【摘 要】
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针对灰度不均匀图像分割问题，该文提出一个新的两阶段图像分割方法。第一阶段，利用结构部分和偏移场的光滑性，提出一个基于Retinex理论的变分模型，提取图像的结构部分。第二阶段，利用偏移场的局部常数特性，提出全变差的图像分割模型，对提取出的结构部分进行分割。论文提出的方法充分利用了图像的各种先验信息，从而获得了比较精确的分割结果。此外，论文给出了第一阶段模型的理论结果，并结合交替极小化方法，设计了一
【机 构】
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南京邮电大学理学院,北方信息控制研究院集团有限公司
【基金项目】
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江苏省研究生科研创新计划(KYCX19_0986),国家自然科学基金(11671004)资助项目。
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针对灰度不均匀图像分割问题，该文提出一个新的两阶段图像分割方法。第一阶段，利用结构部分和偏移场的光滑性，提出一个基于Retinex理论的变分模型，提取图像的结构部分。第二阶段，利用偏移场的局部常数特性，提出全变差的图像分割模型，对提取出的结构部分进行分割。论文提出的方法充分利用了图像的各种先验信息，从而获得了比较精确的分割结果。此外，论文给出了第一阶段模型的理论结果，并结合交替极小化方法，设计了一种有效的数值求解算法。最后的数值实验结果验证了该算法的有效性与可行性。
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