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A Registration-Based Star-Shape Segmentation Model and Fast Algorithms
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OA
AI
DOI：10.1007/s10915-025-03028-3.png)
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摘要
En 中文
图像分割在提取图像中的感兴趣对象以及识别其边界方面发挥着关键作用。然而，在处理存在遮挡、模糊或噪声的受损图像时，准确分割变得具有挑战性。为应对这一挑战，通常利用先验信息，近期研究尤其关注星形先验。在本文中，我们提出了一种基于配准框架的星形分割模型。通过结合水平集表示与配准框架，并对变形的水平集函数施加约束，我们的模型能够实现完整的和部分的星形分割，并适用于单中心或多中心情况。此外，我们的方法允许强制识别的边界通过指定的标志点位置。我们采用乘子交替方向法求解所提出的模型。通过对合成图像和真实图像进行的数值实验，我们展示了该方法在实现精确星形分割方面的有效性。
Keyword:
Image segmentation
Image registration
Star-shape priors
Alternating direction method of multipliers
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
3.3
论文数:
700
被引数:
9.6K
机构
引用论文
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