超肥胖人群的下肢体运动特征的图像分割仿真

针对超肥胖人群的下肢体运动特征的图像进行分割的过程中,由于超肥胖人员走路的特征较为特殊,不遵循正常的步态模式,需要加入很多特定的目标约束。传统的分割算法在图像中的信息量非常大时,受到这种特殊约束影响,造成分割耗时,效果差等问题。提出基于C-V和GCS的超肥胖人群的下肢体运动特征的图像分割模型,假设图像中所有同质区域的亮度均为常数,对能量函数进行处理,减少目标约束,从而使分割图像与原图像之间的差异达到最小。将边缘函数看作是权重函数对正则项进行改进和阈值化操作,获取特征函数。通过水平集法对超肥胖人群的下肢体运动特征的图像分割模型进行仿真。通过加性算子分裂法进行曲线仿真求和取平均值。仿真结果表明,所提方法的图像分割效果较优,同时具有较高的效率。