基于Perona-Malik模型的各向异性主动轮廓外力场

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利用经典的Perona-Malik各向异性去噪模型具有保护图像边界信息的特点,将经过Perona-Malik模型处理后图像的负梯度作为外力场,研究其对主动轮廓法分割结果的影响,提出了一种主动轮廓外力场模型PMF。理论分析和实验结果表明,PMF模型不仅能够保持图像的边界信息,克服了传统外力场不能进入图像凹部的缺陷,而且对初始曲线的约束较少。由于PMF是基于去噪模型而得,因此具有较好的鲁棒性。
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