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利亚姆·伯罗斯；郭伟宏；陈，柯；弗朗西斯科·托雷拉

基于可再现核希尔伯特空间的全局和局部图像分割。 （英语） Zbl 1511.68296号

反向探测。成像 第15期第1期第1-25页（2021年）.
摘要：图像分割是将图像分割成单个对象的任务，在广泛的领域中有许多重要的应用。大多数分割方法都依赖于图像强度梯度来定义对象之间的边缘。然而，当两个对象之间的对比度较低时，强度梯度无法识别边缘。本文旨在介绍一些方法，使这种弱边缘更加突出，以改善低对比度对象的分割结果。这是针对两种分割模型完成的：全局和局部。我们使用再生核Hilbert空间和近似Heaviside函数的组合来分解图像，然后展示如何将此分解应用于分割模型。我们展示了一些结果和对噪声的鲁棒性，并证明了我们可以将重建和分割模型结合在一起，使我们能够同时获得分解和分割。

引用于1文件

MSC公司：

68单位10 图像处理的计算方法
第46页第22页 具有再生核的希尔伯特空间（=（适当的）函数希尔伯特空间，包括de Branges-Rovnyak和其他结构空间）
94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）

关键词：

RKHS公司；Heaviside函数；图像分割

软件：

MAXFLOW（最大流量）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Burrows}等人，反向概率。成像15，编号1，1-25（2021；Zbl 1511.68296）
全文： 内政部

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