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提出了一种混合多相分割主动轮廓模型,用于精确地分割灰度图像。针对图像去噪和细小边缘的模糊问题,提出多尺度信息增强和各向异性张量扩散结合的方法,并利用快速预分割获得初始轮廓线。在全局项中,用多种局部特征变量重构拉普拉斯能量拟合函数处理大的目标边缘;为了更好地分割拓扑结构复杂的区域,提出了一种分割深度可控的区域分割能量,并构造了计算局部自适应最佳分割阈值的深度系数。在局部项中,采用局部高斯分布拟合处理灰度不均匀区域。模型使用指数函数作为停止速度函数,并加入鲁棒性的曲线演化停止条件,提高了分割效率。新模型适用于分割灰度图中医学核磁共振图像和背景单一的自然图像,通过与最新的多相水平集模型和深度学习模型对照,结果显示新模型能更好地处理目标的拓扑结构,对边界的定位精确,分割精度更高。
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山东科技大学学报
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郑永果
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山东科技大学 计算机科学与工程学院
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摘
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要
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提出了一种混合多相分割主动轮廓模型
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用 于 精 确 地 分 割 灰 度 图 像
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针 对 图 像 去 噪 和 细 小 边 缘 的 模 糊 问
题
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提出多尺度信息增强和各向异性张量扩散结合的方法
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并利用快速预分割 获得初 始 轮廓线
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在全 局 项中
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用多
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为 了 更 好 地 分 割 拓 扑 结 构 复 杂 的 区 域
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并构造了计算局 部 自 适 应 最 佳 分 割 阈 值 的 深 度 系 数
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在 局 部 项 中
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模型使用指数函数 作 为 停 止 速 度 函 数
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并 加 入 鲁 棒 性 的 曲 线 演 化 停 止 条 件
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提
高了分割效率
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新模型适用于分割灰度图中医学核磁共振图像和背景单一的自 然 图像
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通过 与 最新的 多 相水平 集
模型和深度学习模型对照
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结果显示新模型能更好地处理目标的拓扑结构
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对边界的定位精确
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分割精度更高
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关键词
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图像分割
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多相水平集
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灰度不均匀
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拉普拉斯拟合能量
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边界停止函数
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作者简介
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硕士研究生
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主要从事图像处理的研究
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