研究目的
提出一种基于模糊区域竞争的新水平集公式，用于选择性图像分割，能够检测和跟踪选定对象或图像组件的任意组合。
研究成果
采用模糊区域竞争的新水平集公式能有效实现选择性图像分割，可检测并追踪选定组件或对象的任意组合。通过合成图像与真实图像实验验证，其在处理弱边界和低对比度情况时优于现有方法。
研究不足
该研究承认模糊聚类对噪声和伪影的敏感性，以及医学图像不均匀性的挑战。所提方法的效率和有效性得到了证明，但也指出了其在处理严重不均匀性和噪声方面的局限性。
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[IEEE 2018年亚洲通信与光子学会议(ACP) - 杭州 (2018.10.26-2018.10.29)] 2018年亚洲通信与光子学会议(ACP) - 面向C和L波段按需模式的可调谐光纤激光器
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DOI：10.1109/acp.2018.8596066
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
可变形模型和水平集方法已被广泛研究用于计算机图像分割。然而，由于生理结构、病理特征及成像方式的多样性，医学图像分割仍是尚未解决的开放性难题。现有水平集方法在处理噪声、模糊性和不均匀性时存在固有缺陷，且其分割效果易受图像内容和演化策略影响而难以控制。本文提出一种基于模糊区域竞争的选择性图像分割新水平集公式，能够检测并追踪任意组合的选定目标或图像成分。据我们所知，该新公式应是区域竞争框架下选择性分割领域的首批提案之一。合成图像与真实图像的实验验证了其在选择性水平集分割中的优势。
作者：
BING NAN LI，JING QIN，RONG WANG，MENG WANG，XUELONG LI
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