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摘要
针对多相图像分割变分模型的局部极值问题，采用函数提升方法实现模型的全局优化。基于笛卡尔流思想和校准理论，将离散的标签函数提升为二值超水平集函数。利用二值标签函数凸松弛技术，设计标签函数子问题的凸优化方法，通过原-对偶算法和投影算法简化计算以提高计算效率。对多幅多相灰度图像和彩色图像进行分割试验，结果表明：所提模型的能量极小值较原模型直接计算结果小得多，与最小值的误差仅为0、0.426%、0.040%等。改进后的方法几乎不依赖初始水平集的设置和试验参数的选择，可以得到全局最小值；所提算法的迭代次数大大减少，计算效率显著提高。
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