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中文摘要：
源自Mumford-Shah图像分割泛函变分问题的自由非连续问题(Free-discontinuity problems)广泛存在于图像处理、材料科学和流体力学等科学和工程领域。图像处理中的自由非连续问题涉及图像去噪、分割、识别、配准和计算视觉等。项目组提出了基于知识的多层Mumford-Shah自由非连续问题、集成非线性形状先验知识的广义mumford-Shah自由非连续问题和生物医学动态PET图像多层Mumford-Shah自由非连续问题数学模型和相应的几何水平集数值求解方法，为解决青光眼辅助诊断、恶性肿瘤放射治疗靶区勾画等复杂生物医学图像处理问题提供了有效的新理论和新方法。同时，项目组还提出了复杂环境下多目标运动跟踪识别、卫星合成孔径雷达干涉测量（InSAR）图像滤波、配准与分类、药液异物在线视觉检测识别等新理论和新方法。总之，项目达到了预期的研究目标，取得了一系列的重要研究成果，开展了一系列实质性的国际合作交流，培养了3名博士和11名硕士，项目经费使用合理。
结论摘要：
英文主题词Mumford-Shah Fuctional,Free-discontinuity problems,Level set methods, Biomedical image process,InSAR image process
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