摘 要: | C-V模型具有计算复杂度低、对初始化和噪声不敏感等优点,在处理图像的时候总是从全局的角度去考虑图像区域的灰度变化,从而导致难以分割灰度不均的图像。局部二元拟合(LBF)模型在处理灰度不均匀的图像分割方面有很大优势,但是LBF模型存在依赖初始轮廓大小、位置等缺点。针对C-V模型不能分割灰度不均图像和LBF模型敏感于轮廓初始化的问题,给出一个用偏微分方程表示的新的融合局部(LBF模型)和全局信息(改进的C-V模型)的活动轮廓模型。实践结果表明,新的模型对初始轮廓的敏感性低,能分割灰度不均的图像,且优于C-V模型,其分割效率明显高于LBF模型。
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