摘要: 基于水平集的几何变形模型可以容易地处理拓扑的变化和复杂的几何形体，但仍受噪声的影响，易得出错误的结果.传统的高斯滤波在平滑去噪的同时模糊了图像的重要信息.各向异性扩散滤波克服了此缺陷，不仅能很好地保持目标的边界且对边界具有增强作用，... 展开 基于水平集的几何变形模型可以容易地处理拓扑的变化和复杂的几何形体，但仍受噪声的影响，易得出错误的结果.传统的高斯滤波在平滑去噪的同时模糊了图像的重要信息.各向异性扩散滤波克服了此缺陷，不仅能很好地保持目标的边界且对边界具有增强作用，但其在适定解及噪声滤除方面存在稳定性问题.无穷大窗口的指数滤波器是最佳的线性图像边缘检测和去噪算子，因此将二维对称指数滤波器引入异性扩散滤波模型中计算扩散系数，可得到更精确的滤波效果.在上述改进的基础上，进一步提出基于改进的各向异性扩散滤波的几何变形模型，可提高基于水平集的几何变形模型的抗噪性. 收起