快速稳定的局部二元拟合分割算法

？基于局部区域信息的局部二元拟合(lbf)模型在处理弱边界或灰度不均匀的图像分割方面有一定优势,但该方法非常依赖于初始轮廓,不当的初始轮廓不仅会导致分割时间较长,甚至分割失败。针对这一不足,提出一种快速稳定的lbf模型。首先通过添加带有变权系数面积项的lbf模型进行初始分类以获取较好的初始轮廓,然后采用传统的lbf模型对图像进行进一步的分割。实验证明,在保证良好分割效果的前提下,该方法对初始轮廓的选择更加灵活,分割速度明显快于传统的lbf模型。