中图法分类号：TP391.4文献标识码：A：1006-8961(2012)--文章索引信息:一种新的几何活动轮廓模型张萍1,2，高立群1,薛哈乐11.东北大学信息科学与工程学院,沈阳市1108192.鞍山师范学院，鞍山市114005摘要：提出了改进的LBF模型(ILBF)及其图像分割算法。利用两种不同尺度参数的LBF模型分别描述局部和全局信息，并构造了新的能量函数。将局部熵引入到ILBF模型中，同时给出自动求取能量函数中权重参数ω的有效方法，构造了：(1)用尺度参数较大的LBF模型替代LGIF模型中的C-V模型，较大值的LBF模型不仅具有全局特性而且具有局部特性；(2)将进行数据处理后的局部熵引入到LGIF模型中，进而自动求取权重参数，克服了LGIF模型权重参数值的选取全程都需要人工参与的缺点；(3)为了有利于计算机的自动求解和避免过多无用的循环迭代，本文提出了一种新的终止准则。关键词：图像分割；几何活动轮廓模型；LGIF模型；局部熵；改进的LBF模型ActivecontourmodeldrivenbylocalentropyenergyZhangPing1,2,GaoLiqun1，XueHale11.CollegeofInformationScienceandEngineering,NortheasternUniversity,Shenyang,1108192.AnshanNormalUniversity,Anshan,114005Abstract:AimprovedLBF(ILBF)modelappliedtoimagesegmentationisproposedinthispaper,whichconstructanewenergyfunction.Ithastwoscaleparameterstodescriptthelocalandglobalinformation,respectively.Atthesametime,localentropynotionhasappliedinILBFmodelandweightparameterωinenergyfunctioncanalsogetbyautomation:(1)InLGIFmodel,itusestheLBFmodelwhichhaslagerscaleparameterinsteadofC-Vmodel,becausethiskindofLBFmodelwithlagerscaleparameterhasnotonlyglobalcharacteristicsbutalsolocalcharacteristics;(2)ItfirstlyintroduceslocalentropywhichisgottenafterdataprocessingintoLGIFmodel,thenitcalculatesweightparameterautomatically.ThismethodovercomestheshortcomingthatthecalculationofweightparameterinLGIFmodelbyartificialparticipation;(3)Inordertobebeneficialtoautomaticcomputercalculationsandavoidtoomuchuselesscycliciterations,itpresentsanewstopcriterion.Keywords:imagesegmentation;geometricactivecontourmodel;LGIFmodel;localentropy;improvedLBFmodel0引言人Kass于1987年提出活动轮廓模型(ACM),该提供了一种高效的图像分析方法，可以更有效地对目标进行分割、匹配和跟踪分析[1]。Chan和Vese在2001年进一步提出了C-V模型得到了最广泛的应用和研究[2]。Li在2007年提出了一种基于区域信息的几何活动轮廓模型——LBF模型[3]。LBF模型通过引入图像的局部信息，能较好的克服C-V模型不能分割灰度不均图像的缺陷，得到了广泛的研究。但同时也正是由于LBF模型仅利用了图像的局部信息，使得LBF模型的分割结果强烈的依赖于初始轮廓曲线位置且模型对高阶噪声较为敏感。针对LBF模型图像分割结果强烈依赖于初始活动轮廓曲线位置(即LBF模型的能量函数最小化时易陷入局部极小值)的缺点，近几年来，许多专家和学者从不同角度对LBF模型进行了改进。L.Wang等人2009年提出了一个新的基于区域信息的活动轮廓模型——LGDF(LocalGaussianDistributionFitting)模型，改善了LBF模型对初始活动轮廓曲线位置强烈依赖的缺点[4]。然而，由于LGDF模型多考虑了一个局部信息，采用最大后验概率(MAP)来建立能量函数，所以使LGDF模型的数值计算相当复杂和耗时，不利于进行实时图像的处理，限制了其推广研究。同年，He等人在文献中提出了一个局部分布拟合(LocalDistributionFitting,LDF)模型，该模型改善了LBF模型对初始轮廓曲线位置敏感的缺点[5]。但是LDF模型只能应用于分割目标区域总比背景区域亮或者暗的图像，同时复杂的理论和繁琐的计算等缺点也限制了LDF模型的应用[6]。2009年，Wang等人在文献[7]中提出了一个结合全局区域信息和局部区域信息几何活动轮廓模型——LGIF(LocalandGlobalIntensityFitting)模型。该模型的能量函数主要由一个局部强度拟合项LIF和一个全局强度拟合项GIF加权构成既可以处理灰度不均的图像又可以提高模型对...