【摘 要】
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该文开展了三个方面的研究工作:1.研究水平集方法的快速算法,加快几何曲线演化模型的计算速度;2.研究基于边界和区域的几何曲线演化分割模型;3.研究基于曲线演化模型的分割方
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该文开展了三个方面的研究工作:1.研究水平集方法的快速算法,加快几何曲线演化模型的计算速度;2.研究基于边界和区域的几何曲线演化分割模型;3.研究基于曲线演化模型的分割方法的应用.该文主要创新点如下:1)提出一系列加快水平集方法计算速度的高效稳定的辅助算法:闭合曲线内外部标记算法,源点扫描距离函数创建算法,扫描扩展速度场算法.2)提出局部目标区域统计学习方法,以及基于统计学习的活动轮廓线图像分割方法.3)改进了基于简化Mumford-Shah模型的C-V算法,提高了算法的收敛速度和计算速度.4)提出一种行之有效的描述基准图局部区域匹配稳健性的指标集,以及将基于简化Mumford-Shah模型的向量图像分割方法用于融合局部匹配稳健性指标,进行基准图的适配区分割,获得满意效果.5)提出基于水平集曲线演化模型的人机交互模型,结合医生的经验,用于复杂医学图像分割.
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