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La segmentación de límites débiles sigue siendo un problema difícil, especialmente sensible al ruido, lo que lleva al fracaso de la segmentación. Basándonos en trabajos previos, al agregar la función indicadora de límites con norma, se propone un nuevo modelo variacional convergente. Se presenta una estrategia novedosa para la imagen de límites débiles. Se demuestra la existencia del minimizador para nuestro modelo, utilizando el método de multiplicadores de dirección alternativa (ADMM) para resolver el modelo. Los experimentos muestran que nuestro nuevo método es robusto en la segmentación de objetos en una variedad de imágenes con ruido, bajo contraste y dirección.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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