基于贝塞尔滤波改进的测地活动轮廓图像分割模型

活动轮廓模型广泛应用于图像分割和目标轮廓提取,基于边缘的测地活动轮廓(GAC)模型在提取边缘明显的物体时得到广泛的应用,但GAC演化过程中,迭代次数较多,耗时较长。针对这一问题,结合贝塞尔滤波理论,对GAC模型改进。首先,利用贝塞尔滤波对图像进行平滑处理,降低噪声;其次,基于贝塞尔滤波的边缘检测函数,构建新的边缘停止项,且并入到GAC模型中;最后,在构造的模型中同时加入反应扩散(RD)项以避免水平集重新初始化。实验结果表明,与多个基于边缘的模型相比,所提模型在保证分割结果精确度的同时,提高了时间效率,更适用于实际应用。