資料介紹
針對(duì)Chan-Vese模型含有許多參數(shù),分割時(shí)需要人為調(diào)整參數(shù),耗費(fèi)大量的人力和時(shí)間的問題,提出了一個(gè)自適應(yīng)正則化活動(dòng)輪廓模型。首先,對(duì)Chan-Vese模型的數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行簡化;其次,使用改進(jìn)的邊界加權(quán)H1正則化代替長度項(xiàng);最后,形成了一個(gè)新的不含任何參數(shù)的活動(dòng)輪廓模型。在分割實(shí)驗(yàn)中,該模型對(duì)初始輪廓的大小、位置不敏感,具有較強(qiáng)的抗噪性,分割6幅圖像的平均時(shí)間和迭代次數(shù)分別為1. 5834 s、19次。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提模型無需人工調(diào)整參數(shù),能夠分割強(qiáng)噪聲圖像和灰度不均圖像,并且具有較快的分割速度。
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