【摘 要】
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针对传统水平集方法中运算效率较低的问题,提出一种基于图割优化的融合局部统计信息的水平集图像分割方法。研究表明,图割优化算法对于改善传统水平集能量函数最小化求解效率
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61372172)
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针对传统水平集方法中运算效率较低的问题,提出一种基于图割优化的融合局部统计信息的水平集图像分割方法。研究表明,图割优化算法对于改善传统水平集能量函数最小化求解效率具有一定的优势,将图割优化算法引入局部统计分析模型能量函数的数值化,根据该问题与局部统计分析模型能量函数的等价性,提出一种基于局部统计分析模型映射到图割模型中各边权重的构造方法,利用图割优化中的连续最大流最小割模型,实现了局部统计模型能量函数的最小化求解。实验结果证明,该方法能够保持局部统计模型对灰度不均匀图像的敏感性,明显提高了计算效率。
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