论文研究-结合先验形状和Mumford-Shah模型的活动轮廓分割.pdf

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文件名称：论文研究-结合先验形状和Mumford-Shah模型的活动轮廓分割.pdf

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更新时间：2022-09-26 11:10:41

论文研究

幂变换和负片变换是图像增强中频繁使用的两种基本的灰度变换。该文把这两种灰度变换与Chan-Vese模型进行结合，以提高Chan-Vese模型的分割速度和效果。实验表明：该方案大大提高了Chan-Vese模型的收敛速度，而且也使Chan-Vese模型具有较好的处理直线和尖角的能力。