【摘 要】
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针对水平集模型存在对边缘模糊、高噪声以及灰度不均匀图像分隔效果不理想以及水平集进化计算复杂度高、演化效率低等问题,提出了一种基于GPU的变分水平集图像分割算法.该算法基于无需初始化的水平集算法,通过引入距离约束作为内部能量项来保证水平集函数始终不偏离符号距离函数;同时引入冲击滤波器项来构造模型的外部能量项来增强图像边缘,从而加速收敛;实验结果表明,该模型对分割弱边缘图像和灰度渐进图像具有一定的有效
【机 构】
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北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院, 北京 100191 中国科学院 自动化研究所, 北京
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针对水平集模型存在对边缘模糊、高噪声以及灰度不均匀图像分隔效果不理想以及水平集进化计算复杂度高、演化效率低等问题,提出了一种基于GPU的变分水平集图像分割算法.该算法基于无需初始化的水平集算法,通过引入距离约束作为内部能量项来保证水平集函数始终不偏离符号距离函数;同时引入冲击滤波器项来构造模型的外部能量项来增强图像边缘,从而加速收敛;实验结果表明,该模型对分割弱边缘图像和灰度渐进图像具有一定的有效性和可行性;同时,改进后的水平集算法的运行速度提高了近15倍,满足了实时性要求.
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