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论文研究探讨了局部灰度差异分割模型的修正方法，以解决局部极小值问题。

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简介：
为了解决现有局部模型在分割灰度不均匀图像时，常常由于陷入局部极小值而导致演化曲线停留在背景或目标内部无法继续演化的问题，从而引发分割失败的困境，我们在此提出一种新型模型。该模型的核心在于在能量泛函中引入局部灰度差异项，其设计目标是通过最大化演化曲线上所有点的邻域内目标与背景之间的差异度，从而有效地驱动演化曲线超越图像的背景区域或目标内部区域，直至精确地停留在目标边缘处。实验验证证实，所提出的模型能够显著地克服局部模型由于陷入局部极小值所产生的误分割现象，并同时提升对分割灰度不均匀以及其他复杂图像的准确性表现，此外，该模型还表现出对初始轮廓的较弱依赖性。

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