基于TV模型的多相图像分割变分水平集方法

摘要

本文提出一个将图像除噪(TV)模型和图像分割(CT)模型相结合的多相图像分割模型;该模型在分割过程同时完成去噪,缩短分割执行时间,提高分割效率.TV(Total Variation)模型是一种经典的图像处理的变分模型,在图像噪声去除、图像修复、图像分解等方面取得成功应用.该模型的TV规整项使得恢复后的图像保持图像边缘;CV模型是一种基于水平集的图像分割模型;本文将用连续的符号距离函数定义水平集函数,用n个水平集函数划分2n个区域,用区域编号的二进制数和水平集的Heaviside函数表达通用的区域划分特征函数,从而构造基于CV模型多相图像分割模型.最后把该多相图像分割模型成功应用于合成图像和实际图像的分割.