融合RSF模型及边缘检测LOG算子的图像分割方法的研究

作者：李文杰; 夏海英; 刘超

来源：南京邮电大学学报(自然科学版), 2018, 38(02): 98-102.

DOI：10.14132/j.cnki.1673-5439.2018.02.016

• 单细胞图像
• 自适应RSF模型
• LOG能量

针对强度不均的图像,采用可变区域拟合能量模型(RSF)进行分割效果较好,但这取决于初始轮廓的位置,初始轮廓选择不好,直接导致分割结果出错。文中提出了一种将自适应可变区域拟合(Adaptive RSF)能量和优化的二阶微分边缘检测算子(LOG)结合的活动轮廓模型,进行图像分割。首先,计算闭合曲线内外信息熵,使其RSF模型自适应调整权值;其次,提出一个能量泛函优化LOG项,它可以平滑同质区域,同时增强边缘信息;然后,将优化后的LOG能量项与ARSF能量项结合起来,利用局部区域信息将曲线驱动到边界,在LOG项的加入下,实现了初始轮廓的自由设定,实现轮廓精确提取;最后,通过单个细胞图像进行实验,证明该模型不仅具有良好的鲁棒性,而且具有更高的分割精度和效率。

• 单位
  盐城师范学院; 南京中医药大学; 广西师范大学; 盐城市中医院; 电子工程学院