【摘 要】
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为了解决活动轮廓模型在分割灰度不均匀图像方面存在对初始轮廓位置敏感、选取繁琐且迭代次数多等问题,提出了一种基于局部熵拟合能量和全局信息的活动轮廓模型。首先选取灰
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为了解决活动轮廓模型在分割灰度不均匀图像方面存在对初始轮廓位置敏感、选取繁琐且迭代次数多等问题,提出了一种基于局部熵拟合能量和全局信息的活动轮廓模型。首先选取灰度图像的中心作为水平集初始轮廓的中心点,通过改变半径的大小以确定初始轮廓的位置,其次,使用局部熵增强图像边缘处响应并将它与RSF模型共同作为局部能量项,并加入了图像的全局信息,避免其陷入局部极小值,最后,重新定义正则项以提高分割的效率。将其应用到灰度不均匀的合成图像及真实的医疗图像,实验结果表明,提出的方法分割迭代次数更少,结果更为精确。
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