基于水平集的圖像分割技術(shù)研究.pdf

1、圖像分割通常作為圖像處理的基礎(chǔ)性操作，圖像分割結(jié)果直接關(guān)系到后續(xù)更高層的圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺工作。水平集方法的出現(xiàn)，給活動(dòng)輪廓模型帶來(lái)了強(qiáng)大的生命力，并由此出現(xiàn)了大量經(jīng)典的輪廓模型。可以通過水平集方法，隱性的描述曲線的演化過程，克服了參數(shù)化Snake模型的很多固有缺陷，能夠自動(dòng)處理演化過程中曲線的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化，這使得活動(dòng)輪廓模型在應(yīng)用中得到了很大的拓展。本文將主要研究水平集曲線演化理論在圖像分割中的應(yīng)用，并且研究如何將構(gòu)造出性能更加優(yōu)

2、越的新活動(dòng)輪廓模型。本文可以分為以下3個(gè)部分：
　　 首先，研究了水平集方法在曲線演化理論中的應(yīng)用及其算法，并且研究了基于水平集方法的活動(dòng)輪廓模型的發(fā)展及其經(jīng)典模型。利用水平集方法來(lái)隱性的描述曲線的演化，可以自動(dòng)處理演化中曲線的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化，由此產(chǎn)生了一些性能優(yōu)越的幾何活動(dòng)輪廓模型。本文介紹了水平集的數(shù)值計(jì)算方法，和一些性能較好的水平集快速算法和其初始化算法。詳細(xì)介紹了一些經(jīng)典的基于水平集方法的活動(dòng)輪廓模型，并對(duì)其進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，

3、分析了相關(guān)模型固有的一些優(yōu)缺點(diǎn)。
　　 其次，研究了基于偏微分方程的圖像去噪方法，并將圖像去噪方法與基于水平方法的圖像分割方法向融合，提出了一個(gè)新的圖像分割模型。噪聲對(duì)圖像的污染會(huì)使得在處理圖像分割的過程中產(chǎn)生錯(cuò)誤，因此，在本文中研究了在各方面性能都比較優(yōu)越的基于偏微分方法的圖像去噪方法，提出了一個(gè)新的基于高階微分方程的圖像去噪方法。并將該去噪方法與水平集圖像分割方法相融合，目的是使得在處理圖像分割和圖像去噪過程中能夠相互利用對(duì)