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基于局部熵的融合局部和全局信息的主动轮廓模型
主动轮廓模型是一种常用的图像分割方法，其基本思想是在图像中自动选取初始轮廓，通过调整其形状来逐步切分出感兴趣的区域。传统的主动轮廓模型主要考虑局部信息，即对轮廓上每个点的局部特征进行分析，如灰度值、边缘梯度等。这种方法虽然简单有效，但在面对复杂的图像分割任务时，会出现收敛到错误区域、局部最优解等问题。
为了解决这些问题，近年来出现了一些基于全局信息的主动轮廓模型。其中，基于局部熵的融合局部和全局信息的主动轮廓模型备受研究者们的关注。
具体来讲，这种方法在原有模型的基础上，增加了一项能量项，即局部熵能量项。这个能量项是由图像局部结构的熵构成的，反映了图像区域内部的复杂度。通过融合全局信息和局部信息，可以对图像进行更准确、更鲁棒的分割。
具体实现过程如下：
1.计算图像每个像素点的局部熵。具体来说，可以选取一个固定大小的窗口，对窗口内每个像素点的灰度值计算出概率分布，然后将概率分布作为信息熵的输入进行计算。通过这种方法，可以得到图像上每个像素点的局部熵值。
2.将局部熵能量项加入到原有的主动轮廓能量函数中。具体来说，原有的能量函数可以表示为：
E=Eint+Econt
其中，Eint是轮廓的内部能量，用来惩罚轮廓的弯曲度；Econt是轮廓与图像之间的边界能量，用来吸引轮廓到图像边缘。
具体加入局部熵能量项后，能量函数可以表示为：
E=Eint+Econt+λEentropy
其中λ是权重，用来调节局部熵能量项的影响；Eentropy是局部熵能量项，定义为图像局部结构的熵。
3.使用常用的最优化方法，如梯度下降算法等，来优化能量函数，求解出最优的轮廓。
基于局部熵的融合局部和全局信息的主动轮廓模型具有以下优点：
1.可以有效提高分割的准确性和鲁棒性。通过考虑局部熵能量项，可以更好地反映图像内部的结构特征，避免了传统方法的不足。
2.可以适应多种图像类型。该方法不依赖于图像的特定结构，适用于多种类型的图像分割任务。
3.实现简单。该方法可以很容易地与传统主动轮廓模型相结合，不需要进行复杂的计算或数据处理。
4.有很高的实际应用价值。基于局部熵的融合局部和全局信息的主动轮廓模型可以应用于医学图像分割、机器视觉、数字图像处理等领域。
总之，基于局部熵的融合局部和全局信息的主动轮廓模型是一种有效的图像分割方法。通过融合全局信息和局部信息，可以在保持分割精度的同时，提高鲁棒性和适用性，具有很高的实际应用价值。