【摘 要】
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针对传统的水平集方法用于图像分割时速度较慢的现象,提出一种新的变分方法(PDE)。首先修改了CV模型的能量函数,然后用凸松弛方法将其转化为凸优化问题,并引入一个辅助变量,再采用
【机 构】
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中山大学信息科学与技术学院,中山大学数学与计算科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60975083);国家自然科学基金-广东省自然科学联合项目(U0835005)资助
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针对传统的水平集方法用于图像分割时速度较慢的现象,提出一种新的变分方法(PDE)。首先修改了CV模型的能量函数,然后用凸松弛方法将其转化为凸优化问题,并引入一个辅助变量,再采用高效和无条件稳定的AOS算法,测试实验获得了较好的分割效果。实验结果表明,所提出的变分方法(PDE)是可行有效的。
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