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Robust Segmentation Method for Noisy Images Based on an Unsupervised Denosing Filter

Tsinghua Science and Technology 2021年第5期26卷 736-748页

作者： Ling Zhang Jianchao Liu fangxing shang Gang Li Juming Zhao Yueqin Zhang College of Software Taiyuan University of TechnologyTaiyuan 030024China College of Information and Computer Taiyuan University of TechnologyTaiyuan 030024China Information Technology Department Shanxi Tizones Technology Co.LtdTaiyuan 030024China

Level-set-based image segmentation has been widely used in unsupervised segmentation *** have recently alleviated the influence of image noise on segmentation results by introducing global or local statistics into existing *** existing methods are based on the assumption that the distribution of image noise is known or ***,real-time images do not meet this *** bridge this gap,we propose a novel level-set-based segmentation method with an unsupervised denoising ***,a denoising filter is acquired under the unsupervised learning ***,the denoising filter is integrated into the level-set framework to separate noise from the noisy image ***,the level-set energy function is minimized to acquire segmentation *** experiments demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed method when applied to noisy images.

关键词： image segmentation noisy image level set autoencoder

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