資料介紹
多相圖像分割通常利用多個水平集函數(shù)分別定義不同區(qū)域的特征函數(shù),其極值求解問題需要對多個函數(shù)分別求極值,計算效率較低。針對三維多相圖像,提出一種改進的變分水平集模型,采用一個多層水平集函數(shù)的n層水平集隱式曲面,將圖像劃分為n個區(qū)域,通過對一個水平集函數(shù)求極值,實現(xiàn)三維多相分段常值圖像的快速分割與重建。將能量泛函表達為數(shù)據(jù)項和規(guī)則項,借助規(guī)則化 Heaviside函數(shù)設計區(qū)域劃分的通用特征函數(shù),采用Split- Bregman投影方法進行能量最小化求解。實驗結果表明,該模型可以有效地實現(xiàn)三維多相圖像分割,與Chan-vese模型相比,其迭代步數(shù)較少,分割速度較快。
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