圖像分割作為數(shù)字圖像處理技術(shù)的重要組成部分,不僅是圖像處理難題分析到解決的必要環(huán)節(jié),而且也為圖像信息辨識(shí)和機(jī)器視覺(jué)提供了必不可少的準(zhǔn)備工作。圖像分割在安全信息識(shí)別、交通控制系統(tǒng)、衛(wèi)星圖像定位、醫(yī)學(xué)影像等多個(gè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。基于偏微分方程的變分水平集方法日益成熟和完善,該方法的高效性使其逐漸成為圖像分割的主流方法之一,并且其在隱式曲面圖像分割中的擴(kuò)展和應(yīng)用也成為研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn)。圖像分割變分水平集Chung-Vese模型使用一個(gè)水平集函數(shù)分割多個(gè)區(qū)域,相較于用數(shù)個(gè)特征標(biāo)識(shí)函數(shù)標(biāo)記多個(gè)區(qū)域的傳統(tǒng)圖像分割方法,只需要求取一個(gè)函數(shù)的極值,提高了效率,減少了計(jì)算量。通過(guò)引入內(nèi)蘊(yùn)梯度和內(nèi)蘊(yùn)散度,本文設(shè)計(jì)了三維曲面圖像分割的Chung-Vese模型,并結(jié)合輔助變量構(gòu)造了相應(yīng)的交替方向乘子法（ADMM:Alternating Direction Method of Multipliers）,通過(guò)分析簡(jiǎn)單的子問(wèn)題來(lái)求解原問(wèn)題,具有較好的高效性。隱式曲面上的圖像處理,與曲面的形狀和特性息息相關(guān)。傳統(tǒng)曲面構(gòu)建方法結(jié)合水平集函數(shù)和復(fù)雜的隱式方程,難以構(gòu)建真實(shí)山體的等比例模型,而且山體表面的植被會(huì)因海拔高度... 

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究的背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第二章 變分水平集方法和圖像分割經(jīng)典TV模型
    2.1 水平集方法
    2.2 變分水平集方法
    2.3 圖像分割的經(jīng)典TV模型
        2.3.1 求解TV模型的對(duì)偶算法
        2.3.2 求解TV模型的Split Bregman交替迭代優(yōu)化方法
        2.3.3 求解TV模型的交替方向乘子法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 平面圖像分割的變分水平集模型
    3.1 兩相圖像分割模型
        3.1.1 平面圖像分割的二值標(biāo)記函數(shù)模型及求解算法
        3.1.2 平面兩相圖像分割的Chan-Vese模型及求解算法
        3.1.3 平面圖像分割的Mumford-Shah模型及求解算法
    3.2 多相圖像分割模型
        3.2.1 變分水平集多相圖像分割的基本模型
        3.2.2 用n個(gè)水平集函數(shù)分割n個(gè)區(qū)域的分割方案
        3.2.3 用n-1個(gè)水平集函數(shù)分割n個(gè)區(qū)域的分割方案
        3.2.4 用n個(gè)水平集函數(shù)分割2~n個(gè)區(qū)域的分割方案
        3.2.5 多相圖像分割變分水平集模型的求解算法
    3.3 本章小結(jié)
第四章 隱式曲面圖像分割的變分水平集模型
    4.1 隱式曲面圖像分割的Chan-Vese模型及求解算法
    4.2 隱式曲面圖像分割的Potts模型及求解算法
    4.3 隱式曲面圖像分割的Mumford-Shah模型及求解算法
    4.4 隱式曲面圖像分割的Chung-Vese模型及求解算法
        4.4.1 曲面的構(gòu)建
        4.4.2 水平集劃分方案
        4.4.3 模型求解
    4.5 隱式曲面圖像分割模型數(shù)值試驗(yàn)
        4.5.1 山體曲面實(shí)驗(yàn)
        4.5.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)和展望
    5.1 本文的工作總結(jié)
    5.2 今后的工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Potts模型的隱式曲面上的圖像分割方法[J]. 王靖,潘振寬,鄭永果,端金鳴.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2014(09)
[2]隱式曲面兩相圖像分割的變分水平集模型及對(duì)偶方法[J]. 王琦,潘振寬,魏偉波,王鈺.  電子學(xué)報(bào). 2011(01)

博士論文
[1]基于PDE的隱式曲面上的圖像處理[D]. 吳春林.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3712062