一种改进局部二元拟合的灰度非均匀图像分割

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针对局部二元拟合(local binary fitting,LBF)能量模型对活动轮廓曲线初始位置较为敏感的缺点,本文提出一种改进局部二元拟合的灰度非均匀图像分割模型。首先把水平集函数初始化为一个常数,然后在迭代过程中引入一个扰动项,从而引导目标区域的水平集函数值发生符号变化。实验结果表明,上述模型能够有效地应用于灰度非均匀图像的分割。与LBF模型相比,本文模型无需人工选择活动轮廓曲线的初始位置,且避免了由于初始位置选择不当造成的分割错误。
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