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基于C-V方法改进的红外图像自动分割
引用本文:蔡超,周成平,丁明跃,张天序.基于C-V方法改进的红外图像自动分割[J].华中科技大学学报(自然科学版),2006,34(3):62-64.
作者姓名:蔡超  周成平  丁明跃  张天序
作者单位:华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,湖北,武汉,430074
基金项目:中国科学院资助项目;湖北省自然科学基金
摘    要:基于简化的Mumford-Shah水平集图像分割模型,Chan-Vese提出了不依赖于图像边缘的水平集图像分割算法(C-V方法).但是该方法分割参数难以确定,对于具有非均匀灰度背景的红外目标图像常常分割失败.针对这一问题给出了改进的拟合能量模型,新模型兼顾到了目标的同质性信息与其所占面积比例的关系.基于该模型的水平集图像分割方法自适应于灰度起伏的背景,可以较为理想地分割出与背景灰度差异不太明显的目标,对小目标也具有很强的适应性.实验结果表明,在固定水平集分割参数的情况下,新方法对于不同类型、不同背景的红外图像具有了良好的适应性.

关 键 词:图像分割  水平集方法  Mumford-Shah模型
文章编号:1671-4512(2006)03-0062-03
收稿时间:03 18 2005 12:00AM
修稿时间:2005年3月18日

Automatic segmentation of infrared images based on improved C-V method
Cai Chao,Zhou Chengping,Ding Mingyue,Zhang Tianxu.Automatic segmentation of infrared images based on improved C-V method[J].JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE,2006,34(3):62-64.
Authors:Cai Chao  Zhou Chengping  Ding Mingyue  Zhang Tianxu
Abstract:Owing to the level set image segmentation method(C-V method) proposed by Chan and Vese,the energy function used in C-V method was improved.In the new energy model,the homogeneity of a target and its area ratio to background was pay attention to.The new level set based automatic target segmentation scheme adapts to clutter background,being suitable for the segmentation of small or low contrast targets The experiments showed that the new method could be adapted to infrared targets against clutter background,and the segmenting parameters can be selected easily.
Keywords:image segmentation  level set method  Mumford-Shah model
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