变分水平集图像分割模型研究

发布时间：2020-12-27 12:24

　　图像分割是一个基础且重要的图像处理领域研究方向。很多专家学者对其进行了研究并提出了大量基于不同理论的图像分割方法,其中变分水平集的活动轮廓模型由于其坚实的理论基础和好的实验效果,受到广大学者的关注。变分水平集活动轮廓模型通过极小化关于水平集函数的能量泛函实现图像分割,其中的能量泛函主要包含两项:数据保真项和正则化项。很多学者对数据保真项和正则项做了大量的研究,取得了很多有效的成果,但是还是存在很多有待改进的地方,比如对灰度不均图像和噪声图像处理的鲁棒性等问题。为了能够较好地处理灰度不均图像和噪声图像,本文对数据保真项和正则项进行了一些研究改进,其主要内容如下:1.提出了一种基于核度量的局部图像拟合（KLIF）能量的变分水平集模型,用于分割具有噪声和灰度不均的图像。首先,通过极小化基于核度量数据项的能量泛函来获得局部核拟合图像（KLFI）。然后,利用此局部核拟合图像,构建局部图像拟合能量,建立了一个变分水平集模型。此外,在能量中采用了两个正则化项,以在进化过程中使水平集函数保持稳定。最后,采用不动点迭代算法和三步时间分解的梯度下降法分别交替更新局部拟合图像和水平集函数。实验结果表明,提出... 

【文章来源】：湖北民族大学湖北省

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 活动轮廓图像分割的研究现状
    1.3 本文主要内容和结构安排
        1.3.1 主要研究内容
        1.3.2 结构安排
第2章 活动轮廓的相关基础理论
    2.1 曲线演化问题
    2.2 水平集方法
        2.2.1 水平集理论
        2.2.2 变分理论
    2.3 几种经典的图像模型
        2.3.1 MS模型
        2.3.2 CV模型
        2.3.3 LBF模型
        2.3.4 LIF模型
        2.3.5 LRICF模型
    2.4 本章小结
第3章 基于核度量的局部拟合活动轮廓模型
    3.1 引言
    3.2 核度量
    3.3 基于核度量的局部拟合图像分割模型
        3.3.1 本文模型
1（x）和f₂（x）">        3.3.2 求解f₁（x）和f₂（x）
        3.3.3 求解φ
        3.3.4 计算K(I（y）,f（x）中的σ
    3.4 设置初始条件和模型算法
    3.5 数值实验
        3.5.1 对提出的模型进行简单的测试
        3.5.2 CV, LBF, LIF和我们的模型对比
        3.5.3 对噪声图像的处理
        3.5.4 对不同噪声图像的处理
    3.6 本章小结
第4章 结合余弦拟合能量与pLaplace正则项的图像分割模型
    4.1 引言
    4.2 pLaplace正则项
    4.3 基于余弦拟合图像分割模型
        3.3.1 本文模型
1和c₂">        3.3.2 求解c₁和c2

        3.3.3 求解φ
    4.4 数值实验
        4.4.1 初始轮廓的鲁棒性
        4.4.2 对灰度不均图像的分割
        4.4.3 对真实图像的分割
        4.4.4 对噪声图像的分割
        4.4.5 与其他的模型比较
    4.5 本章小结
第5章 全文总结
    5.1 全文总结
    5.2 工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间的研究成果、参加学术会议及获奖
致谢


【参考文献】：
博士论文
[1]图像增强的变分模型与数值计算[D]. 王伟.重庆大学 2017
[2]图像分割的变分模型及数值实现[D]. 吴永飞.重庆大学 2016
[3]图像复原问题变分模型和算法研究[D]. 刘俊.电子科技大学 2015
[4]图像分割的变分模型与数值计算[D]. 陈强.重庆大学 2014
[5]基于变分方法的图像分割和图像恢复研究[D]. 马丽艳.北京交通大学 2013

硕士论文
[1]彩色眼底图像的血管分割方法研究[D]. 孙妤喆.广西师范大学 2017



本文编号：2941728

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