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針對(duì)局部圖像擬合（ LIF）模型對(duì)初始輪廓大小、形狀和位置敏感的問題，提出一個(gè)結(jié)合全局信息的局部圖像灰度擬合模型。首先，構(gòu)造了一個(gè)基于全局圖像信息的全局項(xiàng)；其次，將該全局項(xiàng)與LIF模型中的局部項(xiàng)線性組合；最后，得到了一個(gè)以偏微分方程形式存在的圖像分割模型。數(shù)值實(shí)現(xiàn)采用有限差分法，同時(shí)采用高斯濾波器正則化水平集函數(shù)以確保水平集函數(shù)的光滑作用。在分割實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)選取不同的初始輪廓時(shí)，該模型均能得到正確的分割結(jié)果，且分割時(shí)間僅為L(zhǎng)IF模型的20qo到50qo。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提模型既對(duì)演化曲線初始輪廓的大小、形狀和位置都不敏感，又能夠有效地分割灰度不均圖像，且分割速度較快。此外，在無初始輪廓的情形下，該模型能快速分割一些真實(shí)圖像和人造圖像。
圖像分割是圖像處理的關(guān)鍵步驟，其目的是把圖像分割成若干個(gè)具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域并對(duì)其中感興趣的目標(biāo)加以提取。到目前為止，大量的圖像分割算法被提出，其中，幾何活動(dòng)輪廓模型憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，如對(duì)分割目標(biāo)具有較大的捕獲范圍、可有效地處理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化等，近年來被廣泛應(yīng)用。
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