基于Mumford-Shah模型的参数估计和两阶段图像分割方法

Mumford-Shah两相分片常数模型是一个有效的图像分割模型,但当模型用于带有噪声的图像时,其水平集解法存在对初始解和长度参数敏感这两个问题.文中给出一种两阶段分割方法,首先利用传统的简单分割方法获得一个粗分割,再将其作为变分模型的初始解,从而实现自动选取初始解.文中还给出一个有效的自适应长度参数估计模型,该模型依据图像中噪声方差大小来确定参数.两阶段分割方法和自适应参数估计结合起来使得算法大大减弱了对参量的敏感性,而且可以正确、快速地分割.针对一些计算机生成图像和实际图像的实验结果验证了算法是有效的.