隐式曲面上的Mumford-Shah模型

将平面图像变分分割的Mumford-Shah模型推广于隐式曲面上图像分割问题.封闭曲面用符号距离函数的零水平集来表达,开式曲面用符号距离函数的零水平集与二值标记函数的交集来表达,借助内蕴梯度、内蕴散度等概念首先建立了隐式曲面上图像分割的Mumford-Shah模型.为了提高通用性,所提出的Mumford-Shah模型的光滑项采用通用形式,可适用于总变差等多种形式的光滑项模型.此外,还通过引进辅助变量和Bregman迭代参数设计所提出模型的Split Bregman算法.多个数值实验对所提出的模型和算法的可行性进行了验证