【摘 要】
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为了提升图像分割的速度与初始轮廓和参数鲁棒性,提出了一种基于有序统计滤波能量驱动的鲁棒主动轮廓模型。首先,用顺序统计滤波的边力函数来代替传统的数据拟合,进一步引入
【机 构】
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澳门城市大学数据科学研究院,山东工艺美术学院数字艺术与传媒学院,海南大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会与澳门科学技术发展基金联合资助项目(0066/2019/AFJ),海南省自然科学基金项目(519QN180),海南省重点研发计划(ZDYF2019014),海南大学科研启动基金(KYQD(ZR)1859)。
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为了提升图像分割的速度与初始轮廓和参数鲁棒性,提出了一种基于有序统计滤波能量驱动的鲁棒主动轮廓模型。首先,用顺序统计滤波的边力函数来代替传统的数据拟合,进一步引入边力函数能量泛函快速自适应地吸引曲线向目标的边界演化。其次,为了有效地调节水平集函数,利用优化后的长度项对曲线进行平滑和缩短,并通过标准梯度下降法将能量泛函最小化。最后,实验结果表明提出的方法能够更加快速、准确地分割图像,并且对初始轮廓和参数具有较强的鲁棒性。
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