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Implicit Active Contours Driven by Local and Global Image Fitting Energy for Image Segmentation and Target Localization

机译：由局部和全局图像拟合能量驱动的隐式主动轮廓，用于图像分割和目标定位

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We propose a novel active contour model in a variational level set formulation for image segmentation and target localization. We combine a local image fitting term and a global image fitting term to drive the contour evolution. Our model can efficiently segment the images with intensity inhomogeneity with the contour starting anywhere in the image. In its numerical implementation, an efficient numerical schema is used to ensure sufficient numerical accuracy. We validated its effectiveness in numerous synthetic images and real images, and the promising experimental results show its advantages in terms of accuracy, efficiency, and robustness.
机译：我们提出了一种新的主​​动轮廓模型，用于图像分割和目标定位的变化水平集公式中。我们结合了局部图像拟合项和全局图像拟合项来驱动轮廓演变。我们的模型可以有效地分割强度不均匀的图像，其轮廓从图像的任何地方开始。在其数字实现中，有效的数字方案用于确保足够的数字精度。我们在众多合成图像和真实图像中验证了其有效性，并且有希望的实验结果显示了其在准确性，效率和鲁棒性方面的优势。

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