【摘 要】
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由于CV（Chan-Vese）模型是一个非凸性泛函,对该泛函求极值只能得到局部最优解,运用该模型进行图像分割时,很难在全局范围内得到理想的结果.鉴于此,提出一种结合梯度矢量流（gradie
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目(1308085QF113)
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由于CV（Chan-Vese）模型是一个非凸性泛函,对该泛函求极值只能得到局部最优解,运用该模型进行图像分割时,很难在全局范围内得到理想的结果.鉴于此,提出一种结合梯度矢量流（gradient vector flow, GVF）和CV模型的水平集图像分割方法.该方法通过GVF将边缘梯度信息扩散至整幅图像,在保留CV模型基本优点的同时,融入GVF的全局性梯度信息,从而引导CV模型在全局范围内演化至准确的目标边缘.实验结果表明,该方法的分割效果和收敛速度均明显优于传统CV模型.
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