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硕士论文中包含的MATLAB代码实现了细节增强功能，并附有相关简介，项目名为“细节增强的matlab代码-master-thesis”
资源介绍
细节增强的matlab代码格子Boltzmann方法的Kerenl模糊主动轮廓
此存储库包含my的几种实现版本。
执行环境
操作系统：ubuntu
16.04
LTS
64位*处理器：Intel:registered:Core:trade_mark:i7-6700HQ
CPU
@
2.60GHz×8
图形处理单元：GeForce
GTX
965M
/
PCIe
/
SSE2
抽象的
在计算机视觉中，快速准确的图像分割仍然是一项艰巨的任务，因为现实世界中的图像通常会因噪声和强度不均匀性而失真。
为了克服这些问题，由于强大的拒绝局部极小值的能力，模糊聚类被广泛地应用于图像分割。
它还与内核度量标准相结合，以增强抗噪声和离群值的鲁棒性，并基于变分水平集框架构造非线性能量函数。
但是，级别集的实现通常会花费大量的CPU时间，并且需要“重新初始化”或规范化术语以保持级别集功能的平稳和稳定。
我们的研究提供了使用莱迪思博尔兹曼方法求解器来求解内核模糊活动轮廓模型的水平集方程的算法。
Lattice
Boltzmann方法可以通过逐个像素地独立计算来恢复水平集PDE，同时保持水平集功能的稳定性和平滑性。
因此，该算法快速，稳定并且与初始曲线
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