改进的DNLS图像分割算法

摘要

针对多边形的拓扑性不足造成析取正态水平集(DNLS)模型边缘拟合不完整的问题,提出一种基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的析取正态水平集图像分割算法。该算法提取图像的颜色通道信息,利用GMRF模型描述不同颜色通道的纹理特征;重写DNLS模型能量函数,将图像纹理信息、色彩信息加权融入,以颜色特征和纹理特征的组合作为对图像进行分割的依据。在演化迭代过程中,使用分段学习率减少迭代次数,实现快速收敛。该算法降低了噪声对图像的影响,提高了DNLS模型的边缘拟合能力。改进算法通过利用图像的色彩信息及纹理细节信息,能有效抵抗图像噪声和复杂的色彩信息干扰,边缘拟合效果更好、分割准确性更高,具有更强的适应性。通过与其他算法在同等环境下进行分割实验定量对比,验证了该算法的有效性。