split-bregman迭代_线性bregman迭代小波_线性bregman迭代(15)

2 引入快速的SplitBregman迭代算法求解本文所提的多相图像分割全局凸松弛模型，通过实验对比，可看出此算法在计算效率上的优越性。6．2今后的工作展望图像分割是一个有着现实意义的课题，不仅在医学、工程方面，在许多其他领域都有着重要的价值，本文图像分割的研究所提的模型及其算法，或多或少存在着一定的问题以及应用局限性：1 本文所提的模型仅仅针对了两种不同的区域竞争策略，模型不对多数不同的区域竞争策略具有通用性。本文同时采纳了两相图像分割全局凸优化方法，该优化方法能有效避免分割结果对水平集函数初始化的依赖。但对多相图像分割而言，其一系列全局优化子问题并不能构成多相图像分割的全局凸优化，因而多相图像分割的全局凸优化研究是今后图像分割研究的重点难。点。2 本文提出的分割模型所针对的图像局限在一般的遥感、医学图像以及一些简单的隐式曲面上图像，并不能很好地解决视频多运动目标图像的识别以及多纹理图像的分割，而这两类图像的多相分割却有着重要的现实意义。因此如何将分割模型及其算法扩展应用到此类图像中，也是今后进行课题研究的重点。44参考文献A． M．[1]·D．Terzopoulos，Witkin， Kass．ConstraintsonDefo珊ableModels：3D andRecoveringShapeNon—rigidMotion[J]．ArtificialIntelligence．1988，36 1 ：91．123．[2]· M· Kass，A．Witkin，D．TerzoPoulous．Snake：ActiveContourModels[C】．ofthe1stInternationalProceeding ConferenceonComputerPress．1ComputerSociety987，257．268．[3]．． withFrontR·Malladi，J．Sethian，B．C．Vemuri．ShapeModeling Propagation：ALevelSetApproach[J】．IEEETrans．Patt．Anal．Mach．Intell．1995，1 58．175．7 2 ：1[4]· V etCaselles，F．Catte，T．Colla1．AGeometricModelforActiveContoursinImageProcessing[J】．NumerischeMathematik．1 1．993，66 1 ：1-3[5]· S·Osher,J．A．Sethian．FrontswithPropagatingCurvature．dependentsp：ed：BasedonAlgorit

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