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自适应正则化活动轮廓模型
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2017-12-18
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针对Chan-Vese模型含有许多参数，分割时需要人为调整参数，耗费大量的人力和时间的问题，提出了一个自适应正则化活动轮廓模型。首先，对Chan-Vese模型的数据项进行简化；其次，使用改进的边界加权H1正则化代替长度项；最后，形成了一个新的不含任何参数的活动轮廓模型。在分割实验中，该模型对初始轮廓的大小、位置不敏感，具有较强的抗噪性，分割6幅图像的平均时间和迭代次数分别为1. 5834 s、19次。实验结果表明，所提模型无需人工调整参数，能够分割强噪声图像和灰度不均图像，并且具有较快的分割速度。
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