基于M-S模型的三种图像分割算法的比较

M-S模型的水平集图像分割方法依赖于图像同质区域的全局信息,因而分割过程时间效率较低。为了提高计算效率,该方法在图像处理领域得到很多改进。本文在简化的M-S模型即C-V模型的基础上,讨论了现有3种改进分割演化算法,即:去掉C-V模型中的正则项;用||??取代狄拉克函数,使得方法具有更好的全局优化性;加入梯度局部项,使之适合处理弱边缘和边缘断裂的图像。最后,通过3个实例进一步验证了各算法的优劣性以及适用性范围。

Comparison of three image segmentation algorithms based on M-S model