基于逐段常數(shù)水平集方法的圖像分割技術(shù).pdf_第1頁(yè)
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1、近年來(lái)基于水平集的圖像分割方法受到了越來(lái)越多的重視，相比于傳統(tǒng)的圖像分割方法，該方法具有對(duì)初始輪廓線位置不敏感，拓?fù)溥m應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。 本文首先對(duì)圖像分割的目的、意義進(jìn)行了簡(jiǎn)單的概述。并對(duì)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(shù)水平集方法進(jìn)行了介紹和分析。 其次，在文獻(xiàn)[10]基于Mumford-Shah模型的逐段常數(shù)水平集分割方法的基礎(chǔ)上，為

2、了提高圖像分割效果和運(yùn)算速度，分析并改進(jìn)了懲罰項(xiàng)結(jié)構(gòu)，提出了一種IMS(improved Mumford-Shah)分割模型。實(shí)驗(yàn)表明模型是可行有效的。 再次，為了消除紋理或噪聲對(duì)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(jié)合逐段常數(shù)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(duì)分割結(jié)果帶來(lái)的影響，且給出了詳

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