文件名称：论文研究-快速自适应分片常数CV模型.pdf
文件大小：558KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-02 21:19:22
论文研究
Chan-Vese模型以其能较好地处理图像的模糊边界和复杂拓扑结构而广泛运用于图像分割中。但针对含灰度不均匀性和复杂背景的图像分割效果较差。提出一种基于图割方法的自适应分片常数式的CV模型。首先通过计算距离函数和邻域相似度修正CV模型的拟合项及长度项；然后根据像素点和拟合中心的相似度控制划分拟合中心所在的区域，以备准确估计拟合中心；最后利用图割算法最小化能量函数并得到新的拟合中心以进行下一轮最小化，从而得到更准确且高效的分割结果。