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面向三维多相图像的改进变分水平集模型
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2021-05-27
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多相图像分割通常利用多个水平集函数分别定义不同区域的特征函数，其极值求解问题需要对多个函数分别求极值，计算效率较低。针对三维多相图像，提出一种改进的变分水平集模型，采用一个多层水平集函数的n层水平集隐式曲面，将图像划分为n个区域，通过对一个水平集函数求极值，实现三维多相分段常值图像的快速分割与重建。将能量泛函表达为数据项和规则项，借助规则化 Heaviside函数设计区域划分的通用特征函数，采用Split- Bregman投影方法进行能量最小化求解。实验结果表明，该模型可以有效地实现三维多相图像分割，与Chan-vese模型相比，其迭代步数较少，分割速度较快。
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