【摘 要】
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在变分水平集方法中,C-V模型的优点之一是能够提取以非梯度形式定义的图像边界,然而,在提取该类型边界时,模型仅考虑了图像各区域的均值信息而没有考虑图像的局部信息,因此尽
【机 构】
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北京航空航天大学数学与系统科学学院;
【基金项目】
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国家科技支撑项目(2008BAC34B03-4);教育部数学、信息与行为重点实验室(LMIB)
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在变分水平集方法中,C-V模型的优点之一是能够提取以非梯度形式定义的图像边界,然而,在提取该类型边界时,模型仅考虑了图像各区域的均值信息而没有考虑图像的局部信息,因此尽管C-V模型能够得到渐进型边界图像的分割结果,但是存在分割误差。将移动因子引入到C-V模型以解决上述问题。其中移动因子定义为图像局部凸凹性的函数,通过该因子可以调整模型0-水平面的高度,进而使得解平面与目标所在平面更加接近或重合,以达到消除分割误差的目的。文中给出了偏微分形式的模型,并通过实验验证了模型的有效性。
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