LATE水平集圖像分割模型的矩形窄帶法
關鍵詞：活動約束 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的加速方法.傳統窄帶仍然存在冗余的計算區域;傳統窄帶法與LATE (Local Approximation of Taylor Expansion)水平集模型結合時,圖像分割效率反而可能下降.針對這些問題,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,對水平集做如下窄帶處理.首先找出水平集的所有過零點;然后對過零點做活動約束,剔除不活動的過零點,有效縮小窄帶范圍;再對活動約束的過零點生成矩形窄帶;對重疊的矩形窄帶進行合并優化,使得矩形窄帶總面積盡可能小.最后,在矩形窄帶范圍內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,對傳統窄帶法的窄帶面積與本文矩形窄帶面積進行了比較.隨著迭代次數增加,矩形窄帶面積與傳統窄帶法的窄帶面積之比逐漸減小到0,說明矩形窄帶法有效地減少了冗余計算量.針對不同程度的灰度不均勻圖像,本文方法與LATE方法、結合LATE模型的直接窄帶法、以及結合LATE模型的DTM窄帶法進行了比較.直接窄帶法和DTM窄帶法的分割速度反而慢于LATE方法.對灰度嚴重不均勻的圖像,直接窄帶法和DTM窄帶法的分割質量受到了較大影響.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雜度,提高了圖像分割效率.
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