一种基于偏微分方程的图像分割算法

针对几何活动轮廓模型(GAC模型)在基于偏微分方程的图像分割领域中,算法复杂,计算量大导致演化时间长,演化速度在边界上通常不为零,引起演化曲线进入到目标的内部;或是当图像的对象有较深的凹陷边界时,曲线停在某一局部极小值状态,并不与对象的边界相一致等问题。本文提出了一种基于偏微分方程的图像分割算法,通过对停止速度场进行多尺度张量扩散,然后运用GACA模型进行分割。实验证明:本算法在不降低射线图像分割质量的前提下,可使演化时间比传统的GAC模型演化时间减少65%左右,还在一定程度上减少了边界泄露问题。