几何活动轮廓模型对灰度不均匀图像局部分割研究

摘要

随着电子和计算机技术以及图像采集技术的快速发展，图像处理技术的应用得到了极大的重视。图像分割是图像处理中的一种关键技术，其目的就是把图像分成具有不同特征的区域并提取感兴趣的目标。基于能量的分割方法是在活动轮廓模型基础上发展起来的一种算法，其通过定义一个自变量包括边缘曲线和区域数据项的能量泛函，当能量达到最小时的曲线位置就是目标的轮廓所在。本文主要开展采用水平集方法实现灰度不均匀图像局部分割中的几何活动轮廓模型应用研究，主要研究内容如下。
　　针对仅采用全局能量项和局部能量项拟合的能量函数模型无法快速准确地分割灰度不均匀图像的问题，提出了将全局项（CV模型）和局部项（LGDF模型）通过自适应系数加权构造目标能量函数的局部分割算法。在算法初期，全局项起主导作用，引导曲线向目标轮廓靠近，当曲线接近目标轮廓，局部项起主导作用，引导演化曲线进一步靠近目标轮廓;以演化曲线上各点局部邻域内部灰度均值与演化曲线内部整体灰度均值的差的绝对值的均值作为权重系数，可以实现全局项和局部项之间的自适应调整，使能量函数更好地适应图像分割。
　　针对基于梯度和基于曲率等经典方法构建窄带都存在窄带控制不稳定和曲线进化精度不足的问题，提出了一种基于粒子群的阈值分割构建窄带的方法。该方法通过改变形态学算子半径大小控制窄带的宽度，不仅提高了窄带的稳定性，还可以优化了曲线进化的能量计算区域，大大提高了进化精度和效率。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 全局分割活动轮廓模型

1．2．2 局部分割活动轮廓模型

1．3 研究内容与结构安排

第2章 变分理论基础

2．1 基本数学理论

2．1．1 变分的概念与原理

2．1．2 梯度下降流

2．1．3 曲线演化问题

2．2 水平集方法

2．2．1 基本概念

2．2．2 符号距离函数与初始化

2．3 变分的水平集方法

第3章 几种经典的几何活动轮廓模型

3．1 全局分割模型

3．1．1 测地几何活动轮廓模型

3．1．2 基于全局区域信息的CV模型

3．1．3 基于局部区域信息的LBF模型

3．2 局部分割模型

3．2．1 LR-AC模型

3．2．2 FTC算法

3．2．3 BSMO-RLS算法

3．3 本章小结

第4章 应用于灰度不均匀图像局部分割的几何活动轮廓模型研究

4．1 窄带构建方法

4．1．1 基于粒子群算法的阈值分割方法

4．1．2 基于粒子群算法阈值分割构建窄带的可行性

4．2 构造一种新的目标能量函数

4．2．1 灰度不均匀图像分割难点分析

4．2．2 构造的目标能量函数形式

4．2．3 目标能量函数的水平集求解方法

4．3 实验结果分析

4．3．1 参数选取对分割结果的影响

4．3．2 实验结果对比分析

4．4 本章小结

第5章 总结与展望

参考文献

致谢