基于變分水平集方法的多目標(biāo)檢測(cè)模型.pdf

1、多相圖像分割是目前圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的研究?jī)?nèi)容之一，在醫(yī)學(xué)圖像處理，遙感圖像處理及機(jī)器視覺(jué)等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用。由于問(wèn)題的復(fù)雜性，多相圖像分割的建設(shè)與計(jì)算方法引起了圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。通過(guò)水平集方法可方便的建立多相圖像分割的數(shù)學(xué)模型。本文采用變分水平集方法建立了一種新的多相圖像分割的數(shù)學(xué)模型，包括的工作主要有：提出了一種新的基于變分水平集方法的多目標(biāo)檢測(cè)模型。這種模型實(shí)現(xiàn)了用n-1個(gè)水平集方程對(duì)n-1個(gè)目標(biāo)和背景

2、共n個(gè)區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)。其次，結(jié)合測(cè)地主動(dòng)區(qū)域模型的概念，在測(cè)地主動(dòng)輪廓線模型的基礎(chǔ)上增加了基于概率分布區(qū)域的表達(dá)，將模型推廣到Gaussian分布，Rayleigh分布和其他許多分段常值分布情形。然后，在模型中用Heaviside函數(shù)定義了水平集函數(shù)所劃分的各個(gè)區(qū)域的特征函數(shù)，從而解決了分割過(guò)程中產(chǎn)生重疊和真空的問(wèn)題，并用符號(hào)距離函數(shù)對(duì)水平集函數(shù)進(jìn)行約束，避免了水平集函數(shù)的重復(fù)初始化。本文根據(jù)提出的模型設(shè)計(jì)了PDEs并推導(dǎo)了對(duì)應(yīng)的半隱式差