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針對局部圖像擬合（ LIF）模型對初始輪廓大小、形狀和位置敏感的問題，提出一個結合全局信息的局部圖像灰度擬合模型。首先，構造了一個基于全局圖像信息的全局項；其次，將該全局項與LIF模型中的局部項線性組合；最后，得到了一個以偏微分方程形式存在的圖像分割模型。數值實現采用有限差分法，同時采用高斯濾波器正則化水平集函數以確保水平集函數的光滑作用。在分割實驗中，當選取不同的初始輪廓時，該模型均能得到正確的分割結果，且分割時間僅為LIF模型的20qo到50qo。實驗結果表明，所提模型既對演化曲線初始輪廓的大小、形狀和位置都不敏感，又能夠有效地分割灰度不均圖像，且分割速度較快。此外，在無初始輪廓的情形下，該模型能快速分割一些真實圖像和人造圖像。
圖像分割是圖像處理的關鍵步驟，其目的是把圖像分割成若干個具有獨特性質的區域并對其中感興趣的目標加以提取。到目前為止，大量的圖像分割算法被提出，其中，幾何活動輪廓模型憑借其獨特的優勢，如對分割目標具有較大的捕獲范圍、可有效地處理拓撲結構的變化等，近年來被廣泛應用。
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