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文檔簡介
1、圖像分割就是根據(jù)目標和背景的先驗知識對圖像中的目標背景進行標記，然后將要識別的目標從背景中分離出來的一個過程。由于現(xiàn)在沒有通用的分割方法，而給定一個問題選擇合適的分割算法也沒有標準的方法，所以如何快速、有效地將感興趣的目標從復(fù)雜的背景中分割出來一直是國內(nèi)外研究的熱點。近年來基于LevelSet的幾何活動輪廓模型在圖像分割領(lǐng)域得到了很大的發(fā)展，它解決了一些參數(shù)化活動輪廓模型不能解決的問題，如不能處理拓撲變換，不能處理大變形等等。本文在該模
2、型的基礎(chǔ)上首先基于自適應(yīng)鄰域的測地線活動輪廓模型，它通過改造內(nèi)能項擴大了捕獲范圍，同時采取GVF作為外力，很魯棒地解決了弱邊界泄漏的問題。接著又提出了基于Mumford-Shah的點云實現(xiàn)的活動輪廓模型，通過創(chuàng)建和圖像特征相關(guān)的散亂點集作為圖像的問題域，并采取無網(wǎng)格方法來求解，很好的提高了分割精度，在這模型中，初始輪廓與圖像特征無關(guān)，一些內(nèi)部輪廓可以被自動檢測到。最后我們給出了基于Mumford-Shah模型的Gabor實現(xiàn)的紋理圖像分
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