[发明专利]基于非下采样轮廓波和多相CV模型的图像分割方法

权利要求书

1.一种基于非下采样轮廓波变换的活动轮廓模型图像分割方法，其特征在于按如下步骤进行：

约定：I指待分割图像；R代表图像I的整个区域，且简单的图像分割满足R=R₁∪R₂；NSCT变换的分解层数为n；NSCT变换系数的高斯混合模型中的待估计参数                                                ；m=1,2是系数的大小两种状态；为混合模型的先验概率且满足；和分别为两种状态训练过程中的均值和方差；c为活动轮廓模型演化曲线；和为正的加权系数；为分段常值函数：

，

其中和表示与轮廓曲线c有关的常数值，一般取轮廓曲线内、外部的平均灰度值；

a. 初始设置

获取待分割图像并对变量进行初始化设置；

b. 进行图像I的n层NSCT变换； 

c. 对于变换后的每层i(i= 1,2,…n)，作如下操作：

c.1 利用和，计算第i层中每个系数的高斯概率密度函数；

c.2通过EM算法对上述模型的参数进行训练，然后将每个系数分类成大或小两种状态；

c.3设置大状态和小状态系数分别为1和0；

d. 通过逆NSCT变换得到待分割图像的多分辨率表示I={I₁,I₂…,I_i,…,I_n};

e. 在待分割图像上初始化一条演化曲线c；

f. 利用步骤d所产生的图像I的多分辨表示，代入下列能量函数：

；

g. 反复演化活动轮廓曲线c直到能量函数打到最小值为止；

h. 输出最终的图像分割结果。