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針對局部圖像擬合（ LIF）模型對初始輪廓大小、形狀和位置敏感的問題，提出一個結(jié)合全局信息的局部圖像灰度擬合模型。首先，構(gòu)造了一個基于全局圖像信息的全局項；其次，將該全局項與LIF模型中的局部項線性組合；最后，得到了一個以偏微分方程形式存在的圖像分割模型。數(shù)值實現(xiàn)采用有限差分法，同時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。在分割實驗中，當(dāng)選取不同的初始輪廓時，該模型均能得到正確的分割結(jié)果，且分割時間僅為LIF模型的20qo到50qo。實驗結(jié)果表明，所提模型既對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具有獨特性質(zhì)的區(qū)域并對其中感興趣的目標(biāo)加以提取。到目前為止，大量的圖像分割算法被提出，其中，幾何活動輪廓模型憑借其獨特的優(yōu)勢，如對分割目標(biāo)具有較大的捕獲范圍、可有效地處理拓撲結(jié)構(gòu)的變化等，近年來被廣泛應(yīng)用。
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