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多相圖像分割通常利用多個(gè)水平集函數(shù)分別定義不同區(qū)域的特征函數(shù)，其極值求解問題需要對(duì)多個(gè)函數(shù)分別求極值，計(jì)算效率較低。針對(duì)三維多相圖像，提出一種改進(jìn)的變分水平集模型，采用一個(gè)多層水平集函數(shù)的n層水平集隱式曲面，將圖像劃分為n個(gè)區(qū)域，通過對(duì)一個(gè)水平集函數(shù)求極值，實(shí)現(xiàn)三維多相分段常值圖像的快速分割與重建。將能量泛函表達(dá)為數(shù)據(jù)項(xiàng)和規(guī)則項(xiàng)，借助規(guī)則化 Heaviside函數(shù)設(shè)計(jì)區(qū)域劃分的通用特征函數(shù)，采用Split- Bregman投影方法進(jìn)行能量最小化求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型可以有效地實(shí)現(xiàn)三維多相圖像分割，與Chan-vese模型相比，其迭代步數(shù)較少，分割速度較快。
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