【摘 要】
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目的图像因各种因素的影响存在一定程度的噪声,而噪声会在图像分割时影响待分割目标的边缘识别,导致分割结果难以达到理想状态。针对以上问题,在距离规则化水平集(DRLSE)演化模型的基础上,提出一种将各向异性扩散散度场信息融合到DRLSE模型中的新模型。方法将水平集函数初始化为分段常数表达式,设定演化方程中的参数和水平集函数演化过程中的迭代时间步长Δt。随后将常值权系数α替换为融合各项异性扩散散度场信息
【机 构】
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山东大学机械工程学院,济南250061山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室,济南250061;山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室,济南,250061;
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目的图像因各种因素的影响存在一定程度的噪声,而噪声会在图像分割时影响待分割目标的边缘识别,导致分割结果难以达到理想状态。针对以上问题,在距离规则化水平集(DRLSE)演化模型的基础上,提出一种将各向异性扩散散度场信息融合到DRLSE模型中的新模型。方法将水平集函数初始化为分段常数表达式,设定演化方程中的参数和水平集函数演化过程中的迭代时间步长Δt。随后将常值权系数α替换为融合各项异性扩散散度场信息的变权系数α(I),对水平集函数的演化方程进行迭代演化,直至收敛到目标边缘。输出最终演化轮廓。结果对选自
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