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《基于改進(jìn)的gvf圖像分割問題研究》由會員上傳分享,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、^一玄二■'■八雜-——分類號:密級:.'UDC:_____單位化碼:嘩心二,給與‘.化、.矣激至赴乂擎石巧立拳與轅巧手侖?.論文題目:基于改進(jìn)的GVF圖像分割問題研究-裘..:-v:V..;;、'心'’蘭癖-隊(duì)。;禱>s^z:1320190296?r_學(xué)號.t,‘唐遙遙心一。作者.計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)名稱3:?20?16年6月1日...^
2、'安徽工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文論文題目:基于改進(jìn)的GVF圖像分割問題研究BasedontheimprovedGVFresearchimagesegmentationproblem作者:唐遙遙學(xué)院:計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院指導(dǎo)教師:劉宏申單位:安徽工業(yè)大學(xué)協(xié)助指導(dǎo)教師:單位:論文提交日期:2016年6月1日學(xué)位授予單位:安徽工業(yè)大學(xué)安徽馬鞍山24300獨(dú)創(chuàng)性說明本人鄭重聲明:所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究王作及取得研究成果。盡我所知,除了文中特別加W標(biāo)注和致謝的地方外,論文中不
3、包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫的研究成果,也不包含為獲得安徽王業(yè)大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書所使用過的材料一。與我同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中做了明確的說明并表示-了謝意。l以M'篇名■造_日期馬:關(guān)于論文使用授權(quán)的說明、良本人完全了解安徽王業(yè)大學(xué)有關(guān)保留使用學(xué)位論文的規(guī)定,日:學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件,允許論文被查閱和借閱;學(xué)??晒崳姴颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容,可W采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論。文,保密的論文在解密后應(yīng)遵循此規(guī)定愛怒
4、刖月:滬簽名_導(dǎo)師簽名_.喪糾摘要摘要傳統(tǒng)Snake模型是運(yùn)用圖像本身所固有的信息對目標(biāo)輪廓邊界進(jìn)行定位,保證輪廓曲線的連續(xù)性以及光滑性。它顛覆了傳統(tǒng)的自底向上的信息傳輸方式,利用高層信息采用自上向下的處理方式。采用Snake模型對感興趣目標(biāo)的提取更加便利以及高效,該模型一經(jīng)提出便被廣泛地應(yīng)用。但是傳統(tǒng)Snake模型存在的一些問題如捕獲范圍小、凹陷區(qū)域邊界提取問題,Xu等人提出的梯度矢量流GVF方法對這些不足都有所改進(jìn)。GVF方法也有其不足,如對于深度凹陷區(qū)域的邊緣提取依然不理想,對于這
5、個問題本文提出了一種改進(jìn)方法VGVF方法。本論文所做的工作以及重要的研究結(jié)論如下:(1)GVF是基于傳統(tǒng)Snake模型的一種改進(jìn)方法,對梯度矢量流原理及數(shù)學(xué)公式的實(shí)現(xiàn)方法做了詳細(xì)的說明,并再現(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較分析其與傳統(tǒng)Snake模型的改進(jìn)之處,對于初始位置的設(shè)置以及凹陷區(qū)域都做了較大的改進(jìn),擴(kuò)大了外力場的捕獲范圍,一定程度上改進(jìn)了對凹陷區(qū)域邊界的提取問題。(2)提出了一種新的改進(jìn)方法。該方法是基于GVFSnake場與一個常矢量作叉積構(gòu)成了GVF矢量積復(fù)合場。如果該常矢量是入或出場平面的單位矢量,則
6、生成的新的外力場我們將它稱作旋轉(zhuǎn)梯度矢量場(即VGVFSnake場)。VGVFSnake場的最大特點(diǎn)是其力場方向圍繞目標(biāo)邊緣旋轉(zhuǎn)。(3)對動態(tài)規(guī)劃算法和貪心算法進(jìn)行了分析,并將其用來計(jì)算能量函數(shù)的最小化問題。將VGVF方法結(jié)合動態(tài)規(guī)劃算法和貪心算法,并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,與GVF方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了比對,闡明了改進(jìn)方法可以解決圖像深度凹陷區(qū)邊緣提取問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了改進(jìn)方法具有可行性。關(guān)鍵詞:傳統(tǒng)Snake模型;梯度矢量流;矢量叉積;VGVF方法;動態(tài)規(guī)劃算法;貪心算法IAbstractAbs
7、tractTraditionalSnakemodeltriestopositiontheboundaryoftargetedcontour,inordertoensurethecontinuityandsmoothnessofthecontourcurve,whichadoptedtheup-downinformationprocessingmethodinsteadofthetraditionalbottom-upinformationtransportation.Itismoreconven
8、ientandefficienttouseSnakemodeltoextractcertaininterestedtarget,whichhasbeenwidelyusedsincethedayitwasinvented.However,therelaysomeflawsinthismodel,suchassmallcapturescopeandSagareaboundaryextraction,whichinsomeextenthavebeenimprovedbyGVFmethodformul