【摘 要】
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针对LIF模型对初始轮廓敏感,CV模型对初始轮廓具有较强的鲁棒性,并且2种模型对噪声污染的图像不能取得令人满意结果的问题,在原先模型能量函数基础上,构造新的能量拟合项,增
【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);教育部青年专项课题项目(ECA150375);新疆高校科研计划青年项目(XJEDU2016S076);喀什大学科研基金资助项目((16)2599,KJDY1703)
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针对LIF模型对初始轮廓敏感,CV模型对初始轮廓具有较强的鲁棒性,并且2种模型对噪声污染的图像不能取得令人满意结果的问题,在原先模型能量函数基础上,构造新的能量拟合项,增强对噪声的抗噪性.采用新的CV模型,使用图像全局信息得到粗分割结果.以粗分割轮廓作为新的LIF模型的零水平集,利用图像局部信息得到精确分割结果.同时使用一种新的边缘检测算子,重新定义边缘停止函数,进一步提高了模型的抗噪性.实验结果表明,它比CV模型、LIF模型、Chen模型和Qi模型更具优势,具有更强的抗噪性.
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