基于变分水平集方法的数字图像分割研究

为降低噪声对图像分割的影响,文章在无边缘模型的基础上提出一个新的活动轮廓模型,并应用变分方法求解出模型对应水平集曲线演化的偏微分方程。该模型考虑到图像区域和边缘的先验信息,并充分考虑图像的统计信息,引入一个惩罚项作为内部能量项,以避免耗时的重新初始化过程。实验结果表明,新提出的模型相较于传统的分割模型而言对噪声具有更高的鲁棒性。