【摘 要】
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图像分割技术是图像识别与图像理解的重要基础。而主动轮廓模型作为一种充分利用图像高层知识指导的图像分割方法,近年来成为图像处理和主动视觉领域的研究热点。本文将主动
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图像分割技术是图像识别与图像理解的重要基础。而主动轮廓模型作为一种充分利用图像高层知识指导的图像分割方法,近年来成为图像处理和主动视觉领域的研究热点。本文将主动轮廓模型分为基于边界和基于区域两大类。分别针对几种经典模型重点研究了其能量函数、优缺点、算法实现和仿真结果。最后针对C-V模型将整幅图像区域作为研究对象,然而我们感兴趣的却仅仅是目标区域,从而造成大量无效计算,降低了图像分割速度的问题,采用了一种区域选择性分割的改进算法。改进算法只对感兴趣目标区域进行,其能量函数仅由C-V模型中驱动轮廓线演化的适配项构成,使得能量函数最优化问题变为求解常微分方程。因此改进算法在确保图像目标准确分割的基础上简化了计算的复杂性,加快了曲线演化速度,提高了图像分割的性能。
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