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上传时间: 2021-02-04
详细说明：为了解决传统Chan-Vese(CV)模型难以快速、精确提取金相晶粒的问题, 提出一种基于改进区域项CV模型的金相图像分割方法。该方法利用倒数交叉熵阈值选取准则函数替代传统CV模型中能量函数的区域项, 构造新的水平集模型。改进模型能够使分割前后图像的倒数交叉熵达到最小, 更精确地分割噪声影响严重且局部灰度变化较大的金相图像; 考虑到倒数交叉熵计算会增加算法复杂度, 通过引入最大绝对中位差, 自适应调整曲线内外的能量权重加速曲线的演化, 添加距离规范项以避免水平集函数的重新初始化, 加速模型的收敛。实验结果表明, 与多种模型相比, 改进模型在分割结果和分割效率方面均具有明显优势。
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