19137.噪聲魯棒的偏微分方程圖像分割模型

1、噪聲魯棒的偏微分方程圖像分割模型重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文（學(xué)術(shù)學(xué)位）學(xué)生姓名：劉金彥指導(dǎo)教師：何傳江教授專業(yè)：計(jì)算數(shù)學(xué)學(xué)科門類：理學(xué)重慶大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院二O一五年四月重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要I摘要圖像分割是圖像分析和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)至關(guān)重要問(wèn)題。它的主要目標(biāo)是把給定的圖像劃分成一系列有意義的區(qū)域，同時(shí)從這些區(qū)域中選取最感興趣的目標(biāo)區(qū)域，便于后續(xù)的圖像處理。目前為止，包括活動(dòng)輪廓模型在內(nèi)的大量好的方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像分割。近年來(lái)，

2、基于水平集的活動(dòng)輪廓模型，由于實(shí)現(xiàn)方法簡(jiǎn)單并且有較好的分割效果，已經(jīng)成為圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)熱門研究課題，深受國(guó)內(nèi)外廣大學(xué)者的普遍關(guān)注?；顒?dòng)輪廓模型主要分為兩類：基于邊緣的模型以及基于區(qū)域的模型。與邊緣活動(dòng)輪廓模型相比，區(qū)域活動(dòng)輪廓模型有更多的優(yōu)勢(shì)，比如，可以更準(zhǔn)確地提取圖像的弱邊緣與模糊邊緣，對(duì)初始輪廓的大小和位置不敏感，更重要的是對(duì)噪聲具有較強(qiáng)的魯棒性。本學(xué)位論文討論區(qū)域活動(dòng)輪廓模型，主要針對(duì)現(xiàn)有活動(dòng)輪廓模型不能準(zhǔn)確分割弱邊緣、模糊邊

3、緣和被噪聲嚴(yán)重污染的圖像的問(wèn)題。圍繞CV模型、RSF模型和Zhang模型等幾個(gè)知名的區(qū)域活動(dòng)輪廓模型展開研究，探討這些模型對(duì)噪聲敏感的原因，提出新的噪聲魯棒的水平集演化模型。所做主要工作如下：針對(duì)噪聲圖像，基于曲線演化理論和水平集方法，提出一個(gè)對(duì)噪聲魯棒的水平集分割模型。利用圖像的局部和全局信息，構(gòu)造新的速度函數(shù)，得到一個(gè)水平集演化偏微分方程。實(shí)驗(yàn)表明，該模型對(duì)含有高噪聲的合成圖像和真實(shí)圖像有很好的分割效果，同時(shí)能準(zhǔn)確提取弱邊緣和模糊邊