→1cχRγ→2=[1-H(γ→0)][1-H(γ→1)]H(γ→2)...χRk=χRγ→1cχRγ→2c···χRγ→k-1cχRγ→k=Πi=0k-1[1-H(γ→i)]H(γ→k)...χRN-1=χRγ→1cχRγ→2c···χRγ→N-2cχRγ→N-1=Πi=0N-2[1-H(γ→i)]H(γ→N-1)χRN=χRγ→1cχRγ→2c···χRγ→N-2cχRγ→N-1c=Πi=0N-1[1-H(γ→i)],]]>

其中，Hϵ(x)=12[1+2πarctan(xϵ)]]]>

从上式看出，表示所有独立的区域的交集为整个图像，即

χR1+χR2+···χRk+···χRN-1+χRN=χRγ→1+χRγ→1cχRγ→2+···]]>

+χRγ→1cχRγ→2c···χRγ→k-1cχRγ→k+···+χRγ→1cχRγ→2c···χRγ→N-2cχRγ→N-1+χRγ→1cχRγ→2c···χRγ→N-2cχRγ→N-1c=1.]]>