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An Improved Mumford-Shah Model and Its Applications to Image Processing with the Piecewise Constant Level Set Method
被引量：
1
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作者
SONG Jin-Ping LI Shuai-Jie
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第12期1259-1262,共4页
为快分割并且降噪，提高 penalization 学期的古典 Mumford-Shah (MS ) 模型需要，即增加 penalization 参数，它导致目标的渐渐的消失。在这份报纸，我们建议一个改进 Mumford-Shah (IMS ) 模型避免现象，并且采用 piecewise 常数水平...
为快分割并且降噪，提高 penalization 学期的古典 Mumford-Shah (MS ) 模型需要，即增加 penalization 参数，它导致目标的渐渐的消失。在这份报纸，我们建议一个改进 Mumford-Shah (IMS ) 模型避免现象，并且采用 piecewise 常数水平集合方法(PCLSM ) 和坡度降下方法解决最小化问题。数字实验被给显示出新模型和算法的效率和优点。
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关键词
分段持续水平集方法
分割
降噪
经典MS模型
最小化
算法
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职称材料
题名
An Improved Mumford-Shah Model and Its Applications to Image Processing with the Piecewise Constant Level Set Method
被引量：
1
1
作者
SONG Jin-Ping LI Shuai-Jie
机构
Institute of Applied Mathematics
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第12期1259-1262,共4页
基金
Supported by National Natural Science Committee and Chinese Engineering Physics Institute Foundation(10576013)
Natural Science Foundation of Henan Province(0611053200)
Natural Science Study Foundation of Henan University(06YBZR028)
文摘
为快分割并且降噪，提高 penalization 学期的古典 Mumford-Shah (MS ) 模型需要，即增加 penalization 参数，它导致目标的渐渐的消失。在这份报纸，我们建议一个改进 Mumford-Shah (IMS ) 模型避免现象，并且采用 piecewise 常数水平集合方法(PCLSM ) 和坡度降下方法解决最小化问题。数字实验被给显示出新模型和算法的效率和优点。
关键词
分段持续水平集方法
分割
降噪
经典MS模型
最小化
算法
Keywords
Segmentation, denoising, Mumford-Shah model, level set, piecewise constant level set method （PCLSM）
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
An Improved Mumford-Shah Model and Its Applications to Image Processing with the Piecewise Constant Level Set Method
SONG Jin-Ping LI Shuai-Jie
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2007
1
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