计算机应用研究

作者：李红蕾,王翊,

单位：1.重庆电子工程职业学院人工智能与大数据学院,重庆401331；2.重庆大学计算机学院,重庆400044；

关键词：图像分割,活动轮廓模型,Bregman全散度,能量泛函,全局优化,

基金：国家自然科学基金资助项目(61672120)；；

由于图像来源的广泛性和成像条件的复杂性，使得图像分割是一个极具挑战性的问题。针对传统活动轮廓模型不适用于噪声、弱边缘图像分割的问题，提出基于Bregman全散度的全局优化分割方法。首先用Bregman全散度替换传统模型中的l2测度，构造能量泛函；然后构造全局最优解求解方法，交替迭代求解最优解，得到最终的目标边界；最后在模拟图像、医学图像和自然图像场景下进行实验对比。对比实验结果表明，该分割方法具有较高的鲁棒性和抗噪能力，能准确地分割出具有噪声、弱边缘的目标区域。

来源：2020年第6期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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