圖像分割是根據(jù)紋理特征、灰度信息、顏色和形狀將其分成具有相應(yīng)特征的區(qū)域,然后從中對(duì)感興趣的區(qū)域作進(jìn)一步圖像處理,是圖像處理過(guò)程的重要步驟。在所有分割算法中,水平集算法依靠輪廓曲線動(dòng)態(tài)演化的思想,憑借其自由的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、強(qiáng)大的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)等優(yōu)越性能被廣泛使用。然而由于受不同復(fù)雜場(chǎng)景等影響,圖像呈現(xiàn)出不同程度的灰度不均勻性,給分割帶來(lái)很大挑戰(zhàn)。目前,基于水平集方法精確的對(duì)灰度不均勻圖像進(jìn)行分割,是當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。本文主要研究基于水平集方法在灰度不均勻圖像上的分割,對(duì)于局部二值擬合模型分割存在的缺陷和不足從兩個(gè)角度提出相應(yīng)的改進(jìn),主要工作如下:（1）針對(duì)局部二值擬合分割模型中曲線演化緩慢迭代時(shí)間長(zhǎng)、弱邊緣分割不理想問(wèn)題,提出基于局部引入全局信息的局部二值擬合能量模型。該方法通過(guò)在灰度均勻區(qū)域引入局部全局作用力加速輪廓的演化,利用灰度均勻判斷函數(shù)判斷曲線上各點(diǎn)周圍區(qū)域的灰度分布均勻程度,進(jìn)而確定局部全局作用力的使用范圍,通過(guò)計(jì)算使其朝著能量最小化方向運(yùn)動(dòng),實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)區(qū)域快速準(zhǔn)確的分割。（2）針對(duì)局部二值擬合分割模型中需要人工初始化對(duì)初始輪廓位置及大小敏感問(wèn)題,改進(jìn)后的引入局部全局信息的局部二值擬... 

【文章來(lái)源】：安徽理工大學(xué)安徽省

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１圖像分割在圖像工程中的地位??

連續(xù)函數(shù)曲面扒上具有相同函數(shù)值的同值曲線表示低維空間中的演化曲線，??因函數(shù)值不同不影響計(jì)算，為了便于統(tǒng)一通常令＜３＝０，也將其稱之為零水平集。??為了更好理解，如圖２所示，第一排灰色區(qū)域?qū)?yīng)目標(biāo)區(qū)域輪廓演化，圖２中紅??色曲面是水平集函數(shù)扒ｘ，＿ｙ），截面是對(duì)應(yīng)時(shí)刻的目標(biāo)區(qū)域即零水平集。??１０??

ｄｔ??曲線Ｃ的演化收斂的速度是由速度函數(shù)Ｖ決定，幾何形變主要由法向矢量方??向的運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致，演化過(guò)程中主要依靠法向分量驅(qū)動(dòng)曲線的演化。如圖４所示，曲??線中箭頭代表該處的單位法向量Ｎ，所指方向?yàn)樵撎幥�將會(huì)演化的方向。??〇??圖４曲線演化示意圖??Ｆｉｇｕｒｅ４?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｃｕｒｖｅ?ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ??主動(dòng)輪廓是朝著單方向演化，當(dāng)曲線沿法向方向演化時(shí)，演化速度最快。僅??僅依靠速度函數(shù)和法向矢量，會(huì)導(dǎo)致曲線在各自演化時(shí)因演化速率不同出現(xiàn)相交??現(xiàn)象，研宄發(fā)現(xiàn)可以依靠在曲線中加入曲率信息克服了曲線交錯(cuò)現(xiàn)象的出現(xiàn)。從??１４??


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