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為解決現有無監督圖像分割模型對強噪聲環境魯棒性差、無法適應復雜混合噪聲的問題，提出了一種基于One-classSVM方法的改進后的噪聲魯棒圖像分割模型。首先，基于One-classSVM構建一-種數據離群程度檢測機制;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確的圖像信息，同時避免現有方法在強噪聲環境下，降權機制失效的問題;最后，通過最小化能量函數，驅動分割輪廓向目標邊緣演化。在噪聲圖像分割實驗中，當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果。在F-score評估標準下，該模型比基于局部相關熵的K-means（LCK）模型高0.2~0.3，在強噪聲環境下具有更高的穩定性，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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