改进C-V分割算法在多光谱成像仪中的应用.pdf

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1、第8卷第1期中国光学Vo1．8No．12015年2月ChineseOpticsFeb．2015文章编号2095—1531(2015)01-0068-06改进C—V分割算法在多光谱成像仪中的应用张艳超，赵建(1．中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033；2．中国科学院大学，北京100049)摘要：为了进一步提高c—V模型的分割速度、降低初始轮廓曲线位置对分割结果的耦合性，提高多光谱成像仪图像分割效率，本文提出一种改进的C—V模型。该模型通过将每次迭代得到的距离函数的最大值引入CV模型的Dirac函数，对该函数进行自适应参数修正，以拓宽活动轮廓线的有

2、效作用范围，进而大大降低分割算法的迭代次数。实验结果表明，与经典的C—V模型相比，改进的c—V模型在其终止条件下得到了较理想的分割效果，降低了初始曲线位置对最终分割结果的影响，且新模型的收敛速度在原有的基础上至少提高了7倍。改进的c—V模型在实时性及全局性方面都得到了明显改进，进一步提高了该算法在多光谱成像仪的图像分割方面的鲁棒性。关键词：多光谱成像仪；图像分割；偏微分方程；几何活动轮廓模型；CV模型中图分类号：TP394．1文献标识码：Adoi：10．3788／CO．20150801．0068ApplicationofimprovedC-Vsegmentation

3、inmulti·spectralimagerZHANGYan．chao，，ZHAOJian(ChangchunInstituteofOptics，FineMechanicsandPhysics，ChineseAcademyofSciences，Changchun130033，China；2．UniversityofChineseAcademyofSciences，Beng100049，China)Correspondingauthor，E—mail：zhangyanchaomn@126．comAbstract：Inordertoimprovetheimagesegm

4、entationspeedwhenusingC—Vmodel，reducethesegmentationcouplingwithinitialcontourposition，andimprovetheimagesegmentationeficiencyofmulti—spectralimager，animprovedC—Vmodelisproposedinthepaper．Inthismodel，theDiracfunctionparameteriscorrecteda—daptivelybyintroducingthemaximumvalueofdistancef

5、unctionineachiteration．Inthisway，theeffectiverangeofactivecontourisbroadened，andthenumberofiterationsisreduced．TheexperimentalresultsshowthattheidealsegmentationeffectisobtainedbytheimprovedC-Vmodelwiththeiterationterminationcondi—·tion．ComparedwiththeclassicC—Vmodel，theinfluenceofinit

6、ialcontourpositiononsegmentationisre—duced．Inaddition，theconvergencespeedisimprovedby7times．Thecharacteristicsofrealtimeandglobalnaturebothbecomebetter．Therefore，therobustnessofmulti—spectralimagersegmentationisimprovedac一收稿日期：2014—11—15；修订日期：2015-01—19基金项目：吉林省重点科技攻关项目(No．20140204058GX

7、)；长春市重大科技攻关项目(No．14KGO11)第1期张艳超，等：改进C-V分割算法在多光谱成像仪中的应用69cordingly．Keywords：multi—spectralimager；imagesegmentation；partialdifferentialequation；geometricactivecontourmodel；C—Vmodel多个待分割目标、且各目标之间具有一定距离的l引言情况，分割结果常受到初始轮廓曲线位置的影响不能准确分割。鉴于此，本文在经典的c．V模型多光谱成像仪多用于对远距离大范围室外目的基础上，提出一种改进的C—V模型，通过