一种基于主动轮廓模型的图像分割新方法_第1页
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文档简介

的，这些方法通常假设图像中的区域具有相似的性质，如颜色、纹理等。其他方法基于边缘，这些方法通常利用图像中的不同区域之间的边缘信E(C)=Econt(C)+Ecurv(C)+其中，Econt(C)Ecurv(C)用于保持曲线的光滑性。Eimage(C)C(t+1)=其中，F表示运动方程，t像分割成不同的区域。该方法假设每个像素都属于一个条件独立的类别，并使用贝叶斯公式计算像素属于不同类别的概率。用期望最大化算法（EM算法）实现。Berkeley图像分割数据集、BSDS500PASCALVOC数据Berkeley图像分割数据集上的实验结果显示，本文提出的方法的平均分割精度为86.5%，而传统方法的平均分割精度为83.2%。在BSDS500数据集上的实验结果显示，本文提出的方法的平均分割精度为83.6%80.2%PASCALVOC数据集上的实验结果显示，本文提出的方法的平均分割精度为78.5%，而传统方法的平均分割精度为75.2%。

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