基于水平集的局部自适应图像分割方法

摘要

针对传统水平集图像分割模型无法准确分割灰度不均匀及多目标图像的问题,提出了1种改进的基于水平集的局部自适应图像分割模型。该模型在CV模型（Chan和Vese提出的模型）和LAW（local adaptive weighting）模型水平集演化方程的基础上,重新定义了1个局部自适应权重函数来表示像素点所在邻域的偏差信息,并约束该偏差信息与图像的局部灰度不均匀信息之间的差异为最小,以得到精确分割结果。将模型应用于多相位水平集中,实现了对多目标图像的分割。实验结果表明,该模型对灰度不均匀图像及多目标图像分割更准确,且对初始轮廓的位置更鲁棒。