【摘 要】
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针对局部二值化拟合(LBF)模型不能分割纹理图像和收敛速度慢等问题,提出一种结合局部拟合与区域间相似度的活动轮廓模型。该模型在LBF模型中引入基于图像梯度信息的加速因子和
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402274);陕西师范大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(GK201402040,GK201302029);陕西师范大学实验技术研究项目(SYJS201314)
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针对局部二值化拟合(LBF)模型不能分割纹理图像和收敛速度慢等问题,提出一种结合局部拟合与区域间相似度的活动轮廓模型。该模型在LBF模型中引入基于图像梯度信息的加速因子和基于相似度局部拟合的相似项,通过在能量泛函中加入区域间灰度概率分布的相似信息,抑制图像噪声和提高分割准确度,引入梯度信息,能够放大目标轮廓附近驱动力,提高图像分割速度。实验结果表明,与LBF模型相比,该模型对噪声有较强的鲁棒性,能够分割纹理和灰度不均匀图像,且具有较高的分割速率。
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