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A Local Statistical Information Active Contour Model for Image Segmentation

机译：用于图像分割的局部统计信息主动轮廓模型

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This paper presents a local statistical information (LSI) active contour model. Assuming that the distribution of intensity belonging to each region is a Gaussian distribution with spatially varying statistical information, and defining an energy function, the authors integrate the entire image domain. Then, this energy is incorporated into a variational level set formulation. Finally, by minimizing the energy functional, a curve evolution equation can be obtained. Because the image local information is considered, the proposed model can effectively deal with the image with intensity inhomogeneity. Experimental results on synthetic and real images demonstrate that the proposed model can effectively segment the image with intensity inhomogeneity.
机译：本文提出了局部统计信息（LSI）活动轮廓模型。假设属于每个区域的强度分布是具有空间变化的统计信息的高斯分布，并定义了能量函数，那么作者整合了整个图像域。然后，将该能量合并到变化水平集公式中。最后，通过最小化能量函数，可以获得曲线演化方程。由于考虑了图像局部信息，所提出的模型可以有效地处理强度不均匀的图像。对合成图像和真实图像的实验结果表明，该模型可以有效地分割强度不均匀的图像。

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