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1、 本文對(duì)GVF模型進(jìn)一步研究，開展了以下三個(gè)方面的工作： (1)為了使GVF模型對(duì)于噪聲更具有魯棒性，本文對(duì)GVF方法進(jìn)行一項(xiàng)改進(jìn)。通過計(jì)算得到原始圖像的多個(gè)尺度的邊緣映射，這就是多尺度的GVF(MSGVF)。尺度的選取根據(jù)上一次模型演變的幅度計(jì)算得到。當(dāng)模型曲線距離感興趣邊緣較遠(yuǎn)時(shí)，選取較大的尺度，以增大吸引范圍；當(dāng)模型已經(jīng)逼近圖像邊緣，選用較小的尺度，以使收斂更準(zhǔn)確。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的MSGVF是比傳統(tǒng)GVF更高效、準(zhǔn)確的分
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