2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理的許多問題,例如,圖像的分割、增強(qiáng)、跟蹤等經(jīng)常表現(xiàn)為病態(tài)問題。數(shù)學(xué)上通過能量度量最小化把這些問題轉(zhuǎn)化成變量或函數(shù)的最優(yōu)化問題。經(jīng)變分方法導(dǎo)出圖像處理問題的偏微分方程。這為圖像處理提供了一種強(qiáng)大的數(shù)學(xué)框架。這些數(shù)學(xué)框架能把圖像處理問題表為一個(gè)適定問題。它能保證解的存在性、唯一性和規(guī)整性。本文主要就幾何曲線演化模型及其在醫(yī)學(xué)圖像中的應(yīng)用進(jìn)行探討。解決醫(yī)學(xué)圖像的分割、圖像放大和除噪中的一些問題。 通過分析參數(shù)主動(dòng)輪

2、廓模型和幾何主動(dòng)輪廓模型分割圖像的機(jī)理和性能。梯度向量流和圖像梯度的有機(jī)組合產(chǎn)生的力場(chǎng)作為Snake模型新的外力場(chǎng)。模型保留了GVFSnake模型能較大獲取圖像邊界的范圍,有效地推動(dòng)曲線進(jìn)入深度凹陷區(qū)域;同時(shí)當(dāng)輪廓曲線到目標(biāo)區(qū)域附近時(shí)發(fā)揮梯度場(chǎng)較精確的優(yōu)點(diǎn)。將該模型應(yīng)用于心臟MRI圖像的分割,取得了較好的效果。提出了一種新的先驗(yàn)形狀Snake模型。由先驗(yàn)形狀構(gòu)造先驗(yàn)力場(chǎng)作為Snake模型外力場(chǎng)的一部分。這樣就自然地把先驗(yàn)形狀導(dǎo)入到Sna

3、ke模型中,能夠有效地處理變形曲線從弱邊緣泄漏的問題和圖像受到噪聲干涉后的分割問題。不同于常見的先驗(yàn)形狀通過先驗(yàn)曲線上的點(diǎn)和演化曲線上的點(diǎn)的距離來約束演化曲線的方法。本文還提出了自適應(yīng)氣球力的測(cè)地線主動(dòng)輪廓模型。根據(jù)像素屬于感興趣區(qū)域的先驗(yàn)知識(shí)來控制氣球力的膨脹和收縮,對(duì)帶有噪聲的MRI圖像、超聲圖像和目標(biāo)帶有缺損邊緣的合成圖像進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)證明能改善測(cè)地線主動(dòng)輪廓模型分割圖像的效果和效率。這是一種把先驗(yàn)形狀知識(shí)集成到測(cè)地線主動(dòng)輪廓模型的

4、新方法。 圖像放大常用曲面插值或曲面擬合實(shí)現(xiàn)。我們提出了基于小波的多分辨分析和尺度關(guān)系,提出兩種圖像放大的幾何模型。第一種首先建立起放大圖像和原圖像關(guān)系的向量子空間W<,u0>,由正則化泛函模型得到在W<,u0>上的Euler-Lagrange方程。第二種由拉格朗日方法通過變分由總變差和限制條件構(gòu)成的Lagrange函數(shù)極小導(dǎo)出各向異性擴(kuò)散方程。圖像放大和增強(qiáng)同時(shí)進(jìn)行。一些實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明了提出的方法的有效性。 幾何圖像模型

5、在圖像除噪中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。提出小波域上的圖像擴(kuò)散濾波模型。把小波的多分辨分析的尺度關(guān)系導(dǎo)入到圖像的擴(kuò)散方程。分析了基于隱式測(cè)地線主動(dòng)輪廓模型圖像除噪的特性。在此基礎(chǔ)上對(duì)其偏微分方程的離散格式進(jìn)行了改進(jìn),較好地解決了圖像的除噪和邊緣保護(hù)的矛盾。分析了Min/max曲率流除噪和邊緣保護(hù)的原理。提出Min/max混合曲率流對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理。邊緣信息被提取,在邊緣處采用Min/max曲率流演化,在其它地方采用曲率流演化。三種模型對(duì)圖像除噪

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