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Image segmentation via image decomposition and fuzzy region competition

机译：通过图像分解和模糊区域竞争进行图像分割

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Taking into account the morphological diversity of images, this paper presents a novel multiphase image segmentation method that combines image decomposition and fuzzy region competition into a unified model. To efficiently solve the minimization of the energy functional, we design an optimal iteration algorithm which integrates a modified cartoon-texture dictionary learning algorithm and wavelet shrinkage. Compared with the classical fuzzy region competition method, the proposed method not only improves the overall segmentation results, but also has more strong robustness. A series of experimental results demonstrate the applicability and effectiveness of the proposed method. (C) 2015 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：考虑到图像的形态多样性，本文提出了一种新颖的多相图像分割方法，该方法将图像分解和模糊区域竞争结合到一个统一的模型中。为了有效地解决能量泛函的最小化问题，我们设计了一种优化迭代算法，该算法将改进的卡通纹理字典学习算法与小波收缩相结合。与经典模糊区域竞争方法相比，该方法不仅提高了整体分割效果，而且具有较强的鲁棒性。一系列实验结果证明了该方法的适用性和有效性。 （C）2015 Elsevier Inc.保留所有权利。

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