引入秩逼近函数的群相似性活动轮廓模型

摘要：为了稳健处理序列图像中相似形状目标的提取问题,将一个比核范数更近似的光滑逼近函数引入群相似性活动轮廓(active contours with group similarity,ACGS)能量泛函模型,给出了求解该模型的优化算法,进行了仿真实验。结果表明:与传统的C-V(Chan-Vese)模型和ACGS模型相比,该优化算法能很好地保持序列图像中演化曲线的形状相似性。