基于可变形模型及像素相似性统计的自动图像分割

提出一种通用的融合基于可变形模型及区域特征统计的自动图像分割方案.像素相似性定义综合考虑灰度、梯度、色彩及纹理等多种图像因素,采用梯度矢量流Snakes算法自动进行目标匹配.为使分割结果更趋合理,利用相似单元分解技术对属于同一目标的区域进行自动合并,而对同一区域中属于不同目标的区域进行自动分裂,实现对未知目标个数及目标位置的输入图像的自动分割.对人工合成的低信噪比图像及自然图像的实验表明,本文方法性能良好,工作稳定,具有较强的处理边缘不连续及进入凹形边缘能力.