【摘 要】
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针对活动轮廓模型图像分割过程中迭代次数多,分割速度慢的问题,提出一种高阶的数值求解方法。分析活动轮廓模型中基于全局信息的CV模型,以及基于局部信息的LBF模型,LIF模型。
【机 构】
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江南大学理学院,江南大学物联网工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11401259）,中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（jusrr11407）.
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针对活动轮廓模型图像分割过程中迭代次数多,分割速度慢的问题,提出一种高阶的数值求解方法。分析活动轮廓模型中基于全局信息的CV模型,以及基于局部信息的LBF模型,LIF模型。使用二阶、三阶Runge-Kutta方法,原始Euler方法对模型进行数值求解实验对比分析。并对LBF模型中平滑项系数,时间步长的选取进行讨论。通过对非同质图像、同质图像的实验结果分析表明,所采用的数值方法能够有效地提高数值收敛精度、减少迭代次数、计算效率高。对不同系数和时间步长,数值方法也能表现出较好的稳定性。
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