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針對Chan-Vese模型含有許多參數(shù)，分割時(shí)需要人為調(diào)整參數(shù)，耗費(fèi)大量的人力和時(shí)間的問題，提出了一個(gè)自適應(yīng)正則化活動輪廓模型。首先，對Chan-Vese模型的數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行簡化；其次，使用改進(jìn)的邊界加權(quán)H1正則化代替長度項(xiàng)；最后，形成了一個(gè)新的不含任何參數(shù)的活動輪廓模型。在分割實(shí)驗(yàn)中，該模型對初始輪廓的大小、位置不敏感，具有較強(qiáng)的抗噪性，分割6幅圖像的平均時(shí)間和迭代次數(shù)分別為1. 5834 s、19次。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提模型無需人工調(diào)整參數(shù)，能夠分割強(qiáng)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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