文档介绍：密级:——编号:——基于猄P偷耐枷穹指工学硕士学位论文‘硕士研究生:指导教师:学科、专业:论文提交日期:学位授予单位:龚贤卫计算机科学与技术学院哈尔滨工程大学学位级别:所在单位:论文答辩日期:黄风岗教授工学硕士计算机软件与理论年月分类号
摘要一个有效的结果。但是为了保持为ǔJ奔洳匠ざ佳≡竦煤苄。獾随着信息技术逐渐深入到人们的日常生活中,图像信息已成为人们获取的信息中的重要部分,并且如何利用、处理图像信息变得越来越重要。图像分割是图像处理领域中重要而基本的问题,有着重大的理论和现实意义。虽然人们提出了各种各样的分割方法,但还是有某些问题有待解决。基于猄P偷乃郊枷穹指罘椒ㄊ恰趾苡判愫椭匾5幕于变形模型的图像分割方法。它依赖的特征是图像里同质区域的全局信息,所以对于一般的图像,它具有分割快速、准确的优点。但是在实验中发现,对于人脑的核磁共振成像壤嗨仆枷瘢酝幕贛—模型的水平集方法却不能分割。另外,在传统的水平集方法中,必须要进行复杂的水平集的重新初始化以确保水平集函数在迭代过程中保持为符号距离函数佣繁?傻玫致了整个演化过程浪费了很多时间,尤其在大幅图像上。本文对基于№Ⅲ—模型的、传统的水平集分割方法,引入无需重新初始化的水平集加以改进。新方法除了保持—模型的传统水平集方法的全局优化的优点外,还加速了演化,另外解决了传统方法对人脑的核磁共振成像壤嗨仆枷癫荒芊指畹奈侍狻J笛榻峁砻鳎慕蟮算法,对于大多数图像,只需不到次的迭代就可以得到理想的分割效果。在对合成图像、生物和医学图像等的分割都表现出了鲁棒、快速的特点。关键词:图像分割;猄P停水平集方法;重新初始化哈尔滨工程大学硕士学位论文
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盔学位论文原创性声明哈尔滨工程大学日期:矽辍墼阳下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中已本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者┳:
第滦髀图像分割的概念及其基本方法种类概述中扮演着最重要的角色。因此,数字图像处理学是实现机器智能化的一个重自从人类发明计算机以来,人们就梦想着有一天计算机能实现像人一样的智能化。视觉是人类最高级的感觉器官,所以,毫无疑问图像在人类感知要的方面。数字图像处理领域包括图像增强、图像复原,图像压缩和图像分割等。图像分割之所以一直占据自动图像处理领域中的中心地位。一方面由上面所提到的,它不同于大多图像处理方面的方法话闶淙胧涑龆际峭枷瘢而图像分割是输入是图像,输出是从这些图像中提取出来的属性的处理方法毫硪环矫媸且蛭M枷穹指钍且恢只镜募扑慊泳跫际酰谴油枷翊理到图像分析的关键步骤。有效、合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息,从而使得更高层的图像理解成为可能。而图像理解正是智能化的一部分。长远理论方面的意义,很明显,是为了彻底实现视觉的智能化。现实意义有很多,比如对图像视频压缩,以及对其他的生物特征的识别缰肝识别,虹膜识别,步态识别榷伎梢酝ü枷穹指罾创锏狡淠康摹R桓龇常典型的例子就是,现在流行的一种视频压缩标准是一在低比特率下,仍能达到高压缩,而依然完成高音画质的传输,所以现在很受欢迎捎它采用了基于对象的压缩编码方法,把图像和视频分割成不同的对象,分别处理,除了能提高数据压缩,还能实现基于内容的交互功能。所以,图像分割在其中扮演了一个必要且很重要的角色。但是该标准的编码系统是开放的,可随时加入新的编码算法模块,所以没有规定该采用那种分割方法,因此人们都在提出或提高各种算法。因此,图像分割也有很强的现实意义的。图像分割就是把一幅图像栉猂ü恢址椒ɑ蚣际跏沟肦分解为几个互不重叠的同质的区域栉W,即满足⋯:哈尔滨工程大学硕士学位论文
。基于区域的分割方法有:门限处下面将简要介绍门限处理、区域生长,和分裂合并三种方法。』闶且桓隽ㄇ颍琲,琻。鉵丑。运械膇和琲≠,,对于,⋯,,賘。一这里,足嵌ㄒ逶诩蟁。的点上的逻辑谓词,矿是空集。分割的程度取决于要解决的问题。就是说,在应用中,当感兴趣的对象已经被分离出来时,就停止分割,也就是说超过所需的分割是没有意义的。异常图像的分割是图像处理中最困难的任务之一。精确的分割决定着计算分析过程的成败。因此,应该对提高稳定分割的可能性给予特别的关注。图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特性之一:不连续性