【摘 要】
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图像分割作为许多计算机视觉应用的基础,近十年来一直是计算机视觉学者们研究的焦点。提出一种基于CV活动轮廓模型的图像分割方法,采用Hellinger距离度量区域内的每个像素点与区域的差异度,取代CV活动轮廓中的方差度量,并结合测地活动轮廓(GAC)的思想,改进了CV模型目标函数中区域边界长度的度量。然后将目标函数映射到网络流图中,采用图切割方法对目标函数进行优化。实验证明所提出的方法具有较好的分割效
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图像分割作为许多计算机视觉应用的基础,近十年来一直是计算机视觉学者们研究的焦点。提出一种基于CV活动轮廓模型的图像分割方法,采用Hellinger距离度量区域内的每个像素点与区域的差异度,取代CV活动轮廓中的方差度量,并结合测地活动轮廓(GAC)的思想,改进了CV模型目标函数中区域边界长度的度量。然后将目标函数映射到网络流图中,采用图切割方法对目标函数进行优化。实验证明所提出的方法具有较好的分割效果,相对于CV活动轮廓法有了较大的提升。
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