@第{CiCP-4-294条，作者={}，title={变分分割中Chan-Vese模型的多重网格方法}，journal={计算物理中的通信}，年份={2008}，体积={4}，数字={2}，页码={294--316}，抽象={无边缘活动轮廓的Chan-Vese方法[11]已成功用于图像分割。作为一个变分公式，它涉及一个完全非线性偏微分方程的解，该方程通常使用抛物方程的半隐式时间推进方法来求解；最近的加法算子分裂方法[19，36]为中等尺寸的图像提供了这种方案的有效加速。然而，为了处理大尺寸的图像，迫切需要开发快速的多级方法。本文提出了求解Chan-Vese非线性椭圆偏微分方程的多重网格方法，并证明了其快速收敛性。我们还分析了相关平滑器的平滑率。根据我们的数值测试，令人惊讶的是，我们的多重网格方法比以前的单层方法更容易收敛到特定非凸问题的全局极小值，而这种方法可能会陷入局部极小值。数值例子显示了CPU时间的预期增益和全局解的附加优势。
},issn={1991-7120}，doi={网址：https://doi.org/},网址={http://global-sci.org/intro/article_detail/cicp/7791.html}}
TY-JOUR公司变分分割中Chan-Vese模型的T1-多重网格方法JO-计算物理通信VL-2级SP-294EP-316型2008年上半年陆军部-2008/04序号-4做-http://doi.org/你-https://global-sci.org/intro/article_detail/cicp/7791.html千瓦-实验室-无边缘活动轮廓的Chan-Vese方法[11]已成功用于图像分割。作为一种变分形式，它涉及一个全非线性偏微分方程的解，该方程通常用时间推进法和抛物方程的半隐式格式求解；最近的加性算子分裂方法[19,36]为中等大小的图像提供了这种方案的有效加速。然而，为了处理大尺寸的图像，迫切需要开发快速的多级方法。本文提出了求解Chan-Vese非线性椭圆偏微分方程的多重网格方法，并证明了其快速收敛性。我们还分析了相关平滑器的平滑率。根据我们的数值测试，令人惊讶的是，我们的多重网格方法比以前的单层方法更容易收敛到特定非凸问题的全局极小值，而这种方法可能会陷入局部极小值。数值例子显示了CPU时间的预期增益和全局解的附加优势。
Noor Badshah和Ke Chen。(2020). 变分分割中Chan-Vese模型的多重网格方法。计算物理中的通信.4(2).294-316.数字对象标识：
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