杨得国，万红娟，杨 勐

（西北师范大学 数学与信息科学学院，兰州 730070）

基于轮廓检测的自然图像分割

杨得国＊，万红娟，杨 勐

（西北师范大学 数学与信息科学学院，兰州 730070）

提出一种基于轮廓检测的自然图像分割方法，该方法结合了MDL（最小描述长度）统计技术和用变分水平集函数求解活动轮廓模型的图像分割方法.该方法可有效的分割出图像中最突出的感兴趣目标，实验表明本方法与当前技术相比分割效果更好.

活动轮廓；水平集；图像分割；最小描述长度

轮廓检测和图像分割是计算机视觉领域两个最基本的关键问题.给定一幅图像，希望找到一条封闭轮廓从背景中分割出最突出的对象.界定轮廓有两个标准：自然轮廓有光滑的形状，轮廓将图像分成各具特性的区域.由此产生两种轮廓检测的方法［1］：基于边缘和基于区域的方法.基于边缘的方法，使用边缘检测算子［2-3］，先检测图像中的边缘点，然后按一定的策略连接成轮廓，从而构成分割区域.基于区域的方法［4］，统计了轮廓分割出的图像区域的特征的相似性与均匀性.全局轮廓检测方法是基于能量函数［5］或者Bayesion／MDL（最小描述长度）标准［6-8］，该方法首先给出一个模型，如活动轮廓模型，一条能量递减曲线，由轮廓自身特征决定的内部能量和图像特征决定的外部能量共同支配，在能量最小的原则下移动并最终停止于感兴趣区域轮廓附近.近年来，活动轮廓技术得到了不断的改进和发展，并……