【摘 要】
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最大流模型是图像分割领域强有力的工具。近年来,一种基于连续的最大流模型被提出并有效应用于图像分割。然而,该模型的空间流约束变量为全局常数,未与图像的结构特征相联系。同时,源和汇的初始值计算量大,模型的数值实现效率不甚理想。针对这些问题,结合图像的结构、统计特征和预处理算法(包括分片常数算法和最大类间方差—直方图算法),给出了连续最大流图像分割模型及算法。实验结果验证了本文算法的有效性,能够提高分割
【机 构】
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河南大学数学与信息科学学院,河南大学应用数学研究所
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最大流模型是图像分割领域强有力的工具。近年来,一种基于连续的最大流模型被提出并有效应用于图像分割。然而,该模型的空间流约束变量为全局常数,未与图像的结构特征相联系。同时,源和汇的初始值计算量大,模型的数值实现效率不甚理想。针对这些问题,结合图像的结构、统计特征和预处理算法(包括分片常数算法和最大类间方差—直方图算法),给出了连续最大流图像分割模型及算法。实验结果验证了本文算法的有效性,能够提高分割精度,加快运行速度。
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