一种基于改进的能量泛函模型的噪声图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于改进的能量泛函模型的噪声图像分割方法，包括如下步骤：(1)输入原始图像；(2)采用基于非凸泛函的能量泛函模型对步骤(1)中输入的原始图像进行去噪处理，得到去噪后的光滑图像；(3)对步骤(2)中光滑图像给出初始化曲线；(4)根据变分法和Euler‑Lagrange方程，求出演化的水平集函数；(5)根据步骤(4)得到的水平集函数，提取出零水平集；(6)求解能量泛函最小值，判断演化是否停止，如果演化停止，则演化曲线为目标最佳边缘位置，给出分割结果，算法结束，否则，转到步骤(4)继续。与现有技术相比，本发明对能量泛函模型进行改进，实现了一种基于改进的能量泛函模型的噪声图像分割方法，减少了“阶梯现象”的发生，在图像去噪的同时提高了模型的分割速度以及分割精度。