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摘要
为了分割边界模糊图像，文章提出基于划分函数的自适应活动轮廓(Adaptive active contour model based on global division and local division, DGDL)模型.通过建立一个局部划分能量项，将其与全局划分能量项进行线性组合，并基于迭代次数建立一个自适应函数自动选取全局与局部能量，得到基于全局划分与局部划分的活动轮廓模型.利用人工合成图像与真实图像作为分割对象进行实验，结果表明，DGDL模型对初始轮廓鲁棒，迭代次数较少且耗时短，还能分割边界模糊和灰度不均图像，并具有良好的分割性能.
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