【摘 要】
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图像分割是按照不同特征将图像划分成互不重叠、具有独特性质的各个区域,从而提取感兴趣目标的位置或者边界的过程.这一技术是进一步图像分析、理解的基础和关键,被广泛应用于多个领域,特别是在图像处理领域占据着重要的地位.迄今为止,上千种分割方法已被提出,通常都是针对特定问题的图像分割方法,具有一定的针对性和局限性,无法形成一个适合所有类型图像通用的分割算法.基于变分水平集方法和基于区域的活动轮廓分割方法在
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图像分割是按照不同特征将图像划分成互不重叠、具有独特性质的各个区域,从而提取感兴趣目标的位置或者边界的过程.这一技术是进一步图像分析、理解的基础和关键,被广泛应用于多个领域,特别是在图像处理领域占据着重要的地位.迄今为止,上千种分割方法已被提出,通常都是针对特定问题的图像分割方法,具有一定的针对性和局限性,无法形成一个适合所有类型图像通用的分割算法.基于变分水平集方法和基于区域的活动轮廓分割方法在图像分割中得到成功的应用,但还有一些问题有待解决,例如参数选择、初始轮廓的影响、噪声敏感等问题.本学位论文针对数字图像常存在噪声大、弱边缘、对比度低区域、非同质等分割难题,开展了如下工作:1.提出一种新符号压力函数驱动的活动轮廓分割模型.在低维空间中,用一组勒让德多项式近似地拟合图像灰度变化,融入勒让德多项式的SPF能精确逼近感兴趣区域.新模型利用新的SPF特性以及气球力作为局部信息,能灵活控制曲线收缩膨胀运动,降低对初始轮廓的敏感性.同时,新模型还引入正则项作为全局项来限制曲线演化长度,能有效地实现非同质、低对比度图像的分割.实验结果表明,新模型与已有的勒让德水平集模型、传统分割模型相比,分割的结果更加精确,计算复杂度低,分割速度快.2.提出一种改进的自适应全局项分割ACM.针对新模型的全局项是常数,导致分割结果无法得到正确边界,提出一个改进的自适应全局项.利用演化曲线的背景与前景的勒让德系数向量差值的均值、最大值、最小值函数构造了自适应全局项,从而形成一个能实时更新演化曲线的能量函数.实验结果显示改进的模型能更好的处理图像细节,加快了演化速度.3.提出一种融入勒让德多项式的活动轮廓分割新模型.为了避免LIF模型窗口尺寸的选择,构建了融入勒让德多项式的新的局部拟合图像,产生了新的差值能量函数作为局部项.新LIF模型选取Chan-Vese模型中能量拟合函数作为全局信息,用权重系数来根据图像类型调整局部信息以及全局信息的比例.实验结果显示,新LIF模型能更好的避免LIF模型对初始轮廓以及噪声敏感等问题,相比于传统的模型能更好地解决非同质图像分割问题.
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