一种基于PCA重构误差水平集的图像分割方法

摘要

本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于PCA重构误差水平集的图像分割方法，输入待分割图像；提取图像特征；初始化演化曲线；使用PCA求出图像内部和外部区域的基向量；根据基向量，重构出图像中的每个像素；计算图像中每个像素的重构误差；累加每个像素的重构误差，构造数据驱动能量项；最小化该新颖的能量函数，驱动曲线演化，得到分割结果。相对于分段常量模型水平集的图像分割，本发明使用的PCA技术假设图像信息满足高斯分布，因而能够较好地分割非匀质图像，并对噪声鲁棒；相对于高斯模型水平集的图像分割，高斯模型的计算较为耗时，而本发明使用的PCA技术的运行速度更快。