【摘 要】
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图像分割作为图像处理领域的一项基础性任务,也是计算机视觉领域三大分类任务之一,其重点是对图像中的每个像素点分类,已在遥感、医学等领域得到广泛应用。然而,对于遥感领域的SAR图像分割问题来说,其结果常受相干斑噪声影响,使得SAR图像的分割质量下降。其次,在医学图像分割过程中,常受各种伪影,如噪声、信号强度不均匀等问题的影响,以及普通图像在拍摄及传输过程中常受高斯噪声影响,导致图像分割性能下降。针对以
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图像分割作为图像处理领域的一项基础性任务,也是计算机视觉领域三大分类任务之一,其重点是对图像中的每个像素点分类,已在遥感、医学等领域得到广泛应用。然而,对于遥感领域的SAR图像分割问题来说,其结果常受相干斑噪声影响,使得SAR图像的分割质量下降。其次,在医学图像分割过程中,常受各种伪影,如噪声、信号强度不均匀等问题的影响,以及普通图像在拍摄及传输过程中常受高斯噪声影响,导致图像分割性能下降。针对以上提出的问题,论文着重研究非局部各向异性结构张量在各类分割方法中的应用,主要工作安排如下:1)提出一种基于非局部各向异性结构张量的分层学生t混合模型。在学生t混合模型中引入基于非局部各向异性结构张量的自适应加权模板,从而获取更多的图像先验知识,增强对SAR图像分割的鲁棒性。其次,结合分层思想提出分层学生t混合模型,将全局SAR图像分割问题分为几个子问题,一方面降低问题的复杂性,另一方面分层思想可以使得模型更好的拟合数据。最后,在SAR图像数据集上与现有的部分图像分割方法作比较,表明该算法在SAR图像分割问题上性能更佳,具有更强的鲁棒性。2)提出一种基于非局部各向异性结构张量的模糊C均值聚类算法。在模糊C均值聚类算法中引入具有图像内容分析能力的非局部各向异性结构张量的平滑模板,保证在分割的过程中保留图像细节并更好的应对各类噪声,克服模糊C均值聚类对于噪声图像分割效果不佳的问题。其次,使用基于图像灰度直方图拟合的初始聚类点选取算法,通过学生t混合模型提前获取初始点及聚类数,解决需要人工定义聚类数,以及因初始点选取不当导致的迭代步数过多、目标函数收敛慢的问题,从而加快分割速度。最后,在医学图像及普通图像数据集中与目前现有的部分图像分割方法作对比,验证此方法在含噪图像的分割问题上鲁棒性更强。
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