發(fā)布時間：2017-11-17 21:16

  本文關(guān)鍵詞：基于梯度加權(quán)的局部區(qū)域型水平集分割算法

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【摘要】：灰度不均勻現(xiàn)象普遍存在于自然圖像和醫(yī)學(xué)圖像中,為了更好地解決圖像中灰度不均勻現(xiàn)象帶來的問題,通過在局部區(qū)域中使用梯度加權(quán)提出了一種新型水平集圖像分割算法。圖像的梯度信息具有不變性,在局部區(qū)域中利用梯度加權(quán)使本文模型對初始化輪廓具有很好的魯棒性。同時使用梯度加權(quán)也提升了圖像的對比度,改善了分割的效果。文中最后會通過一些合成圖像和真實圖像的分割實驗來驗證本文算法的有效性和魯棒性。
【作者單位】： 中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院醫(yī)學(xué)物理與技術(shù)中心;中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言近年來水平集方法已被廣泛使用在圖像分割算法中,現(xiàn)有的水平集分割方法可以大致分為兩類:基于邊緣的分割模型[1-4]和基于區(qū)域的分割模型[5-7]�；谶吘壍哪Ｐ椭饕抢锰荻刃畔Ⅱ�(qū)使主動輪廓達(dá)到目標(biāo)邊緣,這類模型經(jīng)常會漏掉一些弱邊界并且對噪聲比較敏感�；趨^(qū)域的模

【相似文獻(xiàn)】

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3 楊紅U，

本文編號：1197405