【摘 要】
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本文主要研究了带欧拉弹性能量的图像分割模型及模型的增广拉格朗日算法数值实现.自然图片中常存在的目标边界破损或边界模糊、目标物体被部分遮挡的情况给目标物体的图像分
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本文主要研究了带欧拉弹性能量的图像分割模型及模型的增广拉格朗日算法数值实现.自然图片中常存在的目标边界破损或边界模糊、目标物体被部分遮挡的情况给目标物体的图像分割造成了困难.针对这种情况,将欧拉弹性能量作为正则项引入的图像分割模型给出了有效的解决办法,如自动连接破损边缘的ECV-L2模型和偏向于分割凸轮廓物体的ECV-L1模型.然而由于欧拉弹性能量曲率项的影响,水平集函数在目标物体边缘附近不易真实反映目标物体边缘.为了使模型在保持欧拉弹性能量性质的同时具有更贴近目标物体边缘的分割结果,本文在ECV-L1模型的基础上,提出了融合边缘探测函数的新模型,并使用增广拉格朗日算法求解新模型,给出了新模型求解过程中水平集函数的演化过程.通过计算ECV-L1模型与新模型分割过程中分割曲线与目标物体的相似度函数来比较ECV-L1模型与新模型分割结果的精确度.数值实验表明新模型在偏向于分割凸轮廓的同时,能够更真实反映目标物体边缘.
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