【摘 要】
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传统C-V模型分割图像利用图像区域特征,忽略了边缘等能够反应图像细节的特征。为了达到更好的图像分割效果,对于这些细节信息的处理则显得尤为重要。图像的梯度信息在边缘区
【基金项目】
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国家自然科学基金（61572085）资助项目
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传统C-V模型分割图像利用图像区域特征,忽略了边缘等能够反应图像细节的特征。为了达到更好的图像分割效果,对于这些细节信息的处理则显得尤为重要。图像的梯度信息在边缘区域具有较大幅值,在同质区域具有较小幅值,因而可以用图像梯度来反映图像的边缘信息。把边缘信息融入C-V模型,利用同质区域信息和边缘信息控制曲线演化,则可以达到更好的分割效果。本文提出的新模型克服了C-V模型的一些缺陷,对背景灰度不均匀或含弱边缘的图像能够获得更好的分割效果。
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