无需初始轮廓的分片常值图像分割模型

摘要

针对部分模型存在轮廓初始化敏感、迭代次数多的问题,本文提出了一个新的基于区域的图像分割模型.该模型在水平集演化过程中增加了能量惩罚项,使得水平集在演化过程中保持近似的符号距离函数,进而不需要重新初始化.通过实验结果可以看出:本模型在不需要初始轮廓的情况下,不仅具有速度更快、迭代更稳定等优点,而且对轮廓初始化是更鲁棒的.