基于融合局部信息的全局划分活动轮廓模型在图像分割中的研究

摘要

为了分割复杂的自然图像,提出了一个融合局部信息的全局划分活动轮廓(DGLF)模型.首先将基于全局划分的能量项作为全局项,接着将基于局部的拟合能量作为局部项,把二者线性组合,最后构建一个基于最大迭代次数的自适应函数,作为全局项与局部项的权重系数.利用人工合成图像、灰度不均和边界模糊的图像进行仿真实验.结果表明,DGLF模型对人工合成图像具有良好的分割效果,并且能分割灰度不均和边界模糊的图像,此外还对初始轮廓鲁棒.