第３５卷第３期郑州铁路职业技术学院学报Ｖｏｌ.３５Ｎｏ.３２０２３年９月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＺｈｅｎｇｚｈｏｕＲａｉｌｗａｙＶｏｃａｔｉｏｎａｌａｎｄＴｅｃｈｎｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅＳｅｐｔ.２０２３收稿日期:２０２３￣０２￣１７作者简介:孟新超(１９９０—)ꎬ男ꎬ河南焦作人ꎬ郑州铁路职业技术学院助教ꎬ硕士研究生ꎬ研究方向为图像分割、优化算法等ꎮ结合图像全局和局部信息的符号压力函数分割模型孟新超ꎬ司智勇(郑州铁路职业技术学院ꎬ河南郑州４５１４６０)摘要仅采用局部或全局图像信息很难处理弱边界和噪声图像的分割问题ꎬ据此提出一种结合图像全局和局部信息的符号压力函数分割模型ꎮ首先ꎬ利用图像的全局和局部区域信息ꎬ分别构造全局和局部灰度拟合项ꎻ其次ꎬ将定义的全局拟合项与局部拟合项进行线性组合ꎬ构造一个混合符号压力函数ꎻ再次ꎬ重新定义气球力函数ꎬ以期达到自适应改变水平集演化速率的目的ꎮ数值仿真实验结果表明ꎬ该算法不仅能准确分割弱边界和多目标图像ꎬ而且分割速度很快且对噪声具有一定的鲁棒性ꎮ关键词图像分割ꎻ活动轮廓模型ꎻ水平集ꎻ符号压力函数中图分类号ＴＰ３９１.４１文献标志码Ａ文章编号１００８－６８１１(２０２３)０３－００３１－０６ＡＳｉｇｎｅｄＰｒｅｓｓｕｒｅＦｏｒｃｅＦｕｎｃｔｉｏｎＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＭｏｄｅｌＣｏｍｂｉｎｉｎｇＧｌｏｂａｌａｎｄＬｏｃａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆＩｍａｇｅＭＥＮＧＸｉｎｃｈａｏꎬＳＩＺｈｉｙｏｎｇ(ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＲａｉｌｗａｙＶｏｃａｔｉｏｎａｌａｎｄＴｅｃｈｎｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅꎬＺｈｅｎｇｚｈｏｕ４５１４６０ꎬＣｈｉｎａ)ＡｂｓｔｒａｃｔＡｓｗｅａｌｌｋｎｏｗꎬｉｔｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｅｗｅａｋｂｏｕｎｄａｒｙａｎｄｎｏｉｓｙｉｍａｇｅｓｂｙｕｓｉｎｇｏｎｌｙｌｏｃａｌｏｒｇｌｏｂａｌｉｍａｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ.Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅꎬｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｓｉｇｎｅｄｐｒｅｓｓｕｒｅｆｏｒｃｅｆｕｎｃｔｉｏｎｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｃｏｍ￣ｂｉｎｉｎｇｇｌｏｂａｌａｎｄｌｏｃａｌｉｍａｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ.Ｆｉｒｓｔꎬｔｈｅｇｌｏｂａｌａｎｄｌｏｃａｌｇｒａｙｆｉｔｔｉｎｇｔｅｒｍｓａｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｇｌｏｂａｌａｎｄｌｏｃａｌｒｅｇｉｏｎｉｎｆｏｒｍ...
