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基于GAC-CV混合模型的憎水性图像分割算法研究

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   摘   要:几何主动轮廓(GAC)模型根据曲线的几何特性可以避免演化过程中重新参数化,但其分割模糊边界对象的效果不佳,而Chan-Vese(CV)模型通过最大化目标与背景的灰度差可以有效地区分图像的模糊边界。基于此,提出一种GAC-CV混合模型,即将图像的边缘信息与区域信息融合进入同一个"能量"泛函,并对不同的分割目标采取不同的分割策略,提高凹形边缘的捕获能力。对绝缘子7种等级的憎水性图像的分割结果表明,该混合模型具有优越的分割性能,对水珠亮点的检测率高达95%。
   关键词:憎水性图像;GAC;CV;图像分割
   中图分类号:TP391.41                               文献标识码: A
   Abstract:The geometric active contour(GAC) model can avoids reparameterization based on the geometry characteristics, but it has the poorly ability in dividing a fuzzy boundary. In contrast, by maximizing the grayscale difference between the target and the background, the Chan-Vese(CV) model can effectively differentiate the fuzzy boundary. Based on the aforementioned consideration, the GAC-CV hybrid model is proposed, where the edge of the image and the region information are merged into the same "energy" function, and the various segmentation strategies are adopted for different segmentation targets to improve the capture ability of the concave edge.The segmentation results about thewater-repellent images of seven grade of the insulators show that the hybrid model has superior segmentation performance, and the detection rate of water bead highlights is as high as 95%.
   Key words:hydrophobic image;GAC;CV;image segmentation
   目前,水平集方法已被廣泛地应用在图像分割领域,其主要思路是将曲线演化为高维的超平面水平集,用高维水平集提供演化曲线的一个隐式表
  达[1-3]。演化过程中,并不跟踪运动后的曲线的具体位置而是更新水平集函数来演化隐含在水平集函数中的闭合曲线,同时又不改变闭合曲线拓扑结构。
   活动轮廓模型是将图像本身的低层视觉特征(如色彩、灰度、纹理、边缘等)和目标对象的知识(如形状,色彩,亮度等)以主客相互作用的方式结合起来实现目标对象的分割[4-6]。经典的活动轮廓模型有:基于参数活动轮廓模型和基于几何活动轮廓模型两种。前者在分割过程中能够直接产生闭合的参数曲线,然而其内部能量的限制和固有参数使其不能任意改变拓扑结构。后者则通过变分方法构建模型,将图像中的目标轮廓设置成一个高维的零水平集,然后通过泛函求解得到偏微分方程(PDE),可以较好地解决拓扑结构无法变化的问题[7-9]。
   传统方法不能有效分割憎水性图像,而基于水平集方法活动轮廓模型可以融合不同情况下的不同特征以适应憎水性图像中水珠亮点分割的要求。因此,采用水平集方法活动轮廓模型研究憎水性图像分割是一种有效的方法。
  5   结   论
   GAC模型可以在曲线演化过程中无需重新参数化,但其分割模糊边界对象的效果不佳,而CV模型可以通过最大化目标与背景的灰度值差使得在模糊边界的情况下获取良好的分割结果。基于此,提出了一种GAC-CV混合模型,即将图像的边缘与区域信息融合进入同一个"能量"泛函里,并对不同的分割目标采取不一样的分割策略,提高凹形边缘的捕获能力。对绝缘子的7种等级憎水性图像的分割结果表明该混合模型具有优越的分割性能。
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