基于区域相似性的活动轮廓SAR图像分割

为了克服传统活动轮廓SAR分割模型高度依赖统计分布假定的缺点,结合基于成对相似性的图划分方法和几何活动轮廓模型的优点,提出了基于区域相似性的活动轮廓SAR分割模型.首先将原始图像过分割成同质子区域集;然后结合强度和纹理信息真实度量子区域的成对相似性,并以此定义能量泛函;最后利用基于过分割的规则化和快速曲线演化实现SAR图像的有效分割.真实SAR图像的实验结果表明,该模型能快速、准确地得到SAR图像的分割结果.

基于EMD的快速活动轮廓图像分割算法

C-V模型等传统基于区域的几何活动轮廓模型仅将灰度同质作为区域相似性的测度,致使其在分割噪声分布大、灰度复杂的自然及遥感图像时难有较好的分割结果。为此,该文提出基于Earth Mover's Distance(EMD)的快速活动轮廓图像分割算法。首先,给出了基于EMD的区域相似性测度,并引入到模型的定义;接着,提出了基于过分割的规则化和快速曲线演化方法,很好地克服了传统模型的冗余轮廓、计算复杂等问题。对合成图像和遥感图像的实验结果证明了算法的有效性。

用于图像分割的边界保持局部拟合模型

针对局部二值拟合变分水平集模型(LBF模型)的分割质量很大程度上取决于核带宽的选取,容易造成冗余轮廓、边界模糊等问题,提出一种基于边界保持局部拟合的变分水平集模型.该模型引入图像相依的测地时间定义核函数,结合空间距离和图像梯度,自适应地选取邻域采样点;同时,采用基于多波段的图像梯度,并相应地调整图像点的相异性测度,将模型的应用范围扩展至彩色及多光谱图像.实验结果表明:该模型能选取较大核带宽并有效保留潜在的边界信息,从而避免了核带宽的选取问题,较好地应用于灰度异质图像的精确分割;而且,该模型对彩色及多光谱图像的分割也同样有效.

基于局部图划分的多相活动轮廓图像分割模型

几何活动轮廓模型是图像分割领域的强有力工具。最近,一种基于成对相似性的图划分活动轮廓(GPAC)模型被提出,并有效应用于均质图像分割。但是,该模型的连接权函数仅与图像光谱相关,使得模型在低对比度模糊图像的应用存在较大局限,同时,成对相似性的计算量大,模型的数值实现效率不甚理想。针对这些问题,该文引入测地核函数定义连接权函数,结合多相水平集,提出了基于局部图划分的多相活动轮廓图像分割模型。自然图像的实验结果证明了该模型的有效性。