利用改进的对称活动轮廓模型分割非匀质图像

现有活动轮廓模型很难较好地处理非匀质图像。针对上述难题,提出了一种对称全局局部混合活动轮廓模型。在研究全局局部信息活动轮廓模型的基础上,提出了该模型的对称形式,能很好抑制模型对初始轮廓的敏感性;将全局局部信息活动轮廓模型和其对称形式相结合,并赋予归一化的加权系数,以确保模型的通用性并提高模型的时间性能。利用提出模型和现有活动轮廓模型分割合成以及实际非匀质图像,结果表明,提出模型能实现非匀质图像的快速、准确分割,且对初始轮廓具有良好的鲁棒性。