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具有多指标柔性能量的Mumford-Shah模型图像分割: 2007年; 针对Chan和Vese提出的基于Mumford-Shah泛函的水平集图像分割算法,做了两方面的改进:首先,构造了具有柔性的演化曲线内外能量取代C-V模型中的刚性能量,减少了C-V模型求解时的数值不稳定和过度分割等现象;其次,综合图像的多方面特征,提出多指标集能量项构造方法,提升了C-V模型的分割能力和精度。综合两方面的工作,提出带多指标柔性能量的C-V模型。新模型能有效处理图像受严重噪音污染、目标内部有灰度起伏等情况。对人工合成图像、医学图像和真实世界图像的分割实验均表明了新模型的良好性能,并且算法收敛速度快、数值稳定。; 张建伟孟祥瑞罗嘉夏德深; 关键词：图像分割水平集方法

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江苏省科技厅科研基金(BK2006704-2)