论文研究虹膜识别的过零检测循环编码方法.pdf

许多水平集图像分割模型需要不断重新初始化水平集函数，或需要图像的梯度信息来约束曲线进化。提出最大化区域间差异性和距离约束函数水平集图像分割模型，该模型引入距离约束函数作为内部能量保证水平集函数始终为符号距离函数（SDF），避免了进化过程中对水平集函数的不断初始化。基于目标和背景两区域平均灰度值之差的平方构造外部能量函数（区域间差异性函数），并使其最大化，确保零水平集曲线稳定地收敛于目标边界。实验结果表明，提出的模型不仅有效地克服了传统模型需重新初始化的缺点，并且由于外部能量函数融合了区域信息，对弱边界图像以及含噪声图像具有较好分割能力。