基于改进CV模型的立体图像分割方法

为了克服Chan-Vese(CV)模型对初始轮廓敏感的不足,提高分割效率,针对双目立体图像,提出了一种基于双目视差的CV模型。该方法利用双目立体图像的双目视差进行预分割,将分割得到的结果自适应地构造为CV模型的初始轮廓,再通过改进后的能量泛函进行曲线演化,使其接近真实目标边缘,最后得到预期的分割结果。经过实验证明,该模型能有效分割双目立体图像,提高分割效率,对初始轮廓也具有较好的鲁棒性。