【摘 要】
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图像分割和轮廓提取在计算机视觉和模式识别中具有重要意义,基于主动轮廓模型的图像分割和轮廓提取是目前研究热点.分析了Mumford-Shah模型的主动轮廓新的视觉机制;并推导了
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术系,南京理工大学计算机科学与技术系,中国人民解放军第二炮兵第四研究所
【基金项目】
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国防预研基金项目 ( 5 14 0 40 40 10 1BQ0 2 ) ;高等学校博士学科点专项科研基金项目 ( 2 0 0 2 0 2 880 2 4)
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图像分割和轮廓提取在计算机视觉和模式识别中具有重要意义,基于主动轮廓模型的图像分割和轮廓提取是目前研究热点.分析了Mumford-Shah模型的主动轮廓新的视觉机制;并推导了简化的分段光滑水平集模型.通过构造具有柔性距离函数,对迭代步骤中水平集函数重新初始化,结合本质上无振荡格式(ENO scheme)和预测-校正格式,提出了一种新的有限差分算法.该算法不但能提取多个具有不同凹凸拓扑结构和灰度差异物体的轮廓,而且能保持分割后物体的灰度特性.最后给出了若干算例.算例表明,该水平集算法具有数值稳定性,不会出现
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