源自Mumford-Shah图像分割泛函变分问题的自由非连续问题(Free-discontinuity problems)广泛存在于图像处理、材料科学和流体力学等科学和工程领域。图像处理中的自由非连续问题涉及图像去噪、分割、识别、配准和计算视觉等。本项目拟在特殊有界变差函数(the class of Special functions of Bounded Variation)空间理论体系下创建多层Mumford-Shah类自由非连续问题和基于先验知识的广义mumford-Shah类自由非连续问题的理论体系,提出自由非连续问题最小解的几何水平集新方法,解决青光眼等致盲性眼病辅助诊断医学图像、卫星合成孔径雷达干涉测量(InSAR)图像、全内反射荧光与微分干涉差(DIC: differential interference contrast)显微镜下纳米尺度颗粒图像等复杂图像处理应用关键问题。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
针对弱边缘信息的左心室图像分割算法
一种基于多层设计空间缩减策略的近似高维优化方法
奥希替尼治疗非小细胞肺癌患者的耐药机制研究进展
基于改进LinkNet的寒旱区遥感图像河流识别方法
长链基因间非编码RNA 00681竞争性结合miR-16促进黑素瘤细胞侵袭和迁移
基于变分原理和水平集方法的复杂图像分割研究
水平集和边界积分方法在流体自由界面问题中应用
面向复杂场景图像分割的多模态驱动型水平集方法研究
基于识别驱动型水平集方法的复杂背景植物叶片图像分割研究