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基于传统的变分水平集方法的图像分割，水平集函数必须周期性地重新初始化使之保持为符号距离函数，这存在如何选择重新初始化的时间和方式的难题。Li模型通过在能量泛函中引入一个内部约束能量，去除了水平集函数在演化过程中需重新初始化的难题。通过对Li模型的分析，提出了一个新的变分水平集的分割模型。该模型通过在能量泛函中加入一个较简单的内部约束能量，同样可以实现水平集演化过程中的无需重新初始化。并且通过对边缘停止函数的重新定义，引入了新的外部能量，使得本文模型对噪声图像的分割更具鲁棒性。实验表明无论是在收敛速度上，还是在对噪声图像的分割质量上，本文模型和Li模型相比都具有一定的优势。
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