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摘要
该文提出一种新的基于区域的在线活动轮廓模型ORACM。经典测地线活动等值线 GAC 模型仅具有局部分割属性尽管 Chan–Vese C–V 模型具有全局性。Zhang Zhang Song and Zhou 2010 中提出的最新的活动轮廓模型ACM with SBGFRLS既具有全局/局部分割的性质又结合了GAC和C-V模型以提高活动轮廓在图像分割方面的性能。但是它有两个主要缺点。首先它仅使用迭代设置的当前水平的梯度使活动轮廓模型变形因此工作速度太慢。其次它需要一个参数α该参数对结果有重大影响并根据输入图像进行调整。所提出的模型ORACM通过使用新的二元水平集公式和新的正则化操作如形态开合消除了这两个缺点。在不改变分割精度的情况下与传统的 ACM 相比ORACM 不需要任何参数和更少的时间。在合成和真实图像上的实验表明ORACM在形态学操作下的计算成本平均比传统ACM低3.75倍。
稳健而快速的图像分割步骤对消费者SubašićLončarićHeđi2012和医学图像处理Lai and Chang2009Vard等人2011的应用结果产生重大影响。已经提出了许多分割技术其中主动计数器模型ACMZhang等人2010Chan和Vese2001Caselles等人1997Tseng等人2009是最成功的方法之一。ACM的主要思想是通过最小化与内部和外部能量之和相关的能量从嘈杂的图像中描绘出物体轮廓。现有的ACM方法可分为两类Chan和Vese2001Li等人2007Lie等人2006Zhang等人2010和基于边缘的Brox等人2010Caselles等人1997Osher和Fedkiw2002Tseng等人2009。 模型。基于区域的方法从图像分割到明确定义的区域中得出计数器表示而基于边缘的方法则考虑到边界点可以通过差分属性作为图像梯度来表征并且计数器表示可以拟合到边界点。在基于区域的方法中首先确定用户定义的曲线然后使用能量最小化算法使活动计数器模型变形直到其拟合对象边界。在基于边缘的方法中如果像素通过数值测试例如图像梯度的局部最大值则像素属于边界Ronfard1994。
与基于边缘的方法相比基于区域的方法具有许多优势因此通常是首选。一个优点是基于区域的模型利用等值线内部和外部的统计信息来更新活动等值线。因此它们对噪点不太敏感对于边缘较弱或没有边缘的图像具有更好的性能。其次他们试图同时检测外部和内部边界并且它们对初始轮廓的位置的敏感性显着降低Zhang等人2010。
由于编码的许多优点如内在的、无参数的和隐式的水平集方法Brox等人2010Lie等人2006Osher和Fedkiw2002Zhang等人2010提供了一种直接的方式来估计演化结构的几何性质可以改变拓扑结构。水平集方法可用于以隐式方式有效地解决曲线/曲面传播问题。总之它们提供了一个非常方便的框架以及基于区域的主动轮廓模型来解决图像分割问题。
该文提出一种基于区域的在线活动轮廓模型称为ORACM该模型采用新的水平集公式。简而言之与传统的ACM相比ORACM的优势可以表示为在不改变精度比的情况下提供更少的时间并且没有参数。 2 运行结果 部分代码
function [time,itr] ACMwithSBGFRLS(Img,show) [row,col] size(Img); u -ones(row,col); u(10:row-10,10:col-10) 1; sigma 1; G fspecial(gaussian, 5, sigma); delt 1; mu 10;itr 0; objPos u 0; objNeg ~objPos; Area1 sum(u(:)); Area2 0; if show, figure;imshow(Img,[]); hold on; contour(u, [0 0], r,LineWidth,4);hold on; contour(u, [0 0], g,LineWidth,1.3);hold on; title([ACMwithSBGFRLS : ,int2str(itr),th iteration, the total area of the object:,int2str(abs(Area2))]);axis off; end tic
3 参考文献 部分理论来源于网络如有侵权请联系删除。 4 Matlab代码实现
