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IMAGE SEGMENTATION BY PIECEWISE CONSTANT MUMFORD-SHAH MODEL WITHOUT ESTIMATING THE CONSTANTS

Journal of Computational Mathematics 2006年第3期24卷 435-443页

作者： Xue-cheng Tai Chang-hui Yao CIPR Department of Mathematics University of Bergen Norway Department of Mathematics University of Bergen Norway

In this work, we try to use the so-called Piecewise Constant Level Set Method （pclsm） for the Mumford-Shah segmentation model. For image segmentation, the Mumford-Shah model needs to find the regions and the constant values inside the regions for the segmen- tation. In order to use pclsm for this purpose, we need to solve a minimization problem using the level set function and the constant values as minimization variables. In this work, we test on a model such that we only need to minimize with respect to the level set function, i.e., we do not need to minimize with respect to the constant values. Gradient descent method and Newton method are used to solve the Euler-Lagrange equation for the minimization problem. Numerical experiments are given to show the efficiency and advantages of the new model and algorithms.

关键词： pclsm Image Segmentation Mumford-Shah model.

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基于逐段常数水平集方法的图像分割技术

基于逐段常数水平集方法的图像分割技术

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作者：李率杰河南大学

学位级别：硕士

近年来基于水平集的图像分割方法受到了越来越多的重视,相比于传统的图像分割方法,该方法具有对初始轮廓线位置不敏感,拓扑适应性强等优点。本文首先对图像分割的目的、意义进行了简单的概述。并对Mumford-Shah模型、Chan-Vese模型以及... 详细信息

近年来基于水平集的图像分割方法受到了越来越多的重视,相比于传统的图像分割方法,该方法具有对初始轮廓线位置不敏感,拓扑适应性强等优点。本文首先对图像分割的目的、意义进行了简单的概述。并对Mumford-Shah模型、Chan-Vese模型以及***、***和X-C Tai提出的一种逐段常数水平集方法进行了介绍和分析。其次,在文献[10]基于Mumford-Shah模型的逐段常数水平集分割方法的基础上,为了提高图像分割效果和运算速度,分析并改进了惩罚项结构,提出了一种IMS(improved Mumford-Shah)分割模型。实验表明模型是可行有效的。再次,为了消除纹理或噪声对图像分割的影响,在Mumford-Shah模型中引入了图像分解的思想,并结合逐段常数水平集方法,提出了MSWD(Mumford-Shah withDecomposition)分割模型,能够分离出图像中的纹理或噪声,避免了对分割结果带来的影响,且给出了详尽的运算过程,并通过仿真实验证明了模型的有效性和实用性。最后针对脉冲噪声的特点给出了一种有效的迭代滤波算法。

关键词：图像分割偏微分方程水平集方法 pclsm 图像分解脉冲噪声

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