结合全局和局部信息的活动轮廓模型

张少华; 何传扛; 陈强

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cqvip:利用全局信息的C-V模型对轮廓初始化和噪声不敏感,但不能分割灰度不均的图像;利用局部信息的RSF模型能分割灰度不均的图像,但对轮廓初始化和噪声很敏感。针对该问题,基于C-V模型和RSF模型,提出一个新的水平集正则化项,给出一个用偏微分方程表示的结合全局和局部信息的活动轮廓模型。实验结果表明,该模型能分割灰度不均的图像,且允许灵活的轮廓初始化,抗噪性较强。

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来源
《计算机工程》 |2011年第17期|203-205|共3页
作者
张少华; 何传扛; 陈强;
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作者单位

重庆大学数学与统计学院重庆401331;

遵义师范学院数学系贵州遵义563002;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像分割; 活动轮廓模型; C-V模型; RSF模型; 偏微分方程;

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