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摘要
针对Chan-Vese模型含有许多参数,分割时需要人为调整参数,耗费大量的人力和时间的问题,提出了一个自适应正则化活动轮廓模型.首先,对Chan-Vese模型的数据项进行简化;其次,使用改进的边界加权H1正则化代替长度项;最后,形成了一个新的不含任何参数的活动轮廓模型.在分割实验中,该模型对初始轮廓的大小、位置不敏感,具有较强的抗噪性,分割6幅图像的平均时间和迭代次数分别为1.583 4 s、19次.实验结果表明,所提模型无需人工调整参数,能够分割强噪声图像和灰度不均图像,并且具有较快的分割速度.
- 出版日期2016
- 单位遵义师范学院
