【摘 要】
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该文讨论了基于门限的Mumford-Shah模型(门限模型).为避免在离散化Mumford-Shah模型中的边界r或Lebesgue不连续集Su的困难,我们借助边界检测算子和门限值,确定图像边界所在的
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该文讨论了基于门限的Mumford-Shah模型(门限模型).为避免在离散化Mumford-Shah模型中的边界r或Lebesgue不连续集Su的困难,我们借助边界检测算子和门限值,确定图像边界所在的窄带区域,用窄带区域面积近似边界的长度.在得到门限模型的Euler-Lagrange方程后,我们利用梯度下降法实现数值计算.在经过大量的试验后,我们给出了一组比较合适的参数,并与其它组参数比较了结果.对受到随机噪声或椒盐噪声的各类图像,我们均进行了数值试验.试验结果表明:门限模型对随机噪声有很好的处理效果,而对椒盐噪声,门限模型显得不太有力.
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