基于活動輪廓線的彩色圖像分割.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、圖像分割是圖像處理與計算機視覺的基本問題之一。圖像分割就是把圖像劃分成若干互不交迭區(qū)域的集合,而這些區(qū)域要么對當前的任務(wù)有意義,要么有助于說明它們與實際物體或物體的某些部分之間的對應(yīng)關(guān)系。圖像分割的應(yīng)用十分廣泛,幾乎出現(xiàn)在有關(guān)圖像處理的所有領(lǐng)域,并涉及各種類型的圖像。 隨著技術(shù)的發(fā)展,個人計算機處理能力的增強,彩色圖像的應(yīng)用以及處理逐漸受到人們的重視,對彩色圖像的分割已經(jīng)成為計算機視覺,人工智能,醫(yī)學自動診斷等領(lǐng)域的重要研究方向

2、。彩色圖像分割是利用彩色信息將對應(yīng)圖像中特定的,具有獨特性質(zhì)的區(qū)域加以分離提取的過程。盡管灰度圖像的分割方法及策略已日趨成熟,但其中許多方法并不適合于直接分割彩色圖像。近年來,如模糊數(shù)學、馬爾可夫隨機場、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、小波分析等一些理論工具和模型,都有效地應(yīng)用于彩色圖像的分割。但是對所研究的具體圖像如何選取合適的彩色特征空間以及相應(yīng)的理論工具,仍是對彩色圖像進行成功分割的關(guān)鍵。 本文針對彩色圖像分割,重點研究了幾何活動輪廓

3、線中的兩個典型算法:測地活動輪廓線和基于Mumford-Shah模型的C-V方法,并研究了與幾何活動輪廓線息息相關(guān)的水平集方法,以及作為C-V方法基礎(chǔ)的Mumford-Shah模型及其簡化模型,描述它們數(shù)學模型,給出這些方法的理論依據(jù)和具體實現(xiàn)。進一步,提出了一種全局化的基于歐幾里德空間距離,采用合適色彩空間的彩色C-V方法,并給出理論證明;討論測地活動輪廓線和C-V方法的優(yōu)劣,并結(jié)合二者的優(yōu)勢,對其數(shù)學模型中的偏微分方程式進行合理改動

4、,提出了一種測地C-V方法,并將其擴展到彩色圖像分割上。最后,本文將新的彩色活動輪廓線方法應(yīng)用到各個領(lǐng)域,并通過實驗證明:彩色活動輪廓線在處理含有孔洞,復(fù)雜背景,弱邊緣以及噪聲的圖像上具有較好性能,且符合人眼感知本文的創(chuàng)新點主要分為三個方面: 1) 本文提出了一種新的彩色C-V方法,將Chan和Vese提出的基于Mumford-Shah模型的圖像分割方法(C-V方法)由灰度分割擴展到彩色分割,并給予一定改進,增強其在全局性和彩色

5、分割上的性能。同時考慮到人眼視覺感知,采用合適的色彩空間。 2) 提出了一種基于測地活動輪廓線模型和C-V方法的測地C-V方法,該方法結(jié)合了這兩種模型的優(yōu)點,在處理含有孔洞,復(fù)雜背景,弱邊緣以及噪聲的圖像上具有較好性能,并將其擴展到彩色圖像上。給出實驗證明其各種特性。 3) 本文將各種活動輪廓線方法應(yīng)用到各個領(lǐng)域中去,并列舉了算法在印刷網(wǎng)點圖像,自然圖像以及中醫(yī)舌像分割上的應(yīng)用,并給出試驗結(jié)果,進一步討論算法優(yōu)劣。

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