基于改进CV模型的立体图像分割方法

摘要

为了克服Chan-Vese(CV)模型对初始轮廓敏感的不足，提高分割效率，针对双目立体图像，提出了一种基于双目视差的CV模型。该方法利用双目立体图像的双目视差进行预分割，将分割得到的结果自适应地构造为CV模型的初始轮廓，再通过改进后的能量泛函进行曲线演化，使其接近真实目标边缘，最后得到预期的分割结果。经过实验证明，该模型能有效分割双目立体图像，提高分割效率，对初始轮廓也具有较好的鲁棒性。