split-bregman迭代_线性bregman迭代小波_线性bregman迭代(14)

曲面大小为100．100．100。实验涉及的参数设置为：^ 1，如 1,al 1，％ 1，y O．2，0 0．5，时间步长At 0．04。睡。，j 卷；a 初始化水平集 b 分割结果图5．3分段光滑图像的两相图像分割40第五章隐式曲面上多相图像分割的变分模型：||j《＼＼／／O 0a 初始化水平集 b 分割结果图5．4真实曲面图像分割表5．1根据两相图像分割实验的收敛迭代次数以及计算耗时对传统分割算法与本文所提方法进行了比较。表5．1两相图像分割实验数据对比实验曲面 实验涉及算法 收敛迭代次数 计算耗时传统分割算法 160 241．657sBottle本文所提算法 10 23．39ls传统分割算法 210 1171．484sSphere本文所提算法 30 174．0318传统分割算法 50 355．046sMandible本文所提算法 4 17．3910s5．3．2多个水平集的隐式曲面图像分割实验果， 出面大小为100．100．100。实验中涉及的相关参数设鼍为：q 10s,乃 o．01x2552,0 0．5，时间步长△f o．Ol。4l青岛大学硕论文a 初始化水平集 b 最终分割结果图5．5三相图像分割分割结果 单水平集实验结果略 ，曲面大小为100．100．100。

实验中涉及的相关参数设置为：q 105，乃 O．Olx2552,护 0．5，时间步长At O．01。a 初始化水平集 b 最终分割结果图5．6四相图像分割表5．2对如上多相图像分割的传统算法与本文所提方法在计算效率上进行比较。表5．2多相图像分割实验数据对比实验曲面 实验涉及算法 收敛迭代次数 计算耗时传统分割算法 70 785．265sRabbit本文所提算法 7 164．015s传统分割算法 33 585．703sCylinder本文所提算法 5 I40．260s第五章隐式曲面 ：多相图像分割的变分模型通过表5．1和5．2的数值实验比较可以看出在计算效率上 体现在迭代次i t数以及计算时间方面 ，传统的分割算法明显要低于SplBregman迭代算法。i t主要是因为SplBregman迭代算法通过引入辅助变量，将水平集演化方程的求解问题转化为多变量交替迭代的过程，同时以简单的Poisson方程求解和解析的软阈值公式来替代演化方程中复杂的曲率项求解，使得水平集能量更快下降至收敛态，从而极大地提高了计算效率。在进行隐式曲面图像分割时，由于曲面切平面投影算子 内蕴算子 的差分格式复杂，这种优势就更为明显。

5．4本章小结本节在二维分段常值图像分割的基础上，把水平集方法拓展到三维，并应用到三维的多相图像分割上，该方法的模型与二维的图像分割非常相似，但在输入数据和模型的思想上有很大区别，所取得分割的结果更具有实际应用价值，特别是对临床医学研究人体器官的三维结构起到了更大的辅助作用。从实验结果可以看出，该模型对于研究复杂物体的三维结构是一个非常有效的工具，由于水平集方法本身具有的特性，用该方法进行三维分割的过程，同时也是三维重建的过程。43青岛人学硕十学位论文第六章总结与展望本文研究了多相图像分割模型以及全局凸优化方法，提出多相图像分割的全局凸松弛模型，并且首次将两相图像分割的凸优化模型引入到多相图像分割中来。针对平面图像 二维图像和三维断层图像 以及隐式曲面上图像，分别提出其相对应的凸松弛模型，可将多相图像分割划分为多子凸优化的过程。在求解过程中，引入SplitBregman迭代算法实现之。通过与传统模型及其算法的比对，可以明显看出分割效果以及计算效率上的提高，总结如展望如下。6．1本文的工作总结本文主要工作在如下几个具体的方面得以体现：1 在了解全局凸优化标记特征函数与分割水平集的关系后，将多相图像分割模型转化为凸松弛模型，并通过在PC上设计程序实现，此模型被分别应用到平面图像以及隐式曲面图像中来。

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