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基于直方图初始化的有效的多区域Mumford-Shah图像分割方法（英文）

高等学校计算数学学报 2018年第2期40卷 160-172页

作者：冯雪张花艳吴春林南开大学数学科学学院天津工业大学计算机科学与软件学院

The Mumford-Shah energy functional is a successful image segmentation model. It is a non-convex variational problem and lacks of good initialization techniques so far. In this paper, motivated by the fact that image histogram is a combination of several Gaussian distributions, and their centers can be considered as approximations of cluster centers, we introduce a histogram-based initialization method to compute the cluster centers. With this technique, we then devise an effective multi-region Mumford-Shah image segmentation method, and adopt the recent proximal alternating minimization method to solve the minimization problem. Experiments indicate that our histogram initialization method is more robust than existing methods,and our segmentation method is very effective for both gray and color images.

关键词： Mumford-Shah model histogram segmentation the proximal alternating minimization

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