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文檔簡介
1、該文采用最小描述長度(MDL)準(zhǔn)則,將這三方面的要求具體化為對應(yīng)的描述長度,進(jìn)而推導(dǎo)出活動(dòng)圍道的能量泛函.以該能量泛函為基礎(chǔ),提出了更合理的活動(dòng)圍道方法-基于MDL的活動(dòng)圍道方法.該論文工作的創(chuàng)新點(diǎn)主要在以下方面:1.基于MDL準(zhǔn)則,提出了一種新的能量泛函.在該能量泛函中,同時(shí)描述了隨機(jī)場圖像的特性,圍道的區(qū)域一致性特性以及圍道的形態(tài)特性.隨機(jī)場圖像的描述語言采用概率分布模型,描述長度是圍道內(nèi)外區(qū)域中圖像數(shù)據(jù)概率的以2為底對數(shù)的負(fù)數(shù);活
2、動(dòng)圍道區(qū)域一致性的描述語言為有符號的梯度圖,描述長度是圍道內(nèi)區(qū)域有符號梯度的總和;圍道形態(tài)的描述語言采用平滑性,描述長度正比于圍道的長度.2.基于所提出的能量泛函,提出了一種新的參數(shù)型活動(dòng)圍道方法-參數(shù)B樣條型基于MDL準(zhǔn)則的活動(dòng)圍道方法.同時(shí)也提出了基于區(qū)域歐拉數(shù)的拓?fù)渥赃m應(yīng)處理方案,有效地解決了參數(shù)型活動(dòng)圍道方法中的拓?fù)渥赃m應(yīng)性問題.3.基于所提出的能量泛函,提出了一種新的幾何型活動(dòng)圍道方法-幾何型基于MDL準(zhǔn)則的活動(dòng)圍道方法.最后
3、基于原始圖像,以低定位精度的活動(dòng)圍道作為初始活動(dòng)圍道,進(jìn)一步獲得高定位精度的活動(dòng)圍道.4.基于幾何型MDL準(zhǔn)則的活動(dòng)圍道方法,提出了一種基于活動(dòng)圍道的無監(jiān)督紋理圖像分割方法.方法適合于分割由粗細(xì)程度差別較大或方向性差別較大的紋理組成的圖像.5.提出了一種新的水平截集函數(shù)初始化和重初始化方案.方法首先直接計(jì)算出距離函數(shù),此時(shí)水平截集函數(shù)不具備充分的光滑性;然后基于Mumford-Shah泛函光滑距離函數(shù)的突變部分,而保留距離函數(shù)的光滑部分
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