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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。