變分水平集方法的圖像處理.pdf

1、圖像分析的重要步驟包括圖像分割及圖像降噪，圖像分割及降噪的方法有很多。由傳統(tǒng)的分割降噪方法發(fā)展到基于曲線演化理論的分割降噪方法標(biāo)志著偏微分方程的圖像分割技術(shù)趨于成熟?；谇€演化理論的幾何活動輪廓模型應(yīng)用廣泛，求解方法通常采用水平集方法。
　　 本文基于曲線演化理論建立了兩個圖像處理模型，其中用于圖像分割的模型是無邊界主動輪廓(C-V)模型的一種推廣。首先，在C-V模型中加入邊緣檢測算子，克服了C-V模型不能檢測局部信息的缺陷;

2、其次，在模型中添加了懲罰項，用于將水平集函數(shù)保持為符號距離函數(shù)，使得改進(jìn)后的分割模型計算簡單;然后，將C-V模型中的面積項系數(shù)由常數(shù)推廣為關(guān)于像素點(diǎn)信息的函數(shù)，使得改進(jìn)后的模型能夠根據(jù)圖像信息自適應(yīng)調(diào)節(jié)演化曲線的運(yùn)動方向，增強(qiáng)模型的自適應(yīng)性;最后，在模型求解過程中用加權(quán)的灰度平均值代替?zhèn)鹘y(tǒng)的絕對平均值，減小計算誤差。實(shí)驗結(jié)果表明，新模型與C-V模型相比，提高了圖像分割的準(zhǔn)確度，降低了計算的復(fù)雜度，是一種更加有效的圖像分割模型。
　

3、　 本文研究的第二個圖像處理模型是降噪模型，它將水平集函數(shù)引入到用于圖像降噪的P-M模型中得到一個新的圖像降噪模型。實(shí)驗結(jié)果表明改進(jìn)的降噪模型在平滑噪聲的同時既能夠保留目標(biāo)物體的邊界，又避免了階梯效應(yīng)的產(chǎn)生，與P-M模型相比，降噪效果更好。
　　 本文結(jié)構(gòu)如下:
　　 第1章緒論部分綜述了選題的背景和意義，簡介圖像處理的內(nèi)容及方法，給出了論文的結(jié)構(gòu)。
　　 第2章介紹水平集方法在圖像分割中的應(yīng)用及發(fā)展?fàn)顩r，重點(diǎn)

4、介紹基于曲線演化理論的幾種典型的圖像分割模型。
　　 第3章是作者的主要工作。首先基于圖像分割原理運(yùn)用變分水平集方法建立了圖像分割模型，其次給出了模型的詳細(xì)求解過程，最后將實(shí)驗結(jié)果與C-V模型作比較，總結(jié)了改進(jìn)的分割模型的優(yōu)點(diǎn)。
　　 第4章作者將變分水平集方法引入到P-M降噪模型，得到一個新的圖像降噪模型，給出了模型的詳細(xì)求解過程，最后將實(shí)驗結(jié)果與P-M降噪模型作比較，總結(jié)了改進(jìn)的降噪模型的優(yōu)點(diǎn)。最后總結(jié)全文并對未來的