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為解決現(xiàn)有無監(jiān)督圖像分割模型對強噪聲環(huán)境魯棒性差、無法適應(yīng)復(fù)雜混合噪聲的問題，提出了一種基于One-classSVM方法的改進(jìn)后的噪聲魯棒圖像分割模型。首先，基于One-classSVM構(gòu)建一-種數(shù)據(jù)離群程度檢測機(jī)制;然后，將離群程度值引入能量泛函，令分割模型可以在多種噪聲強度下獲得較為準(zhǔn)確的圖像信息，同時避免現(xiàn)有方法在強噪聲環(huán)境下，降權(quán)機(jī)制失效的問題;最后，通過最小化能量函數(shù)，驅(qū)動分割輪廓向目標(biāo)邊緣演化。在噪聲圖像分割實驗中，當(dāng)選取不同類型和強度的噪聲時，該模型均能得到較為理想的分割結(jié)果。在F-score評估標(biāo)準(zhǔn)下，該模型比基于局部相關(guān)熵的K-means（LCK）模型高0.2~0.3，在強噪聲環(huán)境下具有更高的穩(wěn)定性，且在分割收斂時間上僅略大于LCK模型0.1s左右。實驗結(jié)果表明，所提模型在未顯著增加分割耗時的前提下，對于概率、極值及混合噪聲均有著更強的魯棒性，并且可以分割帶有噪聲的自然圖像。
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