基于全局凸分割模型的兩相圖像分割研究.pdf

1、圖像分割作為圖像處理技術(shù)的一個重要的應(yīng)用領(lǐng)域，其目的就是對原始的圖像進行某種運算，把圖像分離成具有不同特征的區(qū)域，把感興趣的對象提取并顯示出來。近年來，在兩相圖像分割領(lǐng)域，以變分水平集方法為框架的幾何主動輪廓線模型在圖像分割方面產(chǎn)生了許多成果。但是，隨著圖像分割在各個領(lǐng)域中得到越來越廣泛的應(yīng)用，傳統(tǒng)的圖像分割方法的局限性嚴重影響了圖像分割的效果。傳統(tǒng)的圖像分割變分水平集模型為局部能量極值模型，其水平集函數(shù)的不同初始化有可能使得能量泛函達

2、到不同的極小值點，從而得到不同的分割結(jié)果。該類模型的另一個缺點是水平集函數(shù)的演化方程需要反復(fù)迭代，計算效率較低，限制了許多具有實時計算要求的應(yīng)用。本文對兩相分段常值的圖像和兩相分段光滑的圖像分割進行了深入的研究，主要包括以下幾個方面：第一，由于水平集方法導(dǎo)致圖像分割的結(jié)果與水平集初始化位置有很大關(guān)系，本文在Bresson提出的兩相分段光滑圖像的全局凸分割模型(GlobalConvexSegmentation)基礎(chǔ)上，提出了改進的兩相分段

3、光滑圖像的全局凸分割模型；第二，系統(tǒng)地研究了對偶方法在圖像處理中的應(yīng)用，Bresson把對偶方法應(yīng)用到兩相分段常值圖像和兩相分段光滑圖像分割中，本文對于兩相分段常值圖像，根據(jù)不同的噪聲分布建立了兩相噪聲圖像分割模型，分別用于分割圖像噪聲符合Gauss分布和Rayleigh分布的圖像；第三，介紹了SplitBregman方法在圖像處理中的應(yīng)用，并將SplitBregman方法在圖像分割中的應(yīng)用由兩相分段常值圖像拓展到兩相分段光滑圖像；第四