一种基于边缘和区域信息的变分水平集图像分割方法

分析了两种已有变分水平集图像分割模型,并由它们提出了一种新的基于图像边缘梯度信息和区域全局信息的变分水平集方法．该方法既克服了所述两种模型的缺点，又继承了各自的优点.同时,采用隐式迭代数值解法，在保证模型稳定性的基础上，加快了收敛速度．实验表明所提方法对于不同类型的图像均能够达到快速、稳定、准确、鲁棒的分割效果．