【摘 要】
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针对局部分割方法对初始轮廓敏感的问题,本文提出一种基于模糊主动轮廓的鲁棒局部分割方法.该方法利用图像的局部信息,定义一种新的平均模糊能量函数.通过对演化曲线进行形态
【机 构】
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山东大学（威海）机电与信息工程学院,烟台大学计算机与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(81371635,81671848);山东省重点研发计划项目(2016GGX101017);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20120131110062)资助~~
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针对局部分割方法对初始轮廓敏感的问题,本文提出一种基于模糊主动轮廓的鲁棒局部分割方法.该方法利用图像的局部信息,定义一种新的平均模糊能量函数.通过对演化曲线进行形态学膨胀和腐蚀运算构建窄带,并在窄带范围内求解模糊能量函数的最小值来实现局部分割.为防止演化曲线陷入局部极小值,在迭代过程中加入对比度约束判断条件,进一步提高了分割方法对初始轮廓的鲁棒性.对合成图像和医学图像的分割实验结果表明,与已有的几种局部分割方法相比,本文方法在分割精度和鲁棒性等方面都有较大提高.
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