凸松弛Chan-Vese模型的快速分割方法

摘要

Chan-Vese模型是图像分割模型中效率较高的一种.传统的分割方法解决Chan-Vese模型出现了计算效率低、占用内存大、对于解决结构复杂的模型运行时间长等问题.针对上述问题,提出了FADMM和ACPDM两种新的快速分割方法.基于离散的二值标记函数,将两相分割模型转化为凸优化模型,结合FISTA算法和Chambolle-Pock算法对ADMM和对偶方法进行改进,采用变分的思想,通过引入辅助变量和拉格朗日乘子,交替迭代直至收敛到泛函的极值.实验结果表明,两种方法在保持图像区域边界的条件下,收敛速度可提高两倍以上.