基于局部引导核拟合能量模型的水平集图像分割方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及的是一种图像处理技术领域图像分割的方法，具体是一种局部引导核 拟合（LocalKerne；L-inducedFitting,LKF)能量模型水平集图像分割方法。 技术背景
[0002] 基于变分水平集（VariationalLevelSetMethod)的图像分割方法，凭借其自 由拓扑性及多信息共融性，被广泛应用于图像处理领域，例如图像分割、目标提取、目标跟 踪。在成像过程中，由于受成像设备固有缺陷和照度不均等因素的影响，实际中的图像广 泛存在灰度分布不均匀性。为了能够分割灰度不同质图像，Vese和化an提出了分段光滑 (PiecewiseSmooth,P巧模型来解决分段常量（PiecewiseConstant,PC)模型不能分割灰 度不均匀图像的问题；李纯明等提出了局部二值拟合（LocalBinaryFitting,LB巧图像 分割模型。但是，该模型在每次迭代过程，需要计算水平集函数的偏微分方程W及周期性重 新初始化过程会增大计算量，且对初始化十分敏感，从而阻碍该模型的实际应用价值。近年 来，基于改进的水平集方法由于充分考虑综合利用了区域与边界信息，已成为分割灰度分 布均匀图像的研究热点。
[0003] 经对现有技术文献的检索发现，袁克虹等提出基于水平集函数的灰度不均匀图像 分割方法（专利号；CN102354396A);王爽等提出了基于邻域概率密度函数特征的水平集图 像分割方法（专利号；CN101571951);曹宗杰提出了基于概率论模型的水平集方法（专利 号；CN101221239)。该些方法均是在变分理论基础上进行改进，提出不同模型的图像分割方 法，但是该些模型分割复杂灰度不均匀图像效果不佳且非常耗时。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是为了更准确有效地分割灰度不均匀图像，而提供了一种局部引导 核拟合能量模型的水平集图像分割方法。本发明提出基于局部引导核拟合能量模型的水平 集图像分割方法，通过引入局部核引导拟合能量提取图像局部信息，并在每次迭代过程中 进行高斯滤波W避免周期性重新初始化水平集函数，因而能有效分割灰度不均匀图像。
[0005] 本发明基于局部引导核拟合能量模型的水平集图像分割方法，实现该方法的步骤 主要包括；水平集函数的定义，分割模型能量泛函的构建，能量泛函的形式简化，水平集函 数的演化和水平集函数的光滑处理。具体步骤如下：
[000引步骤1冰平集函数的定义。水平集函数Mx，t)表示在t时刻点X到轮廓曲线 的最短距离，即符号距离函数（Si即edDistance化nction，SDF)。定义为符号距离函数；
[0007]
【主权项】
1. 一种基于局部引导核拟合能量模型的水平集图像分割方法，其分割模型的能量泛函 表达式如下：
Θ (·)表示从观察空间到高维特征空间的一个映射，I(X)和严(X)分别表示原始图 像灰度与局部引导核拟合图像灰度，其中Im= u #( Φ) +U2 (1-H( Φ))，+和u 2分别表示曲 线C内部和外部区域〃[μ的拟合函数，七和u 2其表达式如下：
其中1是的高斯核函数，方差α是尺度参数； 其分割方法的具体步骤如下： 步骤1 :输入分割图像，定义水平集函数：用符号距离函数来表示水平集函数Φ (x，t)， 即表示在t时刻点X到轮廓曲线的最短距离； 步骤2 :分割模型能量泛函的构建：通过考虑图像的局部拟合信息，来建立图像分割模 型的能量泛函； 步骤3 :能量泛函的形式简化：通过将能量泛函中的数据项核函数用原始数据空间的 非欧氏距离向量来替换，使二维的数据空间数据转化为一维的数据空间，以便能量泛函能 用梯度下降法进行求解； 步骤4:水平集函数的演化：采用梯度下降流方法，求取演化曲线的水平集演化方程 式； 步骤5 :水平集函数的光滑处理：在水平集函数每次迭代后对符号距离函数进行高斯 滤波操作，使演化曲线能变光滑。
2. 根据权利要求1所述的基于局部引导核拟合能量模型的水平集图像分割方法，其特 征在于：水平集函数的演化，采用梯度下降流方法，求取演化曲线的水平集演化方程式；假 设关于水平集函数Φ的变量η = δ φ，水平集函数变化量φ' = φ+ε η，先固定拟合函 数七和!^，通过对参数Φ进行微分运算求取最小化能量泛函Em，当自变量ε -0,可得：
通过嵌入水平集函数Φ (s，t) : [0, 1] - Ω，根据Euler-Lagrange方程求解关于水平集 函数的能量最小值，通过解决如下的偏微分方程式：
用梯度下降法可以得到曲线演化方程式为：
3.根据权利要求1所述的基于局部引导核拟合能量模型的水平集图像分割方法，其特 征在于：水平集函数的光滑处理，其水平集光滑表达式如下：
其中是高斯核函数，协方差为ξ，协方差ξ应该满足ξ e [0.45, 1];协方差ξ应 满足
表示时间步长。
【专利摘要】一种基于局部引导核拟合能量模型的水平集图像分割方法，主要包括水平集函数的定义、分割模型能量泛函的构建、能量泛函的形式简化、水平集函数的演化和水平集函数的光滑处理。本发明通过将基于局部引导核拟合能量泛函提取图像局部信息，并在每次迭代过程中进行高斯滤波，以避免周期性重新初始化水平集函数。本发明所提出的分割方法不仅提高了灰度不均匀场景中弱边界目标的分割精度，而且完全避免了周期性的重新初始化问题，同时还降低了算法的计算复杂度。
【IPC分类】G06T7-00
【公开号】CN104867143
【申请号】CN201510249115
【发明人】方江雄, 刘花香, 刘军, 曾正军, 饶利民
【申请人】东华理工大学
【公开日】2015年8月26日
【申请日】2015年5月15日