【摘 要】
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介绍了图像分割中的 Mumford- Shah(MS)模型 ,提出了一种新的 MS模型的数值求解方法。首先在数学上指出了 MS泛函弱解在 SBV函数空间中的存在性 ,然后讨论了计算弱解的数值逼近方法。为了得到 MS泛函的数值解 ,首先定义了自适应三角剖分空间上的离散型 MS泛函 ,然后在每次迭代前对有限元网格进行相应的自适应调整 ,接着采用拟牛顿最小化方法 ,并通过收敛意义上的离散有限元逼近 ,得
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)
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介绍了图像分割中的 Mumford- Shah(MS)模型 ,提出了一种新的 MS模型的数值求解方法。首先在数学上指出了 MS泛函弱解在 SBV函数空间中的存在性 ,然后讨论了计算弱解的数值逼近方法。为了得到 MS泛函的数值解 ,首先定义了自适应三角剖分空间上的离散型 MS泛函 ,然后在每次迭代前对有限元网格进行相应的自适应调整 ,接着采用拟牛顿最小化方法 ,并通过收敛意义上的离散有限元逼近 ,得到离散型 MS泛函在每次迭代中的最小值。实验结果表明 ,该方法适合含噪图像的分割 ,是一种有效的图像分割算法
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