【摘 要】
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本文对活动轮廓模型的外部能量项进行改进,针对灰度图像分割提出了一种新的自适应图像分割模型,并将它推广,建立了矢量图像分割模型。新模型耦合了快速边缘积分方法和简化统计方法,充分考虑到图像区域和边缘的先验信息,可根据不同的条件概率密度函数构造不同图像分割模型。文中还基于高斯型概率密度函数建立分割模型实例,结合应用高效且无条件稳定的AOS算法分别对灰度图像和矢量图像(RGB)进行分割实验,并将本文提出的
【机 构】
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中山大学数学与计算科学学院,广东省信息安全重点实验室,中山大学信息科学与技术学院,南方医科大学生物医学工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60373082）,教育部科学技术重点项目（105134）
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本文对活动轮廓模型的外部能量项进行改进,针对灰度图像分割提出了一种新的自适应图像分割模型,并将它推广,建立了矢量图像分割模型。新模型耦合了快速边缘积分方法和简化统计方法,充分考虑到图像区域和边缘的先验信息,可根据不同的条件概率密度函数构造不同图像分割模型。文中还基于高斯型概率密度函数建立分割模型实例,结合应用高效且无条件稳定的AOS算法分别对灰度图像和矢量图像(RGB)进行分割实验,并将本文提出的方法与经典的快速边缘积分方法进行比较,结果表明本文的分割方法准确性较高,且具有良好的抗噪性,是行之有效的。
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