【摘 要】
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提出一种结合CV模型和GAC模型的方法,通过CV模型中长度项的权值调整,得到图像的两类分割.在此基础上,定义图像新的梯度,让GAC模型在新的梯度值空间搜索,从而得到物体的外部轮
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11071270)
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提出一种结合CV模型和GAC模型的方法,通过CV模型中长度项的权值调整,得到图像的两类分割.在此基础上,定义图像新的梯度,让GAC模型在新的梯度值空间搜索,从而得到物体的外部轮廓.在真实彩色图像上的实验结果表明,本算法能够大大改善CV模型在提取目标轮廓时的过分割问题,对物体内部不进行分割,并大大减少物体外部零星的小区域,收敛到目标物体的外部闭合轮廓.
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