摘要
该文提出了一种新的基于Mum ford-Shah模型的彩色图像分割方法,针对原有模型主要处理灰度图像的局限性,提出一种在HIS空间分割的策略;并采用在模型演化前作非线性扩散的方法较好地解决了简化的Mum ford-Shah模型不能处理含噪声的复杂图像的问题;对于简化Mum ford-Shah模型计算量大,又不能使用窄带法的缺点,该文使用多个零水平集作初始化并采取多尺度策略。通过应用于VHP计划彩色医学解剖图像,得到了满意的分割精度,大大节省了分割时间,有很好的应用价值。
A new method for color image segmentation is proposed. We developed a way based on HIS domain, so Mumford - Shah model can be adapted to color image. As to complicate noisy image,we implement nonlinear diffusion before evolution to improve the effect. For Mumford- Shah model＇s low efficiency and narrow band cant be used, our method uses multiple zero level sets as begining and multi - scales strategy on parameters. Proved by experiments on VHP color anatomise images,our method gains a satifactory precision and saves a lot of the computation time.
出处
《计算机仿真》
CSCD
2006年第9期179-183,共5页
Computer Simulation
基金
教育部博士点基金(20040699015)
航空科学基金(02I53071)
西安市科技创新基金资助
关键词
图像分割
活动轮廓模型
芒福德-沙哈模型
多尺度
非线性扩散
Image segmentation
Active contour model
Mumford - Shah model
Multi - scales
Nonlinear diffusion
