發(fā)布時間：2019-06-01 21:10

【摘要】：為解決變分水平集分割模型能量泛函的非凸性及其易陷入局部極小值解的問題,研究變分水平集分割模型的全局優(yōu)化問題.基于Aubert-Aujol(AA)去噪模型和變分水平集方法,提出一個局部統(tǒng)計(jì)活動輪廓模型;然后通過凸松弛技術(shù)將提出的模型轉(zhuǎn)換成全局優(yōu)化模型;再利用分裂Bregman技術(shù)將全局優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為兩個易于計(jì)算的Shrinkage算子和Laplace算子.通過對合成圖像和Envisat SAR圖像的分割實(shí)驗(yàn),提出的全局分割模型不僅能夠快速地得到全局最小值,而且比經(jīng)典模型更準(zhǔn)確地得到圖像分割邊緣.
[Abstract]:In order to solve the problem of nonconvexity of energy functional of variable level set segmentation model and its easy to fall into local minimum solution, the global optimization problem of variable level set segmentation model is studied. Based on Aubert-Aujol (AA) denoising model and variable level set method, a local statistical activity profile model is proposed, and then the proposed model is transformed into a global optimization model by convex relaxation technique. Then the split Bregman technique is used to transform the global optimization model into two Shrinkage operators and Laplace operators which are easy to calculate. Through the segmentation experiments of synthetic image and Envisat SAR image, the proposed global segmentation model can not only get the global minimum quickly, but also get the edge of image segmentation more accurately than the classical model.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院電子信息工程系;91640部隊(duì);
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61179016)
【分類號】：TN957.52

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本文編號：2490586