【摘 要】
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最近提出的距离正则化的水平集演化新模型采用高斯滤波去除图像噪声,存在使图像边缘变模糊和仍然不能实现自适应分割的问题。为了解决这些问题,采用正则化的P-M方程滤波,实现
【机 构】
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福建师范大学物理与光电信息科技学院,福建省光子技术重点实验室
【基金项目】
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福建省自然科学基金面上项目(2010J01327)
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最近提出的距离正则化的水平集演化新模型采用高斯滤波去除图像噪声,存在使图像边缘变模糊和仍然不能实现自适应分割的问题。为了解决这些问题,采用正则化的P-M方程滤波,实现在去除噪声的同时保护图像边缘信息。并且通过初始曲线内外梯度模值的信息改变曲线单位法向量的方向,从而使曲线自适应地向内或者向外演化。最后,用改进的算法准确地提取出了医学图像的轮廓,算法的效率也有很大的提高。
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