圖像多相分割的變分水平集方法.pdf

1、圖像分割是三維重建、目標(biāo)識(shí)別、資源分類等研究的基礎(chǔ)，在醫(yī)學(xué)臨床診斷、視頻監(jiān)控、衛(wèi)星遙感等多個(gè)領(lǐng)域都有重要應(yīng)用。傳統(tǒng)的單水平集方法不能很好地解決這類分割問(wèn)題，而且對(duì)分割目標(biāo)的分割局限于兩相圖像的場(chǎng)景中，因而需要對(duì)多相圖像分割進(jìn)行研究。 多相圖像分割是該領(lǐng)域近年來(lái)研究的新問(wèn)題，其主要目的是根據(jù)圖像不同特征，用輪廓線將圖像劃分為不同區(qū)域。變分水平集方法由于在多種模型的融合、變拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的處理、多區(qū)域劃分表達(dá)等方面的優(yōu)越性而成為多相圖像分

2、割的新方法。本文將一種用于圖像分類的用N個(gè)水平集函數(shù)劃分N個(gè)區(qū)域的變分水平集方法推廣到多相圖像分割。其主要工作包括： (1)在模型中增加了水平集函數(shù)作為符號(hào)距離函數(shù)的懲罰項(xiàng)，使整個(gè)計(jì)算無(wú)需傳統(tǒng)的水平集函數(shù)不斷重新初始化的處理。 (2)采用通用的區(qū)域模型表達(dá)，可以方便地應(yīng)用于符合不同噪聲分布的圖像多相分割。 (3)將分段常值的圖像多相分割模型推廣到分段光滑圖像，并基于圖像修復(fù)的概念建立了分段光滑參數(shù)估計(jì)方程的自動(dòng)計(jì)