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文檔簡介
1、近年來基于水平集的圖像分割方法受到了越來越多的重視，相比于傳統(tǒng)的圖像分割方法，該方法具有對初始輪廓線位置不敏感，拓撲適應性強等優(yōu)點。 本文首先對圖像分割的目的、意義進行了簡單的概述。并對Mumford-Shah模型、Chan-Vese模型以及J．Lie、M．Lysaker和X-C Tai提出的一種逐段常數水平集方法進行了介紹和分析。 其次，在文獻[10]基于Mumford-Shah模型的逐段常數水平集分割方法的基礎上，為
2、了提高圖像分割效果和運算速度，分析并改進了懲罰項結構，提出了一種IMS(improved Mumford-Shah)分割模型。實驗表明模型是可行有效的。 再次，為了消除紋理或噪聲對圖像分割的影響，在Mumford-Shah模型中引入了圖像分解的思想，并結合逐段常數水平集方法，提出了MSWD(Mumford-Shah withDecomposition)分割模型，能夠分離出圖像中的紋理或噪聲，避免了對分割結果帶來的影響，且給出了詳
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