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《吉林大学》 2008年
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非线性扩散模型在图像分割中的应用

胡银记  
【摘要】: 图像分割是图像分析的重要组成部分,是进行图像理解的关键性前期步骤.传统的图像分割方法通常基于图像边界的局部微分性质构造边界检测算子,往往不能得到理想的分割效果.二十世纪八十年代后期,基于偏微分方程的图像分割方法兴盛起来并得到蓬勃发展.本文是关于图像分割中非线性扩散模型的综述报告,主要介绍了基于边界检测和基于区域分划的两类分割模型. 本文首先在第一节回顾了图像分割的意义和一些传统方法,然后在第二节介绍了求解积分型泛函极值的变分法和有效处理曲线演化的水平集方法. 第三节主要介绍Snake活动轮廓模型和测地活动轮廓(GAC)模型两种基于边界的活动轮廓模型.基于边界的分割模型利用边界梯度模局部极大的特征做为停止条件,使用演化曲线进行边界检测.本节的内容包括Snake模型的基本思想和它的两个改进模型,GAC模型及其引出的一类非线性扩散方程的粘性解理论. 第四节主要介绍两个基于区域的分割模型:MS模型和CV模型.基于区域的分割模型与基于边界的分割模型不同,它不是直接检测特征变化迅速的图像边界,而是寻找图像特征基本一致或者变化缓慢的区域.我们详细回顾MS模型的变分近似解法和CV模型进行分片常数及分片光滑分割的方法.CV模型的极小化问题是非凸的,存在局部极小点,可能造成错误分割,对近年来寻找CV模型全局极小的一些结果,我们也做了介绍. 最后在第五节我们以GAC模型为例,介绍了图像分割过程中常见的偏微分方程的数值方法.
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP391.41

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