基于参数活动轮廓模型的图像分割新方法

摘要

针对目前基于参数活动轮廓模型(PACM)的图像分割方法不能精确定位到角点,不连续边缘易受周围无关信息影响的缺陷,提出一种基于参数活动轮廓模型的图像分割新方法.该方法首先构造边缘保护项,将其引入到图像分割的活动轮廓模型中,保留拉普拉斯扩散项的切线方向分量;再引入两个权重参数控制切线方向和法线方向有偏的扩散,以提高分割的精度和效率.实验结果表明,该模型不仅能检测到弱边缘,精确定位到角点,而且能收敛到深度的凹形边界,降低无关信息对边缘不连续处的影响,防止边缘泄露,很好地保护图像细节,收敛的效率和准确率比边缘保护梯度向量流模型、法向梯度向量流模型及其改进模型有明显提高.