資料介紹
針對Chan-Vese模型含有許多參數,分割時需要人為調整參數,耗費大量的人力和時間的問題,提出了一個自適應正則化活動輪廓模型。首先,對Chan-Vese模型的數據項進行簡化;其次,使用改進的邊界加權H1正則化代替長度項;最后,形成了一個新的不含任何參數的活動輪廓模型。在分割實驗中,該模型對初始輪廓的大小、位置不敏感,具有較強的抗噪性,分割6幅圖像的平均時間和迭代次數分別為1. 5834 s、19次。實驗結果表明,所提模型無需人工調整參數,能夠分割強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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