【摘 要】
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将Chan和Vese提出的基于Mumford-Shah模型的图像分割方法(C-V方法)由灰度分割扩展到彩色分割,并给予一定改进。提出了一种可以有效分割彩色图像的彩色C-V方法,使得图像中的色
【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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将Chan和Vese提出的基于Mumford-Shah模型的图像分割方法(C-V方法)由灰度分割扩展到彩色分割,并给予一定改进。提出了一种可以有效分割彩色图像的彩色C-V方法,使得图像中的色度信息得到充分利用;对原始C-V模型进行改进,增强了全局特性,同时考虑到人眼视觉感知,采用合适的色彩空间;将该方法应用于印刷网点图像分割。实验表明,彩色C-V方法用于分割边缘模糊和噪声污染较为严重的网点图像时,效果大大优于传统的分割方法。
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