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針對目前基于參數(shù)活動(dòng)輪廓模型（ PACM）的圖像分割方法不能精確定位到角點(diǎn)，不連續(xù)邊緣易受周圍無關(guān)信息影響的缺陷，提出一種基于參數(shù)活動(dòng)輪廓模型的圖像分割新方法。該方法首先構(gòu)造邊緣保護(hù)項(xiàng)，將其引入到圖像分割的活動(dòng)輪廓模型中，保留拉普拉斯擴(kuò)散項(xiàng)的切線方向分量；再引入兩個(gè)權(quán)重參數(shù)控制切線方向和法線方向有偏的擴(kuò)散，以提高分割的精度和效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型不僅能檢測到弱邊緣，精確定位到角點(diǎn)，而且能收斂到深度的凹形邊界，降低無關(guān)信息對邊緣不連續(xù)處的影響，防止邊緣泄露，很好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié)，收斂的效率和準(zhǔn)確率比邊緣保護(hù)梯度向量流模型、法向梯度向量流模型及其改進(jìn)模型有明顯提高。
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