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申请/专利权人：泉州医学高等专科学校

摘要：本发明提供一种基于改进局部信息的CV模型的图像分割方法，涉及图像分割技术领域，包括：根据像素点灰度值以生成局部灰度拟合值第一系数；估算原始图像中目标的个数和像素面积，并根据目标的个数和像素面积以生成局部灰度拟合值第二系数；结合局部灰度拟合值第一系数和局部灰度拟合值第二系数，以生成局部灰度拟合值系数；根据局部灰度拟合值系数以计算原始图像的加权目标灰度拟合值和加权背景灰度拟合值，本发明通过综合考虑像素点处灰度值的不均匀程度和原始图像中目标的分割难度两个因素，自适应调整各个像素点处的局部灰度拟合值系数，以此对全局信息和局部信息所占的权重占比进行优化调整，从而提高CV模型对图像进行分割的效率和精准度。

主权项：1.一种基于改进局部信息的CV模型的图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，输入原始图像，并计算其像素点灰度值；S2，设置原始图像的初始轮廓，初始轮廓为图像任意指定的闭合曲线所对应的图像像素点；S3，设置改进局部信息的CV模型除局部灰度拟合值系数外的其它参数，并初始化迭代次数；S4，根据像素点灰度值，生成位于0-1之间，且随灰度值不均匀性增大而增大的局部灰度拟合值第一系数；S5，估算原始图像中目标的个数和像素面积，并根据目标的个数和像素面积，生成位于0-1之间，且随目标的个数增大而增大、随目标的像素面积减小而增大的局部灰度拟合值第二系数；S6，结合局部灰度拟合值第一系数和局部灰度拟合值第二系数，以生成局部灰度拟合值系数；S7，对原始图像进行迭代分割，以获取分割结果，包括如下步骤：S71，计算原始图像的全局目标灰度拟合值和全局背景灰度拟合值，并计算原始图像的局部目标灰度拟合值和局部背景灰度拟合值：S72，结合原始图像的全局目标灰度拟合值、全局背景灰度拟合值、局部目标灰度拟合值、局部背景灰度拟合值和局部灰度拟合值系数，以计算原始图像的加权目标灰度拟合值和加权背景灰度拟合值；S73，根据能量泛函得到梯度下降流演化水平集函数；S74，根据水平集迭代公式对水平集函数进行迭代，若未达到迭代次数则继续进行迭代，若达到迭代次数则提取最终的水平集函数的零水平集以作为原始图像的分割结果。

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