【摘 要】
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在结合Mumford-Shah模型和水平集方法中的窄带解法优点的基础上,提出了一种新的图像分割模型.Mumford-Shah模型虽然具有良好的图像分割结果,但是其每次迭代过程都需要对所有
【机 构】
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上海交通大学图像处理与模式识别研究所
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在结合Mumford-Shah模型和水平集方法中的窄带解法优点的基础上,提出了一种新的图像分割模型.Mumford-Shah模型虽然具有良好的图像分割结果,但是其每次迭代过程都需要对所有图像数据进行计算,因而很费时,导致这种方法不适用于大的图像数据,特别是三维图像的分割.本文通过一种新的初始化方法把Mumford-Shah模型和水平集中的窄带解法结合在一起.这种新的初始化方法是通过在特定条件下简化快速行进法得到的.通过去除快速步进法中费时的排序过程,使得初始化的计算时间只有O(N).窄带Mumford-S
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