【摘 要】
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LBF模型对初始轮廓大小和位置非常敏感,并且只考虑了图像的局部信息,没有考虑图像的全局信息;CV模型利用图像全局信息,对初始轮廓具有较强的鲁棒性。两种模型对椒盐噪声污染
【机 构】
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喀什大学计算机科学与技术学院,上海海洋大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61561027);国家教育部青年专项资助项目(ECA150375);新疆高校科研计划青年资助项目(XJEDU2016S076)
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LBF模型对初始轮廓大小和位置非常敏感,并且只考虑了图像的局部信息,没有考虑图像的全局信息;CV模型利用图像全局信息,对初始轮廓具有较强的鲁棒性。两种模型对椒盐噪声污染的图像不能取得令人满意的结果。针对以上问题,在原有CV模型和LBF模型能量函数基础上,各自构造一个新的能量拟合项,增强对高斯噪声和椒盐噪声的抗噪性。采用新构造的CV模型,使用图像的全局信息得到粗分割轮廓;以粗分割轮廓作为新构造LBF模型的零水平集,利用图像的局部信息得到图像的精确分割结果。同时提出一种新的边缘检测算子,重新定义边缘停止函数,
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