基于广义梯度矢量流模型图像分割算法的研究

摘要

梯度矢量流模型(GVF)是引导主动轮廓模型形变的有效外力,但不能分割细长凹陷区域,因此提出广义梯度矢量流(GGVF)模型。GGVF模型将GVF模型中的常数系数替换为两个变化的权重函数,虽然拥有较好的细长凹陷收敛能力,但仍然在进入复杂凹陷、保护弱边缘、抵抗噪音方面存在局限性。为了解决这些问题,在GGVF模型的基础上做了3点改进:1)在构建边缘图时引入双边滤波器用于平滑噪音;2)用散度算子替代拉普拉斯算子实现更好的凹陷收敛能力;3)添加方向约束函数用于保护弱边缘。实验结果表明,该算法具有较好的性能,且相对于传统GGVF模型,召回率提高15.6%,F1值提高8.7%。