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ACGS模型（Active Contours With Croup Similarity）在cv模型（Active Contours Without Edges）的基礎上結合了矩陣的低秩性約束，是能較好地分割目標特征缺失或錯誤的相似圖像組的一種活動輪廓模型，但其對于局部灰度不均的相似圖像組分割效果較差對此，本文提出了包含演化曲線內外的動態亮度信息的改進的ACGS模型。在全局信息的基礎上引入曲線內外動態變化的亮度信息，不僅增強了曲線對于局部灰度不均圖像的模糊邊界的識別，而且提高了能量函數梯度趨于零的速度，使函數更快達到最小值，從而加快了演化曲線達到目標邊界的速度。最后，實驗結果驗證了改進的ACCJS模型對于局部灰度不均的相似圖像組，無論在分割效果還是分割速度上均優于ACGS模型。
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