2023年全國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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文檔簡介

1、近年來,我國近海海域赤潮事件頻發(fā)且規(guī)模不斷擴大,嚴重破壞了海洋的生態(tài)環(huán)境,制約了我國沿海經濟的可持續(xù)發(fā)展,這引起了我國政府及科學界的高度重視。我國政府從不同層面對赤潮發(fā)生的機制、預警、預報與防治方法的研究進行了大量的投入,其中自動識別有害赤潮藻是有效預防和快速鑒定赤潮藻種的重要工作,而赤潮藻顯微圖像分割結果的好壞直接影響自動識別的效果。本文的主要工作就是研究一種適合赤潮藻顯微圖像的分割方法。
   變分法和水平集方法是偏微分方程

2、理論中兩種常用的有效的數學方法,采用這兩種方法的圖像分割模型基于變分法的參數化活動輪廓模型(Snake模型)和基于水平集方法的幾何活動輪廓模型集中體現了偏微分方程圖像處理的優(yōu)越性。本文針對參數化活動輪廓模型滿足能量極小化原理和幾何活動輪廓模型適應曲線拓撲結構變化各自的優(yōu)點,并結合我國沿海常見有害赤潮藻種類繁多、形態(tài)各異和其顯微圖像噪聲多、信息模糊等的特點提出一種較為理想的赤潮藻顯微圖像分割方法——變分水平集赤潮藻顯微圖像分割方法。

3、>   利用變分水平集進行圖像分割的方法中,基于圖像邊緣的分割方法利用圖像邊緣的梯度信息進行圖像分割,不適用于噪聲多、信息模糊的赤潮藻顯微圖像;基于圖像區(qū)域的分割方法利用圖像的全局區(qū)域信息,具有良好的優(yōu)化分割效果,本文詳細分析和介紹了其經典的兩種模型:M-S模型和C-V模型。M-S模型的能量函數包含了對圖像的區(qū)域、活動輪廓曲線的描述,通過優(yōu)化該模型的能量函數,可以一次獲得原始信息模糊、噪聲較大的圖像的邊界、區(qū)域以及平滑圖像。有人提出用

4、水平集方法來解決M-S模型能量函數的優(yōu)化問題,即建立M-S模型的簡化模型C-V模型。C-V模型不依賴于圖像梯度,而且水平集函數的初始位置可以定義在圖像的任何地方,但C-V模型存在不足之處,在曲線演化過程中水平集函數需要不斷的重新初始化,因此,本文結合李純明等提出的在能量函數中融入距離保持項(懲罰項)的思想,提出無需初始化的變分水平集圖像分割方法,并在此基礎上,通過同時考慮圖像的邊緣和區(qū)域信息,得到適合多數赤潮藻種顯微圖像分割的方法——基

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