混合高斯分布模型的活动轮廓图像分割方法

本发明公开一种基于混合高斯分布模型的活动轮廓图像分割方法，其包括：根据现有活动轮廓模型LGDF提出一种新的同时考虑图像全局范围内灰度的高斯分布与局部范围内灰度的高斯分布特性，然后将两种不同范围内的高斯分布模型整合到一个能量泛函中，以有效利用图像的全局信息与局部信息在图像分割中的作用；此外，为了保证分割结果曲线的光滑性和不合理弯曲造成的曲线长度问题，距离偏移和曲线长度两种不同的惩罚约束项被引入到能量泛函中；最后，以变分水平集的方法执行能量泛函的求解，实现目标轮廓的全自动提取。本发明公开基于混合高斯分布模型的活动轮廓图像分割方法能够在不同图像背景和灰度均匀性情况下较为准确地提取图像中的目标物体。