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由全局和局部加权有符号压力驱动的主动轮廓用于图像分割
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文件大小: 5mb
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上传时间: 2021-03-15
详细说明：本文提出了一种新的基于全局和局部加权符号压力（SPF）的主动轮廓模型（ACM），用于分割各种类型的图像。 首先，通过引入标准化的全局最小绝对差作为全局内部和外部区域拟合中心的系数，定义了一个新的全局加权SPF（GWSPF），它可以充分利用内部和外部区域的差异信息并提高分割性能。 第二，通过类似地引入归一化的局部最小绝对差作为局部内部和外部区域拟合中心的系数，定义了新的局部加权SPF（LWSPF），并将其添加到上述全局加权SPF中。 第三，使用图像的全局和局部类内差异对GWSPF和LWSPF进行加权，从而可以自动调整GWSPF和LWSPF的效果程度。 在多种现实世界图像上进行的实验证明，该模型在分割精度上优于流行的ACM，并且对初始曲线具有鲁棒性。
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