【摘 要】
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传统Graph Cut算法忽略不同尺度的特征信息,为了解决这一问题,将多尺度分解模型与Graph Cut相结合提出基于多尺度特征的分割模型。在多尺度分解部分,设计新的变分正则化函数,在平滑非一致性区域的同时保护边缘,对弱边缘有一定的增强效果。在分割部分,根据相邻尺度平滑图像分割结果的相似度设计自动停止迭代分割条件,在迭代分割过程中自动选取具有适当尺度的平滑图像。实验结果表明所提出的分割模型,其分割
【基金项目】
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四川省科技支撑计划项目(No.2016JZ0014)。
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传统Graph Cut算法忽略不同尺度的特征信息,为了解决这一问题,将多尺度分解模型与Graph Cut相结合提出基于多尺度特征的分割模型。在多尺度分解部分,设计新的变分正则化函数,在平滑非一致性区域的同时保护边缘,对弱边缘有一定的增强效果。在分割部分,根据相邻尺度平滑图像分割结果的相似度设计自动停止迭代分割条件,在迭代分割过程中自动选取具有适当尺度的平滑图像。实验结果表明所提出的分割模型,其分割性能优于传统算法和DEXTR(CNN)算法。
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