【摘 要】
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针对传统的基于区域的主动轮廓模型在分割灰度不均匀图像和噪声图像存在效果不佳的问题,提出结合全局项与局部项的主动轮廓分割模型。全局项由CV(Chan-Vese)模型的保真项构成
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院,地球空间信息技术协同创新中心,武汉大学电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41671452);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2042016kf012);湖北省科技支撑计划资助项目(2015BCE080)
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针对传统的基于区域的主动轮廓模型在分割灰度不均匀图像和噪声图像存在效果不佳的问题,提出结合全局项与局部项的主动轮廓分割模型。全局项由CV(Chan-Vese)模型的保真项构成,局部项的构建考虑局部区域信息的同时引人反映图像灰度特性的局部熵信息。依据图像灰度的特点,选择合理的全局项和局部项参数,并加人正则项保证曲线在演化过程中保持平滑,保障分割结果的可靠性。通过变分水平集方法最小化能量泛函,依据梯度下降流迭代更新水平集,完成曲线演化。采用模拟图像和实际图像进行实验分析,结果表明,所提出的结合全局项和局部项的
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