基于活動(dòng)輪廓線的彩色圖像分割.pdf

1、圖像分割是圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本問(wèn)題之一。圖像分割就是把圖像劃分成若干互不交迭區(qū)域的集合，而這些區(qū)域要么對(duì)當(dāng)前的任務(wù)有意義，要么有助于說(shuō)明它們與實(shí)際物體或物體的某些部分之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。圖像分割的應(yīng)用十分廣泛，幾乎出現(xiàn)在有關(guān)圖像處理的所有領(lǐng)域，并涉及各種類型的圖像。 隨著技術(shù)的發(fā)展，個(gè)人計(jì)算機(jī)處理能力的增強(qiáng)，彩色圖像的應(yīng)用以及處理逐漸受到人們的重視，對(duì)彩色圖像的分割已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)，人工智能，醫(yī)學(xué)自動(dòng)診斷等領(lǐng)域的重要研究方向

2、。彩色圖像分割是利用彩色信息將對(duì)應(yīng)圖像中特定的，具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域加以分離提取的過(guò)程。盡管灰度圖像的分割方法及策略已日趨成熟，但其中許多方法并不適合于直接分割彩色圖像。近年來(lái)，如模糊數(shù)學(xué)、馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、小波分析等一些理論工具和模型，都有效地應(yīng)用于彩色圖像的分割。但是對(duì)所研究的具體圖像如何選取合適的彩色特征空間以及相應(yīng)的理論工具，仍是對(duì)彩色圖像進(jìn)行成功分割的關(guān)鍵。 本文針對(duì)彩色圖像分割，重點(diǎn)研究了幾何活動(dòng)輪廓

3、線中的兩個(gè)典型算法：測(cè)地活動(dòng)輪廓線和基于Mumford-Shah模型的C-V方法，并研究了與幾何活動(dòng)輪廓線息息相關(guān)的水平集方法，以及作為C-V方法基礎(chǔ)的Mumford-Shah模型及其簡(jiǎn)化模型，描述它們數(shù)學(xué)模型，給出這些方法的理論依據(jù)和具體實(shí)現(xiàn)。進(jìn)一步，提出了一種全局化的基于歐幾里德空間距離，采用合適色彩空間的彩色C-V方法，并給出理論證明；討論測(cè)地活動(dòng)輪廓線和C-V方法的優(yōu)劣，并結(jié)合二者的優(yōu)勢(shì)，對(duì)其數(shù)學(xué)模型中的偏微分方程式進(jìn)行合理改動(dòng)

4、，提出了一種測(cè)地C-V方法，并將其擴(kuò)展到彩色圖像分割上。最后，本文將新的彩色活動(dòng)輪廓線方法應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明：彩色活動(dòng)輪廓線在處理含有孔洞，復(fù)雜背景，弱邊緣以及噪聲的圖像上具有較好性能，且符合人眼感知本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要分為三個(gè)方面： 1) 本文提出了一種新的彩色C-V方法，將Chan和Vese提出的基于Mumford-Shah模型的圖像分割方法（C-V方法）由灰度分割擴(kuò)展到彩色分割，并給予一定改進(jìn)，增強(qiáng)其在全局性和彩色

5、分割上的性能。同時(shí)考慮到人眼視覺(jué)感知，采用合適的色彩空間。 2) 提出了一種基于測(cè)地活動(dòng)輪廓線模型和C-V方法的測(cè)地C-V方法，該方法結(jié)合了這兩種模型的優(yōu)點(diǎn)，在處理含有孔洞，復(fù)雜背景，弱邊緣以及噪聲的圖像上具有較好性能，并將其擴(kuò)展到彩色圖像上。給出實(shí)驗(yàn)證明其各種特性。 3) 本文將各種活動(dòng)輪廓線方法應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域中去，并列舉了算法在印刷網(wǎng)點(diǎn)圖像，自然圖像以及中醫(yī)舌像分割上的應(yīng)用，并給出試驗(yàn)結(jié)果，進(jìn)一步討論算法優(yōu)劣。