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基于活动轮廓模型的图像分割

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.75 MB | 2017-12-22

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　　针对目前基于参数活动轮廓模型（ PACM）的图像分割方法不能精确定位到角点，不连续边缘易受周围无关信息影响的缺陷，提出一种基于参数活动轮廓模型的图像分割新方法。该方法首先构造边缘保护项，将其引入到图像分割的活动轮廓模型中，保留拉普拉斯扩散项的切线方向分量；再引入两个权重参数控制切线方向和法线方向有偏的扩散，以提高分割的精度和效率。实验结果表明，该模型不仅能检测到弱边缘，精确定位到角点，而且能收敛到深度的凹形边界，降低无关信息对边缘不连续处的影响，防止边缘泄露，很好地保护图像细节，收敛的效率和准确率比边缘保护梯度向量流模型、法向梯度向量流模型及其改进模型有明显提高。

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