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《河南大学》 2008年
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两类基于水平集方法的分割模型

裴明  
【摘要】: 图像处理是计算机视觉的基础,也是图像理解的重要组成部分。随着计算机的发展,图像处理近年来得到极大的重视和长足的发展,已经迅速渗透到人类生活和社会发展的各个方面。 图像分割是计算机视觉和图像处理领域当中一个经典和关键的问题,在图像处理中占有重要的位置。随着图像分割在各个领域中得到越来越广泛的应用,传统的线性方法显示出一定的局限性。最近,非线性的方法,尤其是基于偏微分方程的图像分割方法受到人们越来越多地重视。在基于PDE的图像分割方法中,水平集方法是其中十分有用和重要的一种,基于水平集方法的主动轮廓线模型集中体现了基于PDE图像分割方法的优越性。然而,它又存在不足之处,例如传统的水平集方法在模拟图像时用边界内外区域的灰度均值作为水平集系数,这种描述方法对于灰度值变化细微的图像处理效果不好。 在本论文中,我们主要研究基于水平集方法的图像分割。在回顾数字图像处理和图像分割的发展历程及研究现状之后,我们介绍了主动轮廓线模型、曲线演化和水平集方法的相关理论。 然后,我们提出了一种改进的水平集方法,将水平集方法与数学形态学的分水岭分割方法相结合,改进水平集的参数,使得模型可以分割灰度变化细微并且复杂的图像,能较好的利用图像的全局信息,在图像分割中取得令人满意的结果。 最后,我们又提出了一种将水平集方法与区域竞争分割模型相结合的图像分割模型。通过实验结果表明,我们提出的模型是可行的。
【学位授予单位】:河南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
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1 陈颖;同时实现去噪和反差增强的算法研究[D];西北大学;2009年
2 郭晓洁;基于非参数模型的图像分割方法研究[D];云南大学;2010年
3 郭瑞林;基于互信息理论的非参数方法分析及其在图像分割中的应用[D];云南大学;2012年
【共引文献】
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3 杨得国;万红娟;杨勐;;基于轮廓检测的自然图像分割[J];华中师范大学学报(自然科学版);2012年01期
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1 薄一航;模拟人类视觉感知的行人图像显著结构的研究及应用[D];北京交通大学;2011年
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7 许冠明;人脑磁共振图象分割研究[D];东南大学;2005年
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【同被引文献】
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3 刘永新;谭南林;苏树强;;基于区域生长的电路板图像分割算法的研究[J];国外电子测量技术;2007年12期
4 克兢;侯榆青;王大凯;唐升;;一种改进型保持形状的图像对比度增强算法(英文)[J];光子学报;2009年01期
5 周鲜成;;图像分割方法及其应用研究综述[J];信息技术;2007年12期
6 张建伟;夏德深;;基于双水平集的图像分割模型[J];计算机研究与发展;2006年01期
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8 周则明,陈强,王平安,夏德深;基于窄带水平集的曲线演化与左心室MRI图像分割[J];计算机工程与应用;2003年27期
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10 郭敏;马远良;朱霆;;基于偏微分方程的医学超声图像去噪方法[J];计算机工程与应用;2007年15期
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3 陈守水;基于偏微分方程的图像降噪及质量评价研究[D];上海交通大学;2008年
4 丰雪;基于信息熵方法的非寿险定价研究[D];大连理工大学;2008年
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1 黄外斌;基于水平集图像恢复的若干研究[D];浙江大学;2003年
2 刘鑫;基于PDE的几种图像处理方法及其数值解法[D];大连理工大学;2005年
3 许冠军;数字图像去噪算法研究[D];浙江大学;2006年
4 陈金男;基于水平集方法的图像分割研究[D];燕山大学;2007年
5 冒海波;基于主动轮廓模型的图像分割算法的研究与应用[D];南京理工大学;2007年
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7 石洁;基于水平集的多相图像分割方法研究[D];青岛大学;2009年
8 张凤;多值关联规则挖掘算法的研究[D];西安科技大学;2010年
【二级引证文献】
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