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如何使用结合全局信息进行局部图像灰度拟合模型
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2018-12-24
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针对局部图像拟合（ LIF）模型对初始轮廓大小、形状和位置敏感的问题，提出一个结合全局信息的局部图像灰度拟合模型。首先，构造了一个基于全局图像信息的全局项；其次，将该全局项与LIF模型中的局部项线性组合；最后，得到了一个以偏微分方程形式存在的图像分割模型。数值实现采用有限差分法，同时采用高斯滤波器正则化水平集函数以确保水平集函数的光滑作用。在分割实验中，当选取不同的初始轮廓时，该模型均能得到正确的分割结果，且分割时间仅为LIF模型的20qo到50qo。实验结果表明，所提模型既对演化曲线初始轮廓的大小、形状和位置都不敏感，又能够有效地分割灰度不均图像，且分割速度较快。此外，在无初始轮廓的情形下，该模型能快速分割一些真实图像和人造图像。
图像分割是图像处理的关键步骤，其目的是把图像分割成若干个具有独特性质的区域并对其中感兴趣的目标加以提取。到目前为止，大量的图像分割算法被提出，其中，几何活动轮廓模型凭借其独特的优势，如对分割目标具有较大的捕获范围、可有效地处理拓扑结构的变化等，近年来被广泛应用。
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