基于全散度的C-V模型閾值法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：coco
文檔大?。?span>223 K
標簽： 圖像分割；閾值分割,；C-V模型,；全散度
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文檔介紹：為了提高傳統(tǒng)C-V模型的收斂速度并降低其對噪聲的敏感性,，提出基于全散度的C-V模型及其快速閾值分割算法,。將Bregman散度與全散度統(tǒng)一獲得新的全散度，并將其引入C-V模型的擬合偏差項,，提高圖像灰度值與分割區(qū)域平均灰度偏差值計算的魯棒性,。同時，采用變分水平集理論獲得基于直方圖的快速閾值計算方法,。實驗結(jié)果表明,，該方法分割效果及收斂速度得到提高，且具有較好的魯棒性和抗噪性,。
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