拉达、拉夫迪;陈，柯 使用一级集改进了选择性分割模型。 （英语） Zbl 1322.94020号 J.算法计算。技术。 7，第4期，509-540（2013）. 摘要：变异分割模型已经证明对于分割和跟踪边界非常有效，在大多数情况下，对图像中的所有边界都是如此。这些模型用于全局分割。对于只需要自动提取一个对象的大型图像分割任务，全局模型无法提供解决方案，我们需要选择性分割技术。本文针对选择性分割任务，提出了一种新颖的变分单层集函数。由于具有相同的效率和可靠性，该模型的实现速度比Rada-Chen以前的双层集模型快得多。与Nguyen Cai Zhang Zheng方法的交互式图像分割算法相比，我们的模型在某些情况下有所改进。在这项新工作中引入了几个新思想：i）距离函数只是可选的，它的包含并不影响结果；ii）在边缘检测函数中引入自适应参数；iii）添加了一个新的基于区域的拟合项，以提高模型的可靠性（不同于最小化对象面积的想法）。我们发展了一种加法算子分裂方法来求解得到的欧拉-拉格朗日方程。测试结果表明，新模型在各种具有挑战性的情况下都能成功地找到所需的局部边界，并且对标记的先验信息或基于标记的距离函数没有太大依赖性。更重要的是，新模型对以前的模型进行了全面改进，可以推荐用于选择性分割。 引用于9文件 MSC公司： 94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等） 关键词：图像处理;图像选择性分割;总变化量;边缘检测;二维图像分割;欧拉-拉格朗日方程 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Rada}和\textit{K.Chen}，J.算法计算。技术。7，编号4，509--540（2013年；兹bl 1322.94020） 全文： 内政部 OA许可证