【摘 要】
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为了克服灰度不均匀对图像分割的影响,结合CV模型的全局能量项和LBF模型的局部能量项,引入图像局部熵信息和非凸正则项,构造新的能量泛函,提出了结合局部熵的局部能量泛函与
【机 构】
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石家庄学院计算机科学与工程学院,燕山大学信息科学与工程学院河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室
【基金项目】
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教育部协同育人项目(No.201702185053);河北省高等学校青年拔尖人才计划项目(No.BJ2017105);河北省科技计划支撑项目(No.16222101D);石家庄市重点研发项目(No.181230041A)
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为了克服灰度不均匀对图像分割的影响,结合CV模型的全局能量项和LBF模型的局部能量项,引入图像局部熵信息和非凸正则项,构造新的能量泛函,提出了结合局部熵的局部能量泛函与非凸正则项的图像分割算法。该算法首先采用CV模型中的全局能量泛函得到图像的大致演化轮廓;通过构建具有局部熵信息的局部能量泛函,实现对图像的精确分割。然后,利用非凸正则项作为图像演化过程中零水平集逼近目标的又一驱动力驱动曲线演化和边缘保护。该算法利用变分水平集方法将这一新构建的能量泛函进行最小化,通过迭代更新水平集函数,完成曲线演化。最后,对
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