【摘 要】
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本文主要研究了连续最大流图像分割改进模型及模型的快速算法的数值实现.在图像分割中,通过CV模型进行图像分割,耗时长,迭代次数多,我们在研究CV模型的时候,采用对偶的思想将CV模型的原始能量泛函进行一系列的推导,简化得出连续最大流模型的能量泛函,然后给出了最大流模型在图论中的解释.连续最大流图像分割模型其分割结果易受参数和步长的影响,过分割会产生大量阶梯效应的伪影,而且纹理特征不明显.所以针对这种情
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本文主要研究了连续最大流图像分割改进模型及模型的快速算法的数值实现.在图像分割中,通过CV模型进行图像分割,耗时长,迭代次数多,我们在研究CV模型的时候,采用对偶的思想将CV模型的原始能量泛函进行一系列的推导,简化得出连续最大流模型的能量泛函,然后给出了最大流模型在图论中的解释.连续最大流图像分割模型其分割结果易受参数和步长的影响,过分割会产生大量阶梯效应的伪影,而且纹理特征不明显.所以针对这种情况,先对图像做一下阈值化处理,再用连续最大流进行二次分割.我们在此基础上,又对连续最大流模型的参数进行了改进,实验结果表明,我们的新算法在速度和分割效果上更有优势.
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