1) Mumford-Shah functional
Mumford-Shah泛函
2) Mumford-Shah funcition
Mumford-Shah能量函数
3) Mumford-Shah model
Mumford-Shah模型
1.
Research on segmentation algorithm for jacquard images using Mumford-Shah model;
Mumford-Shah模型的提花织物图像分割研究
2.
Level set infrared image segmentation based on simple Mumford-Shah model;
基于简化Mumford-Shah模型的水平集红外图像分割算法
3.
New method for edge detection of infrared images based on Mumford-Shah model;
一种基于Mumford-Shah模型的红外图像边缘检测方法
4) Mumford-Shah theory
Mumford-Shah理论
1.
Inspired by Mumford-Shah theory,an improved MST-based segmentation method is proposed in this work.
结合Mumford-Shah理论,提出了一种优化的方法。
5) Mumford-Shah regularization
Mumford-Shah(MS)正则项
6) hierarchical Mumford-Shah model
多层Mumford-Shah模型
1.
To segment a given vector-valued image such as color images,and to handle important image features such as very low contrast and obscured part,a novel knowledge based hierarchical Mumford-Shah functional model is addressed by integrating a statistical shape prior model based on narrow band level set with hierarchical Mumford-Shah model.
针对多层Mumford-Shah模型不能正确分割对比度小且部分被遮挡的复杂医学图像问题,将目标形状先验知识窄带水平集统计形状模型集成到多层Mumford-Shah模型,提出了基于目标形状先验知识的多层Mumford-Shah向量值图像分割模型和求解该图像分割模型泛函最小值的水平集逐层迭代算法。
补充资料：Марков过程的泛函
Марков过程的泛函
functional of a Markov process
M仰助“过程的泛函【加犯份班司健a扮如d如vpr以犯岛;中y业，o.a月oT Map二招e.o np()朋eCea] 一个以可测方式依赖于MaPKo.过程轨道的随机变量或随机函数，其可测性条件随具体情况而定.在MaP盆oB过程的一般理论中，采用以下的泛函定义.假设给定一个具有时间推移算子氏的非停止齐次M叩-Ko。过程(M田玉ov plx兀启弥)X二(xr，风，氏)，其相空间为可测空间(In纷s幽 blespaCe)LE，少)，设才是基本事件空间中包含每个形如{。:x，“B}(t)0，B任分)的事件的最小。代数，/’是对于所有可能的测度Px(x‘E)关于/’的完全化的交.如果对于每个t)O，7，关于。代数才门不是可测的，那么，称随机函数叭(‘)0)为Ma伴oB尽捍X的攀甲(丘功d沁n目of此MaJ改ov Pnx君邓)· 人们特别关心的是M川阵..过程的乘性和加性泛函.它们分别润足条件下，十:，下;疏凡和，，十，，，，+氏大，s，亡》0.这里假定，，在【0，co)上是右连续的(代替这些条件，有时只假定对所有固定的s，t)O，这些条件关于P:几乎处处成立).在停止和非齐次过程的情形下，采用类似的方式来定义.MaPI..过程x‘(x，，心，不，P)的加性泛函的例子可以通过以下方式得到:设对于t<‘，，，等于f(x，)一f(x。)，或北f(气)d:，或随机函数f(x，)在:。10，，]中跳跃值的和，这里f(x)是有界并且关于岁可侧的函数(第二和第三个例子只在某些附加限制下有效).从任意加性泛函，.，可以得到乘性泛函以py，.在标准MaP-血过程的情况下，设t
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参考词条