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研究以用户与系统之间的交互信息为先验知识的目标分割算法,提出一种基于改进速度函数的水平集图像分割算法。利用待分割图像的区域信息与目标轮廓信息,改进传统CV模型中的速度函数。使用图像边缘的梯度下降向量逐步逼近目标边缘,采用概率密度函数使图像中的所有像素值近似满足高斯概率分布,并通过边界收敛模型保证速度函数快速收敛至目标边缘。实验结果表明,对于包含噪声和目标边缘模糊的图像,与基于CV模型的分割算法和基于均方差水平集方法的分割算法相比,该算法具有更好的分割性能和鲁棒性。