【摘 要】
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为了实现对亮度不均匀和含有复杂背景自然图像的快速准确分割,本文提出一种结合Retinex校正和显著性分析的主动轮廓分割模型。通过引入Retinex校正,获取图像中物体本身的反射
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(No.2018YFB1305300);国家自然科学基金资助项目(No.61673244)
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为了实现对亮度不均匀和含有复杂背景自然图像的快速准确分割,本文提出一种结合Retinex校正和显著性分析的主动轮廓分割模型。通过引入Retinex校正,获取图像中物体本身的反射分量,可以抑制由非均匀光照带来的亮度不均影响;另一方面,经过Retinex校正后的图像更加客观地反映图像的本质,确保了后续显著性信息提取的精确性,使其更具实际指导意义。将显著性信息引入到主动轮廓模型之中,有助于对含有复杂背景的图像进行有效分割。结合Retinex校正和显著性信息,得到新的主动轮廓模型能量方程,运用水平集方法指导曲线演
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