利用统计概率的活动轮廓模型分割图像

摘要

活动轮廓模型分割图像依赖于图像目标区域和背景区域灰度的可分性,当图像结构复杂时分割结果往往不理想。可以利用图像变换得到图像特征向量,再研究图像特征向量和图像目标区域的隶属关系。把图像特征向量通过概率密度形成外力场集成到活动轮廓模型。这种改进的活动轮廓模型在图像分割中可以包含较多的图像分割信息,较强的抗噪声干扰性能,能对多种类型图像进行分割,同时它是图像分割活动轮廓模型的推广。对弱边缘区域、纹理图像、遥感图像的分割实验说明改进的活动轮廓模型有良好的分割性能和效果。