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。

多相活动轮廓模型在卫星云图分割中的应用研究

应用基于水平集的多相活动轮廓模型对云图进行多类别分割,云图被自动分割成几个区域,不同区域就对应着不同的云顶高度,区域分割结果可以使对一幅云图中不同高度云的分布以及哪种类型的云占主体有总体的认识和了解,从而对天气系统的分析具有一定的辅助参考作用。