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分段常数Mumford-Shah模型中的小结构分类
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上传时间: 2021-03-08
详细说明：Mumford–Shah模型是图像恢复和图像分类中非常流行的变体模型。 为简化起见，分段常数Mumford-Shah模型非常有用，并且在最近的二十年中进行了广泛的研究。 关于Mumford-Shah模型的一个有趣的话题是如何选择权重参数进行实施。 本文旨在讨论和分析分段常数Mumford-Shah模型的权重参数选择与删除/保留包括噪声在内的小结构之间的关系。 主要贡献是：（1）为正则项的权重参数提供了必要条件，以消除背景中的小结构。 事实证明，在分段恒定的Mumford–Shah模型中，是否可以从背景中删除小结构取决于两个方面：较小结构的面积与周长之比和其他类别的强度； （2）提供了一个决策策略，如果一个小结构不属于背景，则将其分类为该类； （3）建立了平衡的Mumford-Shah模型，利用该模型可以根据先验知识或用户的目的来选择比例尺测量值（保真度项的权重）
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