基于先驗形狀約束的圖像分割研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、圖像處理在人類生活的各個方面得到了廣泛應用,對社會的發(fā)展起到了重要的作用。圖像分割是圖像處理的核心內容之一,圖像分割的理論研究近年來發(fā)展十分迅速。偏微分方程方法,尤其是基于水平集的幾何活動輪廓模型能夠自然地處理拓撲結構的變化(如變形曲線的分裂與合并),分割效果良好。近年來,基于先驗形狀約束的水平集分割方法稱為圖像分割領域的一個研究熱點。
　　本文主要研究基于先驗形狀約束的水平集圖像分割模型。在分析圖像分割算法研究現(xiàn)狀的基礎上,首先

2、介紹了曲線演化模型、活動輪廓模型和水平集的相關理論。
　　其次,對經典的單先驗形狀約束的Chan-Vese(CV)分割模型進行分析,該模型對同時分割多個目標無能為力。在CV模型中引入標記函數(shù)后,多先驗形狀能夠約束曲線的演化,從而實現(xiàn)多先驗形狀約束下的多目標分割。
　　最后,本文提出一種參數(shù)自適應的Kernel Principal Component Analysis(KPCA)的先驗形狀約束的水平集模型。在分割目標之前先用K

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