作者：韩斌; 吴一全; 宋昱河流遥感图像图像分割区域信息融合混合活动轮廓模型类内绝对差自适应权值
摘要：目的河流遥感图像是背景复杂的非匀质图像，利用传统的活动轮廓模型进行分割往往不够准确。针对这一问题，提出了基于区域信息融合的混合活动轮廓模型来分割河流遥感图像。方法该混合模型将Chan—Vese（CV）模型和基于交叉熵的活动轮廓模型的外部能量约束项相结合，并赋予归一化调节比例系数。通过计算轮廓曲线内外区域像素灰度的方差和交叉熵，指导曲线逼近目标边缘。为了加速混合模型的演化，引入曲线内外区域像素灰度的类内绝对差，取代原有的内外区域能量权值，以提高混合模型的分割效率。结果大量实验结果表明，相较于CV模型、测地线模型、基于交叉熵的活动轮廓模型、CV模型和测地线模型的混合模型以及局部全局灰度拟合能量模型（LGIF），本文混合模型分割河流遥感图像的灵敏度和上述方法都接近于100％，准确率大幅提升，在90％以上，虚警率则下降了约50％，且所需迭代次数和运行时间更少。结论本文提出的混合模型主要适用于具有一定对比度的河流遥感图像，在分割性能和分割效率两个方面，都有明显的优势。
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