分割分片常值圖像的活動(dòng)輪廓模型研究.pdf

1、圖像處理是圖像理解和分析的重要組成部分,也是模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ),而圖像分割則是圖像處理的重要前提與基礎(chǔ),是圖像處理的一個(gè)關(guān)鍵步驟。圖像分割的目的是將給定圖像分割成一系列有意義的區(qū)域,從中選取出感興趣的目標(biāo)區(qū)域。目前,基于偏微分方程的圖像分割方法(活動(dòng)輪廓模型),由于其實(shí)現(xiàn)方法簡單且分割效果好的優(yōu)勢,受到了圖像分割研究領(lǐng)域的廣泛關(guān)注?，F(xiàn)有的活動(dòng)輪廓模型通?？煞譃閮纱箢?基于邊緣的分割模型和基于區(qū)域的分割模型。與基于邊緣的活動(dòng)輪廓模

2、型相比,基于區(qū)域的活動(dòng)輪廓模型具有很多獨(dú)特的優(yōu)勢,例如,能更好地提取圖像的弱邊緣(因?yàn)椴皇褂脠D像的梯度信息),同時(shí)對噪聲更具魯棒性(因?yàn)槭褂脜^(qū)域統(tǒng)計(jì)信息)等。
　　在圖像分割中,對于一些復(fù)雜圖像可以先做保邊界平滑預(yù)處理,得到近似的分片常值圖像,然后使用分割模型對其進(jìn)行處理,從而獲得更有效的分割結(jié)果。因此,直接研究分片常值圖像的分割具有非常重要的意義。
　　本學(xué)位論文討論基于區(qū)域的活動(dòng)輪廓模型及其在近似分片常值圖像分割中的應(yīng)用

3、,主要圍繞用于近似分片常值圖像分割的經(jīng)典 C-V模型及其幾個(gè)改進(jìn)模型展開研究。主要工作如下:
　　針對C-V模型的輪廓初始化、水平集函數(shù)的重新初始化、收斂速度以及多相圖像分割等問題,結(jié)合改進(jìn)的C-V模型,提出一個(gè)分片常值圖像分割的活動(dòng)輪廓模型。該模型基于全局區(qū)域信息并利用變異系數(shù)構(gòu)造數(shù)據(jù)保真項(xiàng),其水平集演化方程為常微分方程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型保持了C-V模型的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)無需輪廓初始化以及水平集函數(shù)的重新初始化,且收斂速度快。此外