改进的距离正则化水平集演化方法-北京工业大学学报.pdf

第41卷 第5期 北 京 工 业 大 学 学 报 Vol.41 No.5 2015年 5月 JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OFTECHNOLOGY May2015 改进的距离正则化水平集演化方法 1,2,3 1 沈凌云 ,朱 明 (1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,长春 130033; 2.中国科学院大学,北京 100049;3. 长春理工大学 电子信息工程学院,长春 130022) 摘 要:为了有效地对数字图像中的目标物体进行分割,提出了一种结合人类视觉注意机制的距离正则化水平集 演化的图像分割方法. 首先,利用数据融合获得视觉注意机制的显著图,进而获得曲线演化的初始轮廓,解决了演 化曲线对初始位置敏感及不能自适应地决定向内还是向外运动的问题;然后,利用自定义的图像边缘指示函数,通 过优化函数的演化速度参数及噪声敏感度控制参数,加快了曲线演化速度;最后,利用距离正则化水平集演化至目 标物体的边界,完成图像分割. 仿真结果表明:该方法能够有效地检测单个及多个目标物体的边界,提高了边界定 位精度,抗噪能力较强. 关键词:视觉注意;活动轮廓模型;距离正则化水平集方法;图像分割 中图分类号:TP391 文献标志码:A 文章编号:0254-0037(2015)05-0674-06 doi:10.11936/ bjutxb2014050017 Improved Method of Distance Regularized Level Set Evolution 1,2,3 1 SHEN Ling-yun ,ZHU Ming (1.Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Sciences,Changchun 130033,China 2.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;3.School of Electronics and Information Technology, Changchun University of Science and Technology,Changchun 130022,China) Abstract:To effectively extract the outline of objectsin the image,a modified distance regularized level set evolution (V-DRLSE)was presented. First,the initial contour was obtained by the saliency map of visual attention mechanisms,which was no longer sensitive to the position and could expand in the level set evolution. Second, a new edge indicator function was defined, which could speed up the curve evolution by optimizing parameters. Finally, the object boundaries were