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针对固定尺度活动轮廓模型无法快速准确分割灰度不均匀图像的问题,提出了一种基于信息熵的自适应尺度活动轮廓图像分割模型。首先,利用最大后验概率(MAP)以及贝叶斯分类准则,提出了一种新型能量泛函,提高了模型对灰度信息的提取能力,进而极大提高了模型对灰度不均匀图像的分割准确度。其次,利用图像信息熵构造了自适应尺度算子,使模型能根据图像灰度不均程度自动调整尺度,提高了模型对灰度不均匀图像的分割速度。最后,为验证文中模型的优越性,将该模型与LGDF模型进行了对比,并通过分割时间、迭代次数以及相似度等指标,对分