基于區(qū)域型水平集方法的圖像分割研究.pdf

1、圖像分析的主要目的是對(duì)圖像感興趣的目標(biāo)進(jìn)行分析處理，而圖像分割是提取出這些感興趣目標(biāo)的必經(jīng)步驟，并且是圖像分析中關(guān)鍵的一步。隨著科技水平的不斷發(fā)展和日益增長(zhǎng)的需要，圖像分割對(duì)于現(xiàn)代生活越來(lái)越具有重要的實(shí)用價(jià)值。目前，有大量的優(yōu)秀的圖像分割算法，其中基于水平集的主動(dòng)輪廓模型成為一種廣受歡迎的方法，它強(qiáng)調(diào)的是設(shè)計(jì)一個(gè)好的能量函數(shù)，然后通過(guò)最小化這個(gè)能量函數(shù)來(lái)得到最終目標(biāo)輪廓的過(guò)程，并且其中的曲線用零水平集表示。
　　 本文主要研究的

2、是基于區(qū)域型水平集的主動(dòng)輪廓模型，對(duì)水平集的理論基礎(chǔ)和數(shù)值計(jì)算做了研究，介紹了曲線演化理論，水平集的數(shù)值計(jì)算推導(dǎo)過(guò)程，以及其中的關(guān)鍵理論一變分法。接著介紹了所熟知的近年來(lái)出現(xiàn)的幾個(gè)經(jīng)典的區(qū)域型水平集模型，包括Chan-Vese模型，Region Scale Fitting模型，Local Chan-Vese模型等，我們給出了模型的理論依據(jù)和模型的能量函數(shù)表達(dá)式，并且展示了模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，然后對(duì)各種的模型的性能以及優(yōu)缺點(diǎn)給出了分析和對(duì)比。