基于参数活动轮廓模型的图像分割方法研究

发布时间：2025-05-13 05:20

　　当今,多媒体技术已经遍布人们生活的每一个角落,而图像作为多媒体技术中信息承载最多的载体,与它相关的处理技术一直被人们积极研究。其中,图像分割作为图像处理技术中最基础但最关键的步骤之一,为诸多的高层次图像处理算法提供了所需的加工数据。在众多的图像分割方法中,参数活动轮廓模型以亚像素级分割精度、计算复杂度低以及方便融合各类信息被广泛研究应用。针对传统参数活动轮廓模型极易穿透弱边界,同时长窄凹陷能力和抗噪能力较差等缺点,本文展开深入研究分析,主要工作内容如下:1)结合NBGVF与GGVF的思想,提出了INCGVF(Introducing new coefficients gradient vector flow)模型。该方法引入两个根据图像局部信息自适应变化的系数,分别加入原GVF中平滑能量项内以及平滑能量与边缘能量之间,使得曲线在自适应力下演化收敛,即在远离感兴趣目标时能更快的收敛,而在目标附近时则以不穿透弱边界为前提进行收敛。再给边缘能量中加入切线扩散分量,进一步提升弱边界的保护能力。最后使用分量归一处理以加强凹陷收敛的效率。实验结果显示,INCGVF模型的确具备了良好的弱边界保护能力以及...

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.5内能参数对该模型的影响

每10次显示一次；图3.5（d）中固定参数α=0，β=3。图3.5说明随着α、β值的增加，模型的弹性和光滑性的影响更加明显。在模型变形过程中，内能保证模型曲线尽可能短而光滑。（a）α=0.05,β=0（b）α=1.5,β=0（c）....

图4.1数据点的移动算法1:当前轮廓上的点Yi,，移动到更低能量位置Yi,t+7输入:t时刻L个数据点;每个Yi,t都有速度Vi,t和加速度Ai,t输出:t十1时刻L个

换形式对边界进行描述的自变量，其值介于0和1之间。4.1.2数据点运动蛇形（Snake）参数活动轮廓模型上数据点()(),[,,,]itiiP=xstyst的运动如图4.1所示，其算法见图4.2描述的算法1，数据点将一直运动，除非遇到硬约束（运....

图4.3U字图

中心像素点是噪声点的可能性一个与外部力场和矢量场的卷场的卷积和如何设置平衡参数是整个图片分割的一个相当：扩大外部力场的捕获范围和概率进行计算，我们可以很好型里的作用，从而获得更佳的以使向量场卷积起到重要作用的有效行，此出先对简单的图真，此处使用的图片为经典U下（基本配置：处理器....

图5.1数据源兔子

5.1.2数据源选择为了验证本文设计的改进Snake参数轮廓模型的图像分割方法的有效性，本文利用兔子作为数据来源（如图5.1所示），对上述提到的几类图像分割方法阈值分割算法、基于区域分割算法、基于边缘分割算法、基于数学形态的分割方法、传统Snake活动轮廓模型仿真图以及本文设计....

本文编号：4045804