基于先驗(yàn)形狀約束的圖像分割研究.pdf

1、圖像處理在人類生活的各個(gè)方面得到了廣泛應(yīng)用,對(duì)社會(huì)的發(fā)展起到了重要的作用。圖像分割是圖像處理的核心內(nèi)容之一,圖像分割的理論研究近年來(lái)發(fā)展十分迅速。偏微分方程方法,尤其是基于水平集的幾何活動(dòng)輪廓模型能夠自然地處理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化(如變形曲線的分裂與合并),分割效果良好。近年來(lái),基于先驗(yàn)形狀約束的水平集分割方法稱為圖像分割領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。
　　本文主要研究基于先驗(yàn)形狀約束的水平集圖像分割模型。在分析圖像分割算法研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,首先

2、介紹了曲線演化模型、活動(dòng)輪廓模型和水平集的相關(guān)理論。
　　其次,對(duì)經(jīng)典的單先驗(yàn)形狀約束的Chan-Vese(CV)分割模型進(jìn)行分析,該模型對(duì)同時(shí)分割多個(gè)目標(biāo)無(wú)能為力。在CV模型中引入標(biāo)記函數(shù)后,多先驗(yàn)形狀能夠約束曲線的演化,從而實(shí)現(xiàn)多先驗(yàn)形狀約束下的多目標(biāo)分割。
　　最后,本文提出一種參數(shù)自適應(yīng)的Kernel Principal Component Analysis(KPCA)的先驗(yàn)形狀約束的水平集模型。在分割目標(biāo)之前先用K