基于几何活动轮廓模型的数字图像分割方法研究

发布时间：2021-01-05 06:16

　　图像分割是以获取图像中人们感兴趣的部分为目的,根据不同特征将图像划分成互不重叠、各具特性的子区域的过程,这一技术是对图像作进一步分析的前提和基础.经过不断的积累和发展,上千种不同类型的分割方法已被提出.由于图像种类繁多,分割目的不同,所要提取的感兴趣区域的差异等,使得无法形成一套通用的图像分割算法,通常都是针对特定图像,形成能解决具体问题的图像分割方法.基于水平集的几何活动轮廓分割方法因其独有的优势,成为图像分割算法研究的热点.众多知名学者在这个方向上做了大量的研究工作,但还有一些问题未能很好地解决,例如初始轮廓的选取对图像的分割结果有一定的影响,分割算法不能较好地处理非同质图像（指灰度值、亮度等图像特征分布不均匀的图像）,对噪声鲁棒性差等,这些问题的解决有待继续深入研究.基于此,本学位论文开展了如下工作:1.提出了一个自适应的基于分数阶微分的几何活动轮廓分割新模型.为了提高传统分割模型的抗噪能力,本学位论文结合分数阶微分、水平集和曲线演化等理论,构造了一个包含全局项、局部项和正则项的新模型.全局项是一个压力符号函数模型,用来控制曲线演化的方向.局部项将分数阶微分、分数阶微分梯度模、以... 

【文章来源】：深圳大学广东省

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

控制曲线运动方向的示意

图 3.13 中各图像的中间一行像素点的灰度值变化情况.


本文编号：2958183