【摘 要】
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为了解决基于Chan-Vese（CV）模型的传统水平集方法难以分割灰度不均匀红外图像的问题,本文提出一种基于改进CV模型的水平集分割方法。通过加入可处理局部区域信息的局部项,使得
【机 构】
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陆军军官学院,偏振光成像探测技术安徽省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61379105;41606109);中国博士后基金资助项目(2013M532208)
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为了解决基于Chan-Vese（CV）模型的传统水平集方法难以分割灰度不均匀红外图像的问题,本文提出一种基于改进CV模型的水平集分割方法。通过加入可处理局部区域信息的局部项,使得改进的CV模型能够有效避免不均匀背景对水平集演化过程的干扰。此外,通过加入符号距离能量惩罚项,使得该模型无需重新初始化过程,从而提高了水平集函数的演化效率。实验结果表明,本文方法对于红外图像的分割具有较高的精度。
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