【摘 要】
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红外图像大都存在边缘模糊或离散状边缘的特点，并且图像的先验知识较少，因此红外图像的分割是比较困难的。针对这种情况，该文提出了一种基于图像全局信息并且不需要重新初始化的
【机 构】
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东南大学自动化学院,南京工业大学自动化学院
【基金项目】
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国内科技合作和长三角联合攻关项目(2005E60007)资助课题
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红外图像大都存在边缘模糊或离散状边缘的特点，并且图像的先验知识较少，因此红外图像的分割是比较困难的。针对这种情况，该文提出了一种基于图像全局信息并且不需要重新初始化的变分水平集红外图像分割方法，不考虑图像边缘梯度的影响，将图像全局信息作为外部能量项，在很大程度上克服了边缘模糊时过分割的情况。同时通过引入内部变形能量约束水平集函数逼近符号距离函数，省去了重新初始化水平集函数的过程，简化了计算，减小了因重新初始化水平集函数带来的误差。将算法应用在红外图像的分割中，验证了算法的有效性。
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