本文關(guān)鍵詞：基于局部熵的圖像分割算法研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：傳統(tǒng)的圖像分割模型有各自的缺點(diǎn)。LBF模型對(duì)于活動(dòng)輪廓的初始化相當(dāng)敏感,而CV模型不能處理灰度不均的圖像。為了解決上述的缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的圖像分割模型,通過(guò)局部熵推導(dǎo)出圖像的灰度圖分布,并在此基礎(chǔ)上提出一種與LBF相似的模型,同時(shí)與CV模型進(jìn)行結(jié)合,得到局部與全局的活動(dòng)輪廓模型。通過(guò)測(cè)試各類合成圖片以及真實(shí)圖片,這種模型不僅可以較好地處理灰度不均勻的圖像,同時(shí)提升了對(duì)噪音的魯棒性,并且降低了模型對(duì)活動(dòng)輪廓的敏感程度。
【作者單位】： 河海大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 圖像分割是圖像處理的一個(gè)基本技術(shù),它的主要目的是將感興趣的區(qū)域與背景進(jìn)行分離。由于圖像中存在各種噪聲而且灰度分布不均勻,所以設(shè)計(jì)一個(gè)可靠有效的分割方法在實(shí)際應(yīng)用中仍然是一個(gè)難題。近年來(lái),在很多改進(jìn)的方法中,活動(dòng)輪廓模型已被證明是最有效的模型。將研究在水平集下

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