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基于傳統(tǒng)的變分水平集方法的圖像分割，水平集函數(shù)必須周期性地重新初始化使之保持為符號距離函數(shù)，這存在如何選擇重新初始化的時(shí)間和方式的難題。Li模型通過在能量泛函中引入一個(gè)內(nèi)部約束能量，去除了水平集函數(shù)在演化過程中需重新初始化的難題。通過對Li模型的分析，提出了一個(gè)新的變分水平集的分割模型。該模型通過在能量泛函中加入一個(gè)較簡單的內(nèi)部約束能量，同樣可以實(shí)現(xiàn)水平集演化過程中的無需重新初始化。并且通過對邊緣停止函數(shù)的重新定義，引入了新的外部能量，使得本文模型對噪聲圖像的分割更具魯棒性。實(shí)驗(yàn)表明無論是在收斂速度上，還是在對噪聲圖像的分割質(zhì)量上，本文模型和Li模型相比都具有一定的優(yōu)勢。
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