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针对C-V模型中变分水平集优化方法存在的最佳迭代次数难于确定,且容易陷入局部最优等不足,借鉴图割算法在较短时间内能得到全局最优的优势,提出一种基于图割的单水平集迭代终止算法。首先在目标区域设定一条初始轮廓线,采用无须重新初始化的C-V模型对轮廓线进行迭代,当轮廓线内部面积变化值小于预先给定的阈值时终止迭代,然后将此轮廓线作为图割算法的初始轮廓线进行图像分割。实验结果表明,该方法较原始C-V模型大大缩短了迭代时间,稳健性更高,具有较好的图像分割效果。