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1、圖像分割是數(shù)字圖像處理中的重要環(huán)節(jié),它有著承前啟后的作用,既是對(duì)所有圖像預(yù)處理效果的一個(gè)檢驗(yàn),也是后續(xù)進(jìn)行圖像分析與解譯的基礎(chǔ)?;谒郊膱D像分割算法是近年來(lái)圖像分割研究的一個(gè)重要方向,本文首先對(duì)圖像分割的常用算法進(jìn)行了總結(jié),然后介紹了水平集方法相關(guān)理論,最后對(duì)水平集方法在圖像分割領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行重點(diǎn)研究,主要工作如下:
首先,利用水平集方法能初步獲取較好的目標(biāo)輪廓的特點(diǎn)和分水嶺算法準(zhǔn)確的邊緣檢測(cè)能力,提出一種基于水平集和
2、分水嶺相結(jié)合的改進(jìn)輪廓檢測(cè)算法。該算法采用由粗糙到準(zhǔn)確的方式,在運(yùn)用水平集演化初步檢測(cè)目標(biāo)輪廓的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步運(yùn)用標(biāo)記分水嶺算法檢測(cè)準(zhǔn)確的輪廓邊界。
其次,針對(duì)自然紋理圖像,本章利用概率密度模型描述自然紋理圖像的局部統(tǒng)計(jì)特征,并通過(guò)多尺度滑動(dòng)窗更好地?cái)M合紋理基元,然后由紋理基元與不同紋理之間的特征相似性獲得水平集演化方程的外部能量項(xiàng),提出一種基于鄰域概率密度函數(shù)特征集的水平集圖像分割方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法對(duì)自然紋理圖
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