基于纹理子空间成分的活动轮廓模型的图像分割(可复制论文).pdf

摘要,的方法提取滤波器特征最主要的成分,达到了既图像分割是图像处理和图像分析到图像理解的关键步骤。但是由于图像的多样性,甋P停媚P涂朔舜车幕疃掷DP徒隼猛枷窬植勘咴敌畔⒎指效果不理想的缺点,使得模型在图像边缘模糊或不连续的情况下也可取得理想的分割结是一种以图像梯度信息表示图像特征的方法,但是仅包含了图像水提取图像最重要特征,本文提出了基于纹理子空间成分的多通道猇模型的分割方法。,且恢挚梢悦枋鐾枷裨诓煌叨取⒎较蛏咸卣鞯方法,它可以更精确、细致的描述图像的局部区域特征,且该梯度计算方法具有一定的于像素模式的纹理特征,它对光照变化不敏感,且能够反映较多的局部细节,有较高的者均可描述图像区域特征,但是它们包含了太多的冗余信息和特征通道,不仅降低了分模型结合纹理子空间成分,对各种图像分割的结果表明本文研究方法的分割效果要明显好于结构张量的方法,并且本文方法具有很好的鲁棒性。关键词:猇模型;纹理梯度;籊滤波;滤波使得图像分割成为图像处理技术中基础性的难题之一,而纹理图像的分割又是图像处理中更加困难的课题。。为了适用于矢量图像,猇模型扩展到多通道的猇模型,并且将分割的重点转化到了寻找一种精确描述图像特征的方法。平和垂直方向的梯度,丢失了其它方向上的重要信息。为克服的缺点,纹理梯度鲁棒性。而像素模式的纹理特征.。琍且恢只区分能力。本文将卣骱臀评硖荻忍卣髯魑6嗤ǖ繡模型的输入量,经过对复杂纹理图像分割的实验,证明了该方法的有效性和准确性。瞬ㄆ饔敕较蚰芰,梢欢云媾悸瞬ㄆ鞴钩桑伊割的速度,而且使得分割的边缘也不准确。为克服瞬ㄆ骱蚈瞬ㄆ鞯娜钡悖本文分别利用了主成分分析,和并发子空间分析保留图像特征又使冗余信息最少的效果。同时,考虑图像的像素灰度值也是图像的重要特征之一,而且实验也证明了图像灰度不可忽略,因此,本文将图像的灰度作为一维特征向量。最后,本文利用多通道甐大连理工大学硕十学位论文,
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夔闼苡泸恃繁呃鹚客ト佳疯幽大连理工大学学位论文独创性声明刻基蚤年—尘月—堡日作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。日期:学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献学位论文题目:作者签名:
日期:衅年旦月旦日翌辍<嘣隆L谷大连理工大学学位论文版权使用授权书本人完全了解学校有关学位论文知识产权的规定,在校攻读学位期间权保留论文并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,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。论文工作的知识产权属于大连理工大学,允许论文被查阅和借阅。学校有学位论文题目:作者签名:导师签名:日期:大连理工大学硕士学位论文
偏微分方程,以此实现图像分割;文献【恐校珺鰉等人利用水平集方法,解决了图绪论研究背景和意义纹理图像分割的研究图像处理这个跨领域的技术也得到了更加广泛的发展幢圳,尤其在交通、文化教育、航天等等工业领域。图像处理不仅创造了更多的社会有用价值,而且也满足了人们的不断追业方面,图像分割已经应用到了自动化、产品检测、生产过程控制等工业生产方面。在纹理图像分割技术的研究现状纹理图像由于其相似或差异很大的像素灰度和复杂的纹理特征,使得该类图像的分割成为图像分割领域中最难分割的一类图像,这也使其成为一个研究的热点课题。年,在遵循热力学方程下,蚐为解决火苗的外形变化过程,提出了水平跟踪、立体视觉和图像复原等方面。文献盟郊椒ㄇ蠼舛杂Φ幕疃掷DP偷像的形变和恢复等问题;并且有学者将水平集方法应用到了视频跟踪领域;利用水平何主动轮廓模型,转换为求解水平集偏微分方程表达的数值问题,将几何形变曲线的研化的优点。蚐晏岢隽送耆ɑ谕枷袷萸瓿煞指畹但是对具有相似灰度的纹理图像,就很难得到理想的分割结果。针对这一缺点,视觉是人类最高级的感知器官之一,同时视觉的基础又是图像Ⅲ。在现实世界中,图像无处不在,它在人类生活、工作、学习中都扮演了十分重要的角色,而图像处理技术的发展与应用也必然会影响到社会的每一个领域。随着计算机科学技术的不断发展,求。近年来,不管在工业、农业,还是体育方面,图像分割都得到了广泛的应用。在工医学方面,图像分割已经在生物医学图像分析等方向得到了进一步的应用。图像分割的主要目的是根据图像的某些特征将图像分成若干个有意义