基于活動(dòng)輪廓模型的非同質(zhì)圖像分割算法研究.pdf

1、圖像分割是指將圖像按照不同特征劃分成若干個(gè)具有相似性或一致性的區(qū)域，并提取出感興趣目標(biāo)的過(guò)程。它是圖形識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域至關(guān)重要的預(yù)處理，對(duì)圖像的特征提取和研究起到了關(guān)鍵性的作用。隨著新的理論和方法的發(fā)展以及研究人員對(duì)原有模型的不斷改進(jìn)，近年來(lái)涌現(xiàn)出不少分割算法。但是由于圖像種類繁多，應(yīng)用具有復(fù)雜性，目前還沒(méi)有一種能夠普遍適用于所有圖像的分割方法?；谄⒎址匠痰幕顒?dòng)輪廓模型是一類新興的圖像處理模型，它是依托曲線演化理論發(fā)展起來(lái)的，與

2、傳統(tǒng)的圖像分割算法相比具有更強(qiáng)的自適應(yīng)性、更高的分割精度等優(yōu)點(diǎn)。
　　本文圍繞基于活動(dòng)輪廓模型的圖像分割方法展開(kāi)研究。首先對(duì)圖像分割算法進(jìn)行了歸納和綜述，根據(jù)活動(dòng)輪廓模型的分類，詳細(xì)介紹了幾種經(jīng)典的活動(dòng)輪廓模型;然后對(duì)活動(dòng)輪廓模型中的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行了描述;最后對(duì)基于活動(dòng)輪廓模型的非同質(zhì)圖像分割算法進(jìn)行了重點(diǎn)研究，主要內(nèi)容如下:
　　1.提出一種新的結(jié)合全局和局部信息活動(dòng)輪廓的非同質(zhì)圖像分割模型。提出的模型充分利用圖像的區(qū)域

3、信息，消除非同質(zhì)污染的影響，并利用交互熵準(zhǔn)則得到局部自適應(yīng)權(quán)重，有效地提高了非同質(zhì)圖像分割精度。
　　2.對(duì)基于信息幾何的快速分割算法進(jìn)行改進(jìn)。原有的快速算法利用黎曼最速下降法改變曲線演化的方向，極大地提高了算法收斂速度。但是原有算法沒(méi)有考慮圖像的局部特征，無(wú)法分割灰度非同質(zhì)圖像。因此對(duì)原有算法進(jìn)行改進(jìn)，充分利用圖像區(qū)域信息，提高算法分割的準(zhǔn)確性。
　　實(shí)驗(yàn)中，采用Jaccard相似系數(shù)-JS(Jaccard similar

4、ity)和Dice相似系數(shù)-DSC(Dicesimilarity coefficient)兩個(gè)指標(biāo)對(duì)不同模型的分割結(jié)果進(jìn)行定量分析，結(jié)果表明:
　　1.與經(jīng)典的活動(dòng)輪廓模型相比，提出的模型JS和DSC的值最接近1，迭代次數(shù)不多于50次。此外，當(dāng)設(shè)置不同初始輪廓線對(duì)圖像進(jìn)行分割時(shí)，傳統(tǒng)的活動(dòng)輪廓模型產(chǎn)生了不同的分割結(jié)果，而提出的模型結(jié)果是相似的。說(shuō)明提出的模型對(duì)灰度非同質(zhì)圖像進(jìn)行分割具有較高的計(jì)算效率和準(zhǔn)確率，且降低了對(duì)初始輪廓位置