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摘要
针对传统分水岭算法对噪声敏感，易出现过分割的现象，提出一种自适应全变分模型和标记分水岭算法相结合的图像分割算法。采用自适应全变分模型对原始图像进行滤波处理，平滑去噪的同时保留图像的边缘信息；求解其多尺度形态学梯度图像，并用基于最大熵的扩展极小值技术获得的前景和背景标记并对其多尺度梯度图像修改；对修改后的梯度图像进行分水岭变换，实现准确的分割。对比常用和相似的图像分割算法，实验结果表明，该算法在抗噪性、运行时间和分割交并比上有一定的优势。尤其是在噪声强、灰度值接近的医学图像上能够获得合理有意义的分割区域，效果良好。
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