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文檔簡介
1、圖像分割通常作為圖像處理的基礎性操作,圖像分割結(jié)果直接關系到后續(xù)更高層的圖像處理和計算機視覺工作。水平集方法的出現(xiàn),給活動輪廓模型帶來了強大的生命力,并由此出現(xiàn)了大量經(jīng)典的輪廓模型??梢酝ㄟ^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,能夠自動處理演化過程中曲線的拓撲結(jié)構(gòu)的變化,這使得活動輪廓模型在應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用,并且研究如何將構(gòu)造出性能更加優(yōu)
2、越的新活動輪廓模型。本文可以分為以下3個部分:
首先,研究了水平集方法在曲線演化理論中的應用及其算法,并且研究了基于水平集方法的活動輪廓模型的發(fā)展及其經(jīng)典模型。利用水平集方法來隱性的描述曲線的演化,可以自動處理演化中曲線的拓撲結(jié)構(gòu)的變化,由此產(chǎn)生了一些性能優(yōu)越的幾何活動輪廓模型。本文介紹了水平集的數(shù)值計算方法,和一些性能較好的水平集快速算法和其初始化算法。詳細介紹了一些經(jīng)典的基于水平集方法的活動輪廓模型,并對其進行了實驗,
3、分析了相關模型固有的一些優(yōu)缺點。
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,提出了一個新的圖像分割模型。噪聲對圖像的污染會使得在處理圖像分割的過程中產(chǎn)生錯誤,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
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