【摘 要】
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Potts模型是多相图像分割变分模型的基础。当采用多个离散二值标记函数作为区域划分的特征函数时，传统上首先对离散函数凸松弛后采用梯度降方法、对偶方法或Split Bregman
【机 构】
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山东科技大学信息科学与工程学院 山东青岛266590
【出 处】
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第十六届全国图象图形学学术会议 暨第六届立体图象技术学术研讨会
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Potts模型是多相图像分割变分模型的基础。当采用多个离散二值标记函数作为区域划分的特征函数时，传统上首先对离散函数凸松弛后采用梯度降方法、对偶方法或Split Bregman方法求解，然后将求出的结果阈值化后得到分割结果。本文提出的快速方法仍以对偶方法为基础，但无需对标记函数进行凸松弛和阈值化处理，而是根据KKT(Karush-Kuhn-Tucker)优化条件，直接得到主变量的二值解以及对偶变量的简单迭代格式。本文通过数值实验将该方法与梯度降方法、对偶方法和Split Bregman方法进行了比较。实验结果表明，该方法的计算效率高于其他三种方法，能够快速地得到分割结果。
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