基于加权RBPF的SAR图像自适应主动轮廓模型。

基于基于加权区域的压力(RBPF),我们提出了一种新的自适应主动轮廓模型(ACM),该模型用于SAR图像分割。 首先,将内部和外部区域的像素灰度的归一化类内方差用作内部和外部区域的灰度描述的新系数。 然后,构造加权RBPF以更精确地控制曲线运动。 其次,在计算内部和外部区域的灰度描述时,引入自适应权重以减少干扰像素的影响,从而提高了灰度描述的准确性。 此外,一些正则化的术语被合并到目标函数中以确保模型的稳定性。 各种图像的分割结果表明,所提出的模型在分割性能上优于某些最新的ACM,并且对初始曲线具有鲁棒性。