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凸松弛Chan-Vese模型的快速分割方法
凸松弛Chan-Vese模型的快速分割方法
作者:
李青
潘振宽
魏伟波
宋田田
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
图像分割
标记函数
凸优化
交替方向乘子法
对偶方法
摘要:
Chan-Vese模型是图像分割模型中效率较高的一种.传统的分割方法解决Chan-Vese模型出现了计算效率低、占用内存大、对于解决结构复杂的模型运行时间长等问题.针对上述问题,提出了FADMM和ACPDM两种新的快速分割方法.基于离散的二值标记函数,将两相分割模型转化为凸优化模型,结合FISTA算法和Chambolle-Pock算法对ADMM和对偶方法进行改进,采用变分的思想,通过引入辅助变量和拉格朗日乘子,交替迭代直至收敛到泛函的极值.实验结果表明,两种方法在保持图像区域边界的条件下,收敛速度可提高两倍以上.
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凸松弛Chan-Vese模型的快速分割方法
来源期刊
计算机仿真
学科
关键词
图像分割
标记函数
凸优化
交替方向乘子法
对偶方法
年,卷(期)
2021,(6)
所属期刊栏目
仿真方法与算法
研究方向
页码范围
226-232
页数
7页
分类号
TP751.1
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-9348.2021.06.047
五维指标
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被引次数趋势
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标记函数
凸优化
交替方向乘子法
对偶方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
主办单位:
中国航天科工集团公司第十七研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-9348
CN:
11-3724/TP
开本:
大16开
出版地:
北京海淀阜成路14号
邮发代号:
82-773
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
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