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圖像分割在計算機視覺處理技術中占據重要位置，是圖像處理和分析的關鍵步驟。基于水平集方法的活動輪廓模型被成功應用于在圖像分割領域，并取得了長足的發(fā)展，但噪聲圖像和弱邊界的分割問題，仍然具有挑戰(zhàn)性。
根據理論基礎不同，活動輪廓模型一般分為基于邊緣的活動輪廓模型和基于區(qū)域的活動輪廓模型。以活動測地線模型［為代表的基于邊緣的活動輪廓模型使用圖像梯度信息來引導活動輪廓向期望的目標邊界運動，但該方法對圖像噪聲較為敏感，容易出現分割失敗的現象。基于區(qū)域的活動輪廓模型使用活動輪廓內外的圖像統(tǒng)計信息的差異來引導分割曲線的演化，因而可以處理噪聲圖像和弱邊界圖像；該類方法可進一步分為基于全局的活動輪廓模型和基于局部的活動輪廓模型。
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