變分和非凸正則在圖像處理中的應用研究.pdf

1、西安電子科技大學學位論文獨創(chuàng)性(或創(chuàng)新性)聲明呲Y帆2帆3吣8㈣0㈣26眥6帆秉承學校嚴謹?shù)膶W風和優(yōu)良的科學道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標注和致謝中所羅列的內容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學或其它教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中做了明確的說明并表示了謝意。

2、申請學位論文與資料若有不實之處，本人承擔一切的法律責任。本人簽名：疊函日期：絲堅墮翌西安電子科技大學關于論文使用授權的說明本人完全了解西安電子科技大學有關保留和使用學位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學位期間論文工作的知識產(chǎn)權單位屬西安電子科技大學。學校有權保留送交論文的復印件，允許查閱和借閱論文；學校可以公布論文的全部或部分內容，可以允許采用影印、縮印或其它復制手段保存論文。同時本人保證，畢業(yè)后結合學位論文研究課題再攥寫的文章一律署名單

3、位為西安電子科技大學。(保密的論文在解密后遵守此規(guī)定)本學位論文屬于保密，在一年解密后適用本授權書。本人簽名：磊兩導師虢塑皇邊日期：鯊絲：壘魚：!!日期：如f弓易|3量模糊隸屬度函數(shù)的光滑性，較好地保持了各個隸屬度函數(shù)的邊緣幾何結構。在灰度圖像分割模型中，各個同性區(qū)域的亮度分布并非假定為MFRC模型中的固定形式的高斯分布，而是采用核估計的方法估計得到，從而能夠分割更復雜的圖像。在彩色圖像分割模型中，針對原始MFRC模型很難分割自然圖像的

4、問題，通過引入PCA描述子的方法，使自然圖像分割問題能夠被合理地納入到模糊區(qū)域競爭框架下討論。數(shù)值實驗表明：所提的兩個新分割模型與經(jīng)典的水平集模型和MFRC模型相比，能夠獲得更好的分割結果。所提的第二個分割模型與當前最好的基于圖割的自然圖像分割模型相比，具有更高的運算效率。4提出一類基于變分方法的非剛性圖像配準模型，其中包括單模態(tài)和多模態(tài)兩個模型。在單模態(tài)模型中，正則項采用加權的三z范數(shù)度量，一方面克服了迭代收斂不同步的問題，另一方面使

5、新模型既能保持圖像的邊緣幾何結構，又能避免塊效應的產(chǎn)生。在多模態(tài)模型中，不同模態(tài)的圖像被轉化為同一模態(tài)進行處理，提高了配準的效率。在模型求解方面，利用算子分裂和交替迭代的方法，原問題被轉化為閾值和加性算子分裂的迭代格式進行求解。數(shù)值實驗表明：所提配準方法對含噪以及變形較大的圖像都能實現(xiàn)較好的配準。5針對傳統(tǒng)的多模態(tài)配準中平均互信息不能很好地配準局部非剛性形變以及位移場在迭代過程中被過度磨光的問題，我們給出了一個新的配準模型。新模型采用局