【摘 要】
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【目的】研究提高基于局部区域信息的活动轮廓模型对轮廓初始化和强噪声的鲁棒性。【方法】以区域可变灰度拟合模型为基础提出了一个新的结合图像全局信息的局部灰度拟合模型。新模型的能量泛函包括3项:基于图像全局和局部信息的数据项、融合边缘指示函数的光滑项以及水平集函数的正则化项。通过变分法和梯度下降流方法得到水平集函数的演化方程。数值实现采用有限差分法。【结果】所提模型不仅能够有效地分割灰度不均图像、深度图
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(No.11901071),重庆市自然科学基金面上项目(No.cstc2019jcyj-msxmX0219),中国博士后基金项目(No.2020M671685),浙江省博士后科研项目(No.514000-X81902)。
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【目的】研究提高基于局部区域信息的活动轮廓模型对轮廓初始化和强噪声的鲁棒性。【方法】以区域可变灰度拟合模型为基础提出了一个新的结合图像全局信息的局部灰度拟合模型。新模型的能量泛函包括3项:基于图像全局和局部信息的数据项、融合边缘指示函数的光滑项以及水平集函数的正则化项。通过变分法和梯度下降流方法得到水平集函数的演化方程。数值实现采用有限差分法。【结果】所提模型不仅能够有效地分割灰度不均图像、深度图像等多类图像,而且对轮廓初始化和强噪声具有更强的鲁棒性。【结论】实验结果表明该方法是有效的。
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