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基于简化Mumford-Shah模型的水平集红外图像分割算法

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由于红外图像大多具有目标模糊,对比度低的特点,传统的分割方法容易受到噪声和边界轮廓的影响而导致分割效果不佳,提出了一种基于简化Mumford-Shah模型的水平集红外图像分割算法.该算法能够通过将初始闭合曲线嵌入水平集函数,利用函数的求解从而达到图像分割的目的.仿真实验结果表明,该分割算法与初始轮廓线位置无关,受边界轮廓线和图像噪声的影响较小,具有较强的鲁棒性,在目标与背景灰度级差别较小的红外图像的分割中取得了较好的效果.

Mumford-Shah模型、水平集、曲线演化、红外图像、图像分割

29

TP18(自动化基础理论)

2008-05-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共3页

885-887

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