基于混合能量模型水平集的合成孔径声纳图像分割方法

本文讨论了合成孔径声纳图像分割问题。首先介绍了Chan-Vese模型水平集方法,针对该模型存在的边界定位和重复初始化等问题,提出了一种改进的水平集方法。该方法的能量模型由区域信息项、边界信息项和距离约束函数构成的内部能量项三部分混合形成,既兼顾了全局优化特性和局部定位精度,又避免了水平集函数重复初始化,提高了运算效率。实验结果表明,该模型对于噪声干扰严重、边缘模糊的合成孔径声纳图像分割效果良好。