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為解決活動輪廓模型在分割灰度不均勻的圖像時存在的對初始輪廓位置敏感、參數(shù)選取繁瑣及迭代次數(shù)多等問題，構(gòu)建一種基于局部熵擬合能量與全局信息的改進活動輪廓模型。選取灰度圖像的中心作為水平集初始輪廓的中心點，改變輪廓半徑的大小以確定初始輪廓的位置。使用局部熵項來増強圖像邊緣處的響應，將局部熵圖像擬合能量項與RSF模型共同構(gòu)成局部能量項，并引入圖像的全局信息來避免陷λ局部極小值。在此基礎上修正正則項中的長度項，以提高圖像分割的效率。在灰度不均勻的合成圖像及真實醫(yī)療圖像上的實驗結(jié)果表明與CⅤ模型、RSF模型相比，該模型在進行圖像分割時迭代次數(shù)較少，精度較髙。
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