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使用局部鲁棒统计和基于熵的K均值聚类进行鲁棒图像分割
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文件大小: 896kb
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上传时间: 2021-03-28
详细说明：用强度不均匀性分割现实世界的图像（例如磁共振（MR）和计算机断层扫描（CT）图像）是一项重要的工作。 在实践中，这样的图像经常被噪声污染，这使得它们难以被传统的基于水平集的分割模型分割。 在本文中，我们提出了一种鲁棒的水平集图像分割模型，该模型将局部能量和全局拟合能量相结合以分割噪声图像。 在提出的模型中，局部拟合能量基于输入图像的局部鲁棒统计信息，可以有效降低噪声的影响，全局拟合能量利用了基于熵的K-均值（CK）。 ）方法，可以自适应地强调靠近其相应聚类中心的样本。 通过整合全局信息和局部鲁棒统计特征的优势，所提出的模型可以有效地分割强度不均匀和噪声的图像。 然后，使用水平集正则项来避免曲线演变过程中的重新初始化过程。 此外，高斯滤波器用于在曲线演变过程中保持水平集的平滑。 提出的模型首先显示为两阶段模型，然后扩展为多阶段模型。 实验结果显示了我们模型在噪声的准确性和鲁棒性方面的优势。 特别是，我们的方法已应用于一些合成图像和真实图像上，并获得了理想的结果。
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