【摘 要】
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针对Local Binary Fitting模型对初始轮廓的依赖性和对边缘的弱控制能力，研究了一种结合显著性和边缘信息的水平集图像分割方法。首先，结合小波分析理论，基于视觉注意机制构造图
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(11671307)
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针对Local Binary Fitting模型对初始轮廓的依赖性和对边缘的弱控制能力，研究了一种结合显著性和边缘信息的水平集图像分割方法。首先，结合小波分析理论，基于视觉注意机制构造图像显著图；然后，利用小波分解所描述的图像边缘信息，构造边缘检测函数，同自适应初始轮廓一起引入到LBF水平集模型中，并用有限差分法进行数值求解。实验结果表明，提出的图像分割方法能有效降低初始轮廓位置对活动轮廓模型的影响，对合成图像、自然图像均有较好的分割结果，相较于其他传统方法具有更高的演化效率和分割质量。
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