结合局部熵梯度的自适应水平集演化模型

摘要

针对基于图像边缘信息的活动轮廓模型对初始轮廓敏感问题，结合图像局部熵信息，提出一个新的结合局部熵梯度的自适应水平集演化模型。基于图像局部熵梯度和正则化的图像梯度，构造能够随图像信息自适应地改变符号的面积项权重系数，用其代替常用的常值系数，使得演化函数能够根据图像信息自适应上下运动。所提模型从根源上解决初始轮廓敏感问题，允许水平集常值初始化。实验验证了模型对部分灰度不均图像、噪声图像、多目标以及主观边缘图像等均有良好的分割效果。另外，所提的自适应权系数可以用于其他含有面积能量项的分割模型中。

关键词

活动轮廓 / 图像局部熵 / 常值初始化 / 偏微分方程

基金资助

国家自然科学基金(11901071); 重庆市自然科学基金(cstc2019jcyj-msxmX0219)