【摘 要】
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现有的基于最小化区域扩展拟合能量的图像分割模型，对于边缘模糊、噪声强的图像存在易产生边缘泄露的现象，导致分割效果不理想.针对这种现象提出了一种基于Nystrom方法的水平集
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(61502282);山东省自然科学基金青年科学基金项目(ZR2015FQ005);山东理工大学博士科研启动经费资助项目(414023);淄博市校城融合发展计划项目(2016ZBXC049)
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现有的基于最小化区域扩展拟合能量的图像分割模型，对于边缘模糊、噪声强的图像存在易产生边缘泄露的现象，导致分割效果不理想.针对这种现象提出了一种基于Nystrom方法的水平集医学图像分割算法.算法将原始图像通过Nystrom方法采样，近似估算相似矩阵和特征向量，通过k-means算法将特征向量聚类，最后利用水平集分割方法实现图像分割.实验结果表明，与基于最小化区域扩展拟合能量的图像分割模型相比，在相同的迭代次数中，分割时间减少，相似度系数提高.
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