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针对带噪声图像分割结果不理想的现象,提出一种对带不同类型噪声的图像都能进行有效分割的变分模型。首先扩展了Chan-Vese(CV)模型的能量泛函,然后在数值求解过程中,引入一个辅助变量与水平集方法相结合,采用高效和无条件稳定的MOS算法,提高精度和计算效率。对带一定强度噪声的图像进行地分割实验,并与CV变分模型的分割结果进行比较。结果表明,该新变分模型较好地克服了噪声干扰的影响,对带噪图像的分割是有效的,迭代次数少,速度快且提高了目标分割的准确性。