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《基于變分方法的圖像分割研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺中的關(guān)鍵問題之一，其應(yīng)用范圍非常廣泛，幾乎出現(xiàn)在有關(guān)圖像處理的所有領(lǐng)域，并涉及到各種類型的圖像。傳統(tǒng)非模型的分割方法由于其方法本身的局部性、分割區(qū)域邊界可能不完整、缺乏結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)能力等缺陷，難以滿足諸如醫(yī)學(xué)圖像分割等復(fù)雜分割應(yīng)用的需求。因此，需要一種有機(jī)結(jié)合圖像本身的低層次視覺屬性與待分割目標(biāo)各種信息的靈活框架，以獲得分割區(qū)域的完整表達(dá)?；谧兎址椒ǖ膱D像分割方法正是這種需求下出現(xiàn)的。傳統(tǒng)的基于變分方法的圖像分割模型有活動(dòng)輪廓模型，Mumford-Shan模型和Chen-Vese模型。傳統(tǒng)的變分模型在處理最底層的視覺
2、信息（灰度，彩色信息）組成的圖像獲得了巨大的成功。近些年研究的重點(diǎn)是在傳統(tǒng)模型上加入較高級(jí)的視覺信息?；谛螤钕闰?yàn)知識(shí)的分割模型是將對(duì)物體的先驗(yàn)認(rèn)知加入的傳統(tǒng)的模型中，使得模型在物體被遮擋或信息丟失的情況下做出正確的分割。紋理信息差異是指物體和背景之間的紋理的區(qū)別，從頻率分析的角度來看，這些區(qū)別在于頻率，方向以及尺度的差別。從圖像中提取紋理信息主要使用紋理結(jié)構(gòu)張量或者Gabor濾波器。提取的紋理信息組成的特征空間一般需要前期處理以去掉噪聲的干擾?；诩y理信息變分模型是指將這些提取的紋理信息融合到傳統(tǒng)的變分模型中達(dá)到分割的目的。關(guān)鍵詞：圖像分割，形狀先驗(yàn)知識(shí)，紋理分割
3、，活動(dòng)輪廓模型I華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractImagessegmentationisoneofthekeyissuesincomputervision,itsscopeofapplicationisverybroad,anditappearsinalmostallareasoftheimageprocessing.Traditionalnon-modelmethodsaredifficulttomeettheapplicationsofcomplicatedimagesegmentation,forexample,medicalimagesegmenta
4、tion,becauseoftheirincompleteborderregionsegmentation,andthelackofaprioriknowledge.So,imagessegmentationbasedonvariationalmethodisemerging.ActiveContourmodels,Mumford-ShanmodelandChen-VesemodelareTraditionalsegmentationmodelsbasedonvariationalmodels.Thetraditionalvariationalmodelobtain
5、edgreatsuccessindealingwiththelowlevelvisualinformation(greyorcolorinformation)images.Therefore,inrecentyears,researchofsegmentationisfocusedonthetraditionalmodelintegratedwiththehighervisualinformation.Segmentationmodelsbasedonshapeprioriknowledgeaddtheshapeprioriknowledgetothetraditi
6、onalmodel,theobjectswhichareblockedorlossofinformationwillbecorrectlysegmented.Texturedifferenceisthedifferencebetweenthetextureonobjectsandbackgroundoftheimage.Fromthefrequencyanalysispointofview,thedifferenceliesinthefrequency,scaleanddirection.Extractingtextureinformationfromimagesu
7、sedtexturestructuretensororGaborfilters.Thefeaturespacecomposedofextractedtextureinformation,thefeaturespaceneedspretreatmenttoremovenoise.Thevariationalmethodbasedontextureinformationisonethatintegratesthetextureinformationintotraditionalmodel.Keywords:imagesegmentation,shapediffere
