變分PDE Mumford-Shah分割模型研究.pdf

1、圖像分割是高級(jí)圖像處理如圖像理解和圖像識(shí)別的基礎(chǔ)，是圖像分析和計(jì)算機(jī)可視化的重要分支，無(wú)論是在理論研究領(lǐng)域還是實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域都具有很高的關(guān)注度.另外隨著人類(lèi)活動(dòng)范圍的不斷擴(kuò)大，圖像分割的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴(kuò)大，從而發(fā)揮著無(wú)可估量的作用.
　　Mumford-Shah(M-S)模型是圖像分割領(lǐng)域的經(jīng)典模型之一，受到國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注.本文在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上分別對(duì)Chan-Vese(C-V)模型和分片常數(shù)M-S模型進(jìn)行改進(jìn)，

2、提出了新的二相和多相的圖像分割方法，并對(duì)與之相關(guān)的各種問(wèn)題進(jìn)行了研究和討論.
　　本文首先介紹了圖像分割的研究目的及意義，現(xiàn)有典型的圖像分割方法，以及與論文相關(guān)的變分法、梯度下降法等理論知識(shí).然后，詳細(xì)闡述了本文所提出的兩種新的分割方法:(1)在C-V模型中融入圖像邊緣信息，并運(yùn)用K均值聚類(lèi)算法計(jì)算圖像目標(biāo)和背景區(qū)域的灰度均值，在本原對(duì)偶理論框架下，給出了所提模型的一個(gè)等價(jià)形式，利用半隱式梯度下降法快速求解，在合成圖像和自然圖像上