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为了增强对初始轮廓的鲁棒性并提高对灰度不均图像、噪声图像的分割效率,提出一种基于区域的活动轮廓模型。首先分别构造全局灰度拟合力与局部灰度拟合力,然后用线性组合获得模型的拟合项,并通过调整拟合力之间的权重提高模型对初始轮廓的鲁棒性,最后利用演化曲线的长度项保持曲线的光滑性。通过实验结果可以看出:与区域可变灰度拟合(RSF)模型和选择性局部或全局分割(SLGS)模型相比,所提模型的迭代步数分别减少了约57%和31%,分割时间分别减少了约62%和14%。所提模型在无需初始轮廓的情况下,不仅可以快速、准确地