主动轮廓模型在图像分割算法中的研究与应用.pdf

兰州理工大学
硕士学位论文
主动轮廓模型在图像分割算法中的研究与应用
姓名:郭义戎
申请学位级别:硕士
专业:计算机软件与理论
指导教师:李明
20090522
摘要图像分割技术用于提取图像中感兴趣的目标,它是图像处理中十分重要的研究内容之一。近年来越来越多的人对此展开了研究,涌现了许多新理论、新方法。但目前,仍没有出现通用的图像分割方法。图像的边缘是一个相当重要的图像特虺艫殖芐模型,对一系列计算机视觉问题给出了本文对现有主动轮廓线模型进行了推广,提出了多种群粒子群优化算法,简称的主动轮廓模型,运用粒子群优化算法简单容易实现、收敛速度快并且能以较大的概率找到优化问题的全局最优解的优通过相邻种群间协同进化,周期性地更新共享信息,提高了算法的运算速度,极关键词:多种群;粒子群优化算法:蛇模型:主动轮廓模型;图像分割征和可利用的信息,通过捕获目标的边缘信息,传统的主动轮廓模型统一地解决方法,已经被成功的应用于边缘提取、图像分割和分类、运动跟踪、三维重建、立体视觉匹配等计算机视觉领域。点,实现对目标边界的快速、准确分割。主要工作如下:⒃诒曜剂W尤河呕惴ǖ幕∩希岢隽硕嘀秩盒奈⒘H核惴ǎ大地改善了求解性能。⑻岢隽硕嘀秩毫W尤河呕惴ǖ闹鞫掷DP停┐罅丝刂频愕乃阉髑域,实现对目标边界的准确分割。与传统主动轮廓模型相比,通过种群间协同进化,在不增加额外时间开销的前提下,能更准确的搜索到目标的凹陷边界处。硕十学位论文
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插图索引经典P驮诙韵竽诓康目刂频阊莼萦诰植孔钚 P褪纠孤岛模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.分割多目标人物图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯阈值分割法边缘检测方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯分割六边形⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。分割五角星⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图图图图图图图图图图图土动轮廓模巾在图像分割算法中的研究与戍用
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篡耄骝⋯名≈文式日期:吁拢倘日期:年拢痾日日期:纱辍拢,日∥。兰州理工大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明学位论文版权使用授权书祝】十一本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。作者签名:导师签名:/
第滦论研究背景图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来,这些区域是互不相交的,每一个区域都满足特定区域的一致性。图像分析主要是对图像感兴趣的目标进行监测和测量,以获得客观信息从而建立对图像的描述。图像分割是图像种,但并没有一个通用的算法,只能从实际问题出发选择合适的算法。随着越来越多人对图像分割的研究,将会产生更多的新的理论、方法和工具,它们的方向将会朝着对图像分割的更智能化、精确化和实用化方向发展。而在图像分割及计析中占有相当重要的地位,己广泛应用于军事、医学图像分析及智能交通等许多领域,取得了令人瞩目的研究成果。在传统的计算机视觉领域,底层的一些处理任务,如边缘检测、轮廓提取等,被广泛地认为是自主的自底向上的过程。年代后期,斯ぶ悄苁笛槭业淖ḿ襇岢隽思扑慊泳趵砺跧浚死息。以的计算机视觉理论为基础,人们提出了许多图像分割方法,如经典视觉任务分成几个独立的阶段,在使任务变得简单的同时,也将底层的误差传播为了解决这一问题,人们提出了依赖于高层信息的图像分割的新理论。其中动轮廓模型,又称P汀模型是经典力学中粒子运动的最小作用原理噪声等对于轮廓所造成的影响:而外力,即图像力,则将其拖向有着显著图像特定在目标轮廓。这就是为什么P陀直怀浦!爸鞫轮廓模型的原因。它定义一个与轮廓有关的能量函数,轮廓的形状变化和行为变化趋向于使该能量分析的重要内容,为了识别和分析图像中的目