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基于水平集逐层迭代算法的多层Mumford-Shah图像分割、去噪与重建模型
Hierarchical Mumford-Shah Model for Image Segmentation,Denoising,and Reconstruction Using an Iterative Tier-by-Tier Algorithm Based on Level Set Methods

作  者: ; ;

机构地区: 湖南大学电气与信息工程学院

出  处: 《自动化学报》 2006年第4期534-540,共7页

摘  要: 针对能够同时进行图像分割、去噪与重建目的的Mumford-Shah能量泛涵最小值图像模型求解非常困难这一问题,提出了“多层Mumford-Shah图像分割、去噪与重建模型”和求解该多层模型最小值的“咏平集逐层迭代算法”.该多层模型是Mumford-Shah“最小分割问题”的“多层”模型.实验结果表明,该方法不仅能够同时进行具有T型图像边缘或更复杂拓扑结构图像边缘的图像分割、去噪与重建,而且比Tsai A.等人提出的多层求解轮廓和Chan T.等人提出的多相水平集方法更简单更有效. A novel hierarchical Mumford-Shah functional model is addressed to simultaneously segment,denoise and reconstruct the data within a given image and to handle important image features such as triple points and other multiple junctions, which can be seen as a hierarchical case of the Mumford-Shah minimal partition problem. At the same time, a new iterative tier-by-tier algorithm based on techniques of level set is proposed to minimize the hierarchical Mumford-Shah functional, which is more effective and more simple than existing algorithms such as the hierarchical approach proposed by Tsai A et al. and the multiphase level set methods proposed by Chan T et al.

关 键 词: 模型 水平集方法 层次模型 活动轮廓模型 最小分割同题

领  域: [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]

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