【摘 要】
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针对区域可伸缩拟合局部熵(region-scalable fitting based on local entropy,RSF_LE)模型图像分割效率低的问题,本研究提出一种改进的RSF_LE模型。定义带有加权局部灰度拟合
【机 构】
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大连理工大学电子信息与电气工程学部,大连交通大学电气信息工程学院,大连大学附属中山医院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61671105);辽宁省自然科学基金指导计划项目(20170540127);辽宁省教育厅科学研究项目(JDL2016024)
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针对区域可伸缩拟合局部熵(region-scalable fitting based on local entropy,RSF_LE)模型图像分割效率低的问题,本研究提出一种改进的RSF_LE模型。定义带有加权局部灰度拟合项以及辅助的加权全局灰度拟合项的能量泛函,其中加权局部灰度拟合项负责对目标边界附近的轮廓进行诱导,使其靠近目标物边界,加权全局灰度拟合项利用图像的全局信息来引导远离目标的轮廓向目标靠拢,该方法可以克服传统的RSF_LE模型分割算法效率低下的问题,并提高了该方法的鲁棒性。
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