[发明专利]基于归一化耦合曲线演化模型的图割方法

摘要

本发明公开了一种基于归一化耦合曲线演化模型的图割方法，此曲线演化模型是建立在最大化活动曲线的内外区域均值强度分割的思想上，通过运用归一化图割方法来实现最小化这种耦合曲线模型的能量，从而达到最终理想的分割效果。实验结果显示这种方法在处理自然图像、噪声图像和无边缘轮廓图像上有效地解决了初始轮廓位置敏感，计算效率低等问题，表现出良好的分割效果。

主权项

一种基于归一化耦合曲线演化模型的图割方法，其特征是，该方法的实现步骤如下：步骤1：对需要分割的图像，初始化图像的轮廓曲线，并定义曲线内外部均值强度；步骤2：利用内外均值强度，改写传统的SM能量函数；步骤3：对改写后的传统的SM能量函数引入两个参数进行加权，得到加权的SM能量函数，然后对加权的SM能量函数加入曲线平滑项，得到归一化SM能量函数；步骤4：利用符号函数的定义重新表示步骤1中的内外部均值强度；步骤5：对需要分割的图像的每个像素点，添加权重边缘项；步骤6：采用最小化图割方法对步骤3中的归一化SM能量函数进行最小化加权，得到最小化时的符号函数，利用所求的符号函数重新计算均值强度；步骤7：重复步骤2‑6至符号函数稳定为止，此时达到了求解收敛，完成图像分割。