【摘 要】
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针对C-V法的水平集图像分割法缺少局部控制能力等问题,将基于边缘的几何主动轮廓线模型和基于区域的C-V法两者结合起来,提出了基于梯度的混合Mumford-Shah图像分割模型HMSG。
【机 构】
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江苏大学理学院,江苏大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60572112)
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针对C-V法的水平集图像分割法缺少局部控制能力等问题,将基于边缘的几何主动轮廓线模型和基于区域的C-V法两者结合起来,提出了基于梯度的混合Mumford-Shah图像分割模型HMSG。给出了HMSG模型的参数设置准则,在分割的初期加大模型中全局特征项的权值,在分割的后期则加大局部特征项的权值,以提高模型的图像分割能力。对合成图像与医学图像的分割实验结果表明,该方法优于C-V方法对于含有噪声和边缘模糊的非二值图像的分割,能够较为准确地提取图像边界,可以有效提高图像分割整体性能。
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