【摘 要】
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针对C-V模型不能准确分割非同质和高噪声的图像,且计算效率比较低的特点,作出如下改进：对于区域中的每一点,利用该点所在区域的平均灰度值和其邻域内其他点的灰度值的核函数度
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472270,61402318)
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针对C-V模型不能准确分割非同质和高噪声的图像,且计算效率比较低的特点,作出如下改进：对于区域中的每一点,利用该点所在区域的平均灰度值和其邻域内其他点的灰度值的核函数度量定义局部能量项,然后对图像域上所有点的局部能量进行积分定义全局能量项,由于局部信息和核函数的引入使得区域均值的更新具有较强的抗噪能力,提高分割鲁棒性;然后将该模型转换为全局凸分割模型,同时引入边界边缘检测函数加权的总变差范数（total variation,TV）更加准确地获取目标的边界位置,以提高模型的分割精度;最后,使用split B
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