改进CV模型图像分割的Split-Bregman方法

计算机工程与应用 ›› 2015, Vol. 51 ›› Issue (6): 171-175.

改进CV模型图像分割的Split-Bregman方法

龚劬，王迎龙，马家军

重庆大学数学与统计学院，重庆 401331

出版日期:2015-03-15 发布日期:2015-03-13

Split-Bregman method for image segmentation of CV model

GONG Qu, WANG Yinglong, MA Jiajun

College of Mathematics and Statistics, Chongqing University, Chongqing 401331, China

Online:2015-03-15 Published:2015-03-13

摘要/Abstract

摘要： 水平集方法中的Chan-Vese模型（简称CV模型）对灰度不均匀及边界对比度低的图像的分割效果不够精确，计算效率也不是很高。针对灰度不均匀引入偏差场来修正CV模型中的区域平均灰度并引入核函数来加权能量泛函。针对计算效率低下的问题，在上述基础上得出其全局凸分割模型（Global Convex Segmentation，GCS），用Split-Bregman迭代求解该模型。实验结果表明：改进后的模型提高了分割精确度和计算效率。

关键词: CV模型, Split-Bregman, 全局凸分割模型（GCS）

Abstract: The segmentation of the images which have low contrast edges and intensity inhomogeneities is not very accurate or efficient when using level set method of Chan-Vese model（short for CV model）. For intensity inhomogeneity, a bias field will be introduced to revise the local average intensity, also a kernel function will be introduced in the energy functional. In order to improve the efficiency, a Global Convex Segmentation（GCS） model will be conducted based on the above model. Split-Bregman iteration will be applied in the model. The experiment demonstrates that the advanced model is more accurate and efficient.

Key words: Chan-Vese（CV） model, Split-Bregman, Global Convex Segmentation（GCS） model

龚劬，王迎龙，马家军. 改进CV模型图像分割的Split-Bregman方法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(6): 171-175.

GONG Qu, WANG Yinglong, MA Jiajun. Split-Bregman method for image segmentation of CV model[J]. Computer Engineering and Applications, 2015, 51(6): 171-175.

[1]	夏小刚，邓路娜，鲁珍. 改进边界指示函数的CV模型构建及应用[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(14): 177-181.
[2]	官俊1，任洪娥1，2，宋爽1. 基于圆形约束CV-LIF模型的原木端面图像分割[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(18): 147-151.
[3]	王万玉，杨建功，汪西莉. 融合形状先验的向量CV模型图像分割算法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(15): 140-144.
[4]	毕家宾，牛珍珍，魏宗寿. 基于CV模型和NSCT的红外与可见光图像融合[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(19): 180-185.
[5]	张善卿，张坤龙，辛维斌. Cauchy-Schwarz散度在图像分割中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(12): 129-131.
[6]	向才兵^1，2，曾理^1，2. 综合CV和Facet模型的裂纹边缘检测[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(2): 153-155.
[7]	葛琦，韦志辉. 快速自适应分片常数CV模型[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(28): 13-16.
[8]	杨青，何明一. 改进CV模型的医学图像分割[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(17): 194-196.
[9]	孙文杰¹,陈允杰¹,汤杨¹,韦志辉¹,王平安²,夏德深¹. 一种改进的活动区域轮廓模型 ——无需水平集重新初始化 [J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(2): 8-11.