检索结果-内蒙古大学图书馆

火力与指挥控制 2010年第9期35卷 80-83页

作者：陈义李言俊孙小炜西北工业大学航天学院西安710072

跟踪变形目标包括假定目标的全局运动和时间方程的局部变形。粒子滤波算法依靠参数化法选择,但是不能处理曲线的拓扑变化。活动轮廓模型是独立参数化,可以比较好地适应拓扑变化。基于上面两个方法的局限性,将上述两种方法相结合,运用于... 详细信息

跟踪变形目标包括假定目标的全局运动和时间方程的局部变形。粒子滤波算法依靠参数化法选择,但是不能处理曲线的拓扑变化。活动轮廓模型是独立参数化,可以比较好地适应拓扑变化。基于上面两个方法的局限性,将上述两种方法相结合,运用于变形目标的跟踪。实验结果证明,该方法有很强的鲁棒性,对部分遮挡的物体有很强的适应性,证明了该方法的有效性。

关键词：活动轮廓模型粒子滤波部分遮挡目标跟踪

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活动轮廓模型及其在医学内窥镜图像中的分割应用研究

活动轮廓模型及其在医学内窥镜图像中的分割应用研究

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作者：王桂娟西安电子科技大学

学位级别：硕士

图像信息已成为人们获取信息的重要途径,对图像信息的处理及利用变得极为重要。图像分割是图像处理领域、计算机视觉领域中的关键问题之一,是大多数图像分析及视觉系统的重要组成部分。人们已经提出了各种各样的图像分割方法,由于医学... 详细信息

图像信息已成为人们获取信息的重要途径,对图像信息的处理及利用变得极为重要。图像分割是图像处理领域、计算机视觉领域中的关键问题之一,是大多数图像分析及视觉系统的重要组成部分。人们已经提出了各种各样的图像分割方法,由于医学图像的复杂性导致了医学图像分割难度很大。计算机医疗辅助诊断系统首要解决的难题就是图像分割。传统的图像分割方法由于其本身的局部性,使分割区域边界可能不完整、不准确。基于活动轮廓模型的图像分割能把图像本身底层次的视觉属性与待分割目标的先验知识有机结合起来,并以此获得分割区域的完整表达。但是活动轮廓模型大多是基于图像边界的,其稳定性难以满足医学图像分割的要求;并且传统的活动轮廓模型其拓扑结构不易变化,不能适应医学图像中病灶数量的多变性。因此活动轮廓线模型尚需改进才能用于复杂的医学图像分割中。本论文所做的主要工作有：分析了参数变形模型的原理和方法,并通过实验比较了各种模型外力的性能、优缺点及初始轮廓的设置对收敛结果的影响;给出了几何活动轮廓模型的理论,分析验证了基于水平集的CV方法在医学图像分割中的优缺点,并对该方法进行了小的改进;提出了分割方法的新应用：视频流的分割,并加以实现;给出了CV方法对彩色图像的分割,并进行了实验、给出了实验结果。

关键词：图像分割医学内窥镜水平集方法活动轮廓模型

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高动态范围焊接场景可视化技术与焊接图像分割研究

高动态范围焊接场景可视化技术与焊接图像分割研究

引用

作者：罗祥哈尔滨工程大学

学位级别：博士

在焊接系统的智能化进程中，准确可靠的焊接场景可视化技术以及焊接图像分割技术具有重要意义。由于明弧焊接场景中存在剧烈的弧光干扰，是一个高动态范围场景，使用常规视觉系统难以获得场景的完整信息。图像分割技术虽然在很多领域取... 详细信息

在焊接系统的智能化进程中，准确可靠的焊接场景可视化技术以及焊接图像分割技术具有重要意义。由于明弧焊接场景中存在剧烈的弧光干扰，是一个高动态范围场景，使用常规视觉系统难以获得场景的完整信息。图像分割技术虽然在很多领域取得了应用性成果，但无法直接应用在焊接图像的处理中，由于焊接图像受到弧光的干扰，存在整体亮度暗、对比度低、噪声多、边缘特征模糊、细节被弧光覆盖以及亮度分布不均等问题，导致难以获得可用的焊接图像分割结果。本文针对高动态范围焊接场景中清晰图像获取以及焊接图像分割的问题进行了如下研究：\n 针对现有焊接场景可视化技术中使用的视觉系统存在成本高、系统复杂和适用范围有限的问题，基于无辅助光的被动视觉框架，提出了一种新的由常规工业数字相机、电焊减光玻璃和工业计算机构成的高动态范围焊接视觉系统。利用数字相机在线修改曝光参数及软件触发的功能获得了实时输出的不同曝光量的图像序列，使用多曝光技术扩展了相机动态范围，提出了适合焊接场景视觉系统的自动曝光控制方法。此视觉系统实现了对焊接场景中暗部和亮部细节信息的获取。\n 为实现远程视觉监控，多曝光图像序列需要进行实时的图像融合。提出了一种基于图像灰度信息的低复杂度多曝光融合方法，使用权重图像对像素信息进行取舍，使用下采样低通滤波的方法保持权重图像空间一致性以消除融合痕迹。在常规工业计算机平台上，对640×480分辨率的彩色图像进行四次曝光融合处理实验，获得了22 FPS的平均处理速度，满足了焊接监控中对算法实时性的要求。与多种融合算法进行性能比较，本文算法在自然场景和焊接场景的图像融合中都获得了较优的客观、主观质量评价。\n 针对常见融合算法将弧光溢出伪轮廓作为图像细节保留下来从而造成焊接融合图像质量下降的问题，提出了一种基于自适应引导滤波的双尺度细节增强的融合方法。将焊接图像序列分解为基底层和细节层，分别对不同层图像采用不同的融合策略，在基底层融合图像中保留了低频亮度信息并消除了曝光差异，在细节层融合图像中增强了细节信息并消除了伪轮廓。最后，重构获得的融合图像细节突出、无融合痕迹并具有更佳的视觉效果。\n 针对常用边缘检测方法在焊接图像处理中效果较差的问题，建立了被动视觉下焊接场景中的近似光照模型，并根据此模型提出了一种新的基于距离-亮度先验进行焊接图像边缘检测的方法。实验结果表明，引入光照先验的边缘检测方法，可以更好地识别焊接图像中的弱边缘，并有效消除弧光等噪声的干扰。使用获得的边缘检测结果，对焊接图像的焊缝和钨极进行分割，获得了钨极、焊缝以及熔池中心的位置信息。\n 焊接熔池的特征信息在焊缝成形、焊接跟踪以及质量检测中都有重要的作用。由于熔池与电弧距离最近，受到弧光干扰最为严重，导致熔池图像分割十分困难。本文提出了一种极坐标下基于凸形形状先验的活动轮廓模型，实现了对焊接图像中熔池的准确分割。首先，分析了焊接图像灰度以及梯度的分布特征，使用灰度极值和梯度极值相结合的方法获得了熔池的边缘候选点，此方法能够准确定位熔池边缘并有效识别熔池弱边缘；然后，基于边缘候选点的位置信息构造活动轮廓模型的边缘能量项，基于极坐标下轮廓顶点组成的内角信息构造形状能量项；最后，使用贪婪算法获得了最小能量的轮廓顶点，使用三次B样条插值的方法获得了光滑封闭的熔池轮廓。提出的活动轮廓模型对初始轮廓不敏感，无需设置能量项系数，大大提高了模型的适用性和自主性。实验结果表明，此方法可以获得精度较高的熔池分割结果，能够克服弧光等噪声的干扰，可有效识别熔池弱边缘并对无边缘特征的位置进行准确插补。

关键词：明弧焊接被动视觉传感高动态范围成像曝光融合活动轮廓模型图像分割

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颅脑损伤病灶区分割研究

颅脑损伤病灶区分割研究

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作者：卜祥东安徽大学

学位级别：硕士

数字图像分割是一切处理图像的基础,对正确的图像处理具有重要的意义。在医学图像分割中,活动轮廓模型一直备受学者的关注,其数学理论严谨,利用轮廓曲线动态演化的思想解决其它分割算法无法解决的问题,充分体现出其在图像分割领域优越... 详细信息

数字图像分割是一切处理图像的基础,对正确的图像处理具有重要的意义。在医学图像分割中,活动轮廓模型一直备受学者的关注,其数学理论严谨,利用轮廓曲线动态演化的思想解决其它分割算法无法解决的问题,充分体现出其在图像分割领域优越性。本文主要研究分割提取颅脑损伤病灶区的算法,根据活动轮廓模型的优缺点提出一些改进和创新,从而能够实现快速、精确的获得颅脑损伤病灶区域。本文具体研究工作安排如下：(1)针对基于全局区域的活动轮廓模型能够分割弱边界图像,但对灰度非均匀的图像分割是不稳定的；而基于局部区域的活动轮廓模型能够很好的分割灰度值非均匀的图像,但其分割效率并不高。本文提出整合待分割图像的全局、局部区域信息作为算法的能量函数,对灰度非均匀的图像进行分割。为了控制全局、局部区域在能量函数中所占的权重,进一步提高图像分割速度,本文引入基于自适应权重函数用于控制能量函数中的全局及局部项所占的比例,从而能够减少能量函数计算复杂度,本文称该方法为基于自适应权重混合活动轮廓模型。通过实验可以看出该算法能够快速、准确的提取出含有的病灶区域,但该算法对初始化轮廓位置要求交为严格。(2)由于基于自适应权重混合活动轮廓模型需要人工给出初始化目标轮廓区域的位置,且对初始化目标区域要求较为严格。为了解决初始化轮廓区域位置问题,本文提出基于模糊自适应权重混合活动轮廓模型对颅脑损伤图像病灶区进行分割提取。首先使用聚类算法对医学图像进行初聚类分割,然后将初始聚类分割结果作为自适应权重混合活动轮廓模型的初始目标轮廓区域。实验表明,使用该方法不仅能够提高病灶区的分割速度,而且能够提高病灶区分割精度。

关键词：医学图像图像分割活动轮廓模型 CV模型模糊聚类颅脑损伤

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基于低剂量CT图像的肺结节分割算法研究

基于低剂量CT图像的肺结节分割算法研究

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作者：黑啸吉郑州大学

学位级别：硕士

肺癌是当今世界上致死率最高的疾病之一,而在我国由于烟民数量的增大以及环境的恶化,导致肺癌的发病率呈增长趋势。肺癌在早期一般以肺结节的形式出现,因此尽早发现肺结节并进行早期诊断和治疗,能够对肺癌的发生起到有效的预防作用。当... 详细信息

肺癌是当今世界上致死率最高的疾病之一,而在我国由于烟民数量的增大以及环境的恶化,导致肺癌的发病率呈增长趋势。肺癌在早期一般以肺结节的形式出现,因此尽早发现肺结节并进行早期诊断和治疗,能够对肺癌的发生起到有效的预防作用。当前肺结节的检测主要通过CT影像设备实现,而传统剂量的CT辐射强,对人体危害大,所以辐射相对较小的低剂量CT检测在当今社会临床应用越来越普遍。在利用低剂量CT进行检测过程中,由于影像采集过程中使用剂量小,导致CT图像中噪声较多,降低了目标区域和背景区域对比度,对肺结节的分割精度产生较大的影响。因此研究基于低剂量CT图像的肺结节分割算法具有很大临床应用价值。为了减少低剂量胸部CT图像的肺结节分割过程中噪声及灰度分布不均匀等问题的干扰,本文做了以下几个方面的工作:1)在预处理过程中,首先对低剂量CT图像进行小波去噪,在滤除图像中大部分噪声的同时保留图像细节,避免了有效信息的丢失。然后对去噪后的图像进行二值化分割,利用形态学方法获取肺实质,并利用滚球法对边界进行修补,最终得到完整的肺实质。算法简单、计算量小并且效果较好。2)通过对当前医学图像分割领域中应用较多的活动轮廓模型算法进行研究分析,并结合低剂量CT图像的特点,选择基于图像局部像素点信息的LBF模型作为肺结节分割的基础算法模型。3)针对LBF模型的缺陷,结合图像中不同区域相对于肺结节的模糊隶属度不同的模糊聚类思想,在LBF模型中引入模糊速度函数作为轮廓线演化的限制权重因子,从而可排除分割时噪声等因素的干扰。然而在实际临床中,肺结节多以血管粘连型出现,由于肺实质中血管和肺结节的像素灰度值接近,使得这两个区域内的像素点相对于肺结节的模糊隶属度近似,这就会导致在分割血管粘连型肺结节的时候,将肺结节和血管划分为同一类,导致误分割。为了解决该问题,本文根据血管区域像素的特征值,对模糊隶属度进行改进,引入血管特征系数,降低血管区域的影响,从而可有效将肺结节和血管分割开。经实验验证本文提出的算法相比于传统模型可有效提高肺结节的分割精度,对血管粘连型肺结节分割结果更好,并且能有效降低肺结节的误分割率。

关键词：低剂量CT 肺结节分割活动轮廓模型模糊速度函数血管特征系数

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一种X射线焊接接头缺陷分割方法及其分割系统

一种X射线焊接接头缺陷分割方法及其分割系统

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作者：李晔吴志生刘翠荣 030000 山西省太原市万柏林区瓦流路66号

本发明公开了一种X射线焊接接头缺陷分割方法及其分割系统。所述方法包括以下步骤：获取焊接接头的X射线图像；在所述X射线图像的目标特征外部设置一个轮廓；对所述轮廓的活动轮廓模型引入梯度力和约束力进行多次迭代轮廓演变，优化梯... 详细信息

标准号: CN106651889A

本发明公开了一种X射线焊接接头缺陷分割方法及其分割系统。所述方法包括以下步骤：获取焊接接头的X射线图像；在所述X射线图像的目标特征外部设置一个轮廓；对所述轮廓的活动轮廓模型引入梯度力和约束力进行多次迭代轮廓演变，优化梯度力权值k_G和约束力的法向力权值k，得到最优的约束力和梯度力，根据所述最优的约束力和梯度力得到最优的轮廓；最终迭代获得的轮廓即为焊接接头缺陷的分割结果。本发明可以较为准确的提取焊接接头中的缺陷，为焊接接头缺陷的X射线检测提供了有效的辅助，将这种方法运用于焊接接头的自动X射线检测，在检测效率、经济性、客观性等方面具有一定的优越性。

关键词：焊接接头梯度力约束力活动轮廓模型多次迭代分割结果分割系统目标特征缺陷分割外部设置最终迭代法向力检测引入优化

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乳腺超声图像处理技术的研究与应用

乳腺超声图像处理技术的研究与应用

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作者：叶碧山东大学

学位级别：硕士

在临床医学和生物学研究中,使用计算机辅助诊断和医学影像学技术可以使诊断变得更加直观与便捷。乳腺疾病是女性最常见的疾病。超声检查因其操作简便无创伤,检查结果及时等诸多优点而成为乳腺疾病诊治中的常规检查之一。对于乳腺疾病的... 详细信息

在临床医学和生物学研究中,使用计算机辅助诊断和医学影像学技术可以使诊断变得更加直观与便捷。乳腺疾病是女性最常见的疾病。超声检查因其操作简便无创伤,检查结果及时等诸多优点而成为乳腺疾病诊治中的常规检查之一。对于乳腺疾病的超声图像,区别与诊断,主要依赖医生的经验,由于没有量化指标,而且有时判断会出现误差。针对这些问题,国内外学者提出了很多计算机辅助诊断系统,以提高乳腺超声图像诊断的效率与正确率。但这些系统大多是封装了一些常见算法,或是针对乳腺肿瘤的检测与分类,很少涉及到其他疾病的检测。本文论述了这些系统中用到的主要图像处理技术：图像增强(包括去噪,灰度变换和边缘增强)图像分割以及图像识别(包括特征提取和具体的分类算法)。同时本文设计了一个乳腺超声图像处理系统。系统在matlab平台上实现,主要包括文件处理模块和图像处理模块。文件处理模块包括图像的读写和还原。图像处理模块中实现了图像去噪,灰度变换,边缘增强的方法,还实现了两个针对乳腺增生超声图像的分割算法：局部分割和全局分割算法。局部分割算法中,用户先选择一个病变区域的一部分,系统使用Otsu阈值分割先确定一个大概的区域,再使用局部二值拟合分割出准确的病变区域。全局分割中,系统先使用局部迭代聚类超像素方法将图像分成不规则的小块；然后系统提取这些小块的颜色位置,纹理和SIFT特征,使用Adaboost算法将这些特征进行降维和分类,系统还会进行分类结果的修正,然后根据修正的结果,使用动态规划的方法确定乳腺区域的上下边界；得到边界后,系统会使用基于局部统计信息的活动轮廓模型对病变区域进行分割。当分割出病变区域后,系统还可以对病变区域进行定量化分析,分析病变区域的回声,面积等。我们对56个局部区域和56副超声图像进行处理,测试局部分割和全局分割的准确性。其中,局部分割的准确率为85.3%,全局分割中,修正后的乳腺区域检测的准确率为90.1%,分割的准确率为80.1%。

关键词：乳腺超声图像图像增强图像分割图像识别活动轮廓模型

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基于偏置场变分水平集模型的图像分割方法研究及应用

基于偏置场变分水平集模型的图像分割方法研究及应用

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作者：李虎陕西师范大学

学位级别：硕士

在当今社会中,数字图像是得到信息并进行利用的不可缺少的来源,而图像分割是数字图像处理中重要的一个研究方面。图像分割指的是根据一定的相似性准则将图像划分为若干区域的过程,它是很多更高层次的计算机视觉及数字图像处理方法的基... 详细信息

在当今社会中,数字图像是得到信息并进行利用的不可缺少的来源,而图像分割是数字图像处理中重要的一个研究方面。图像分割指的是根据一定的相似性准则将图像划分为若干区域的过程,它是很多更高层次的计算机视觉及数字图像处理方法的基础。因此,研究图像分割方法的原理以及如何提高图像分割方法的效率是非常有必要的。至今为止,在已经出现的很多成熟的图像分割方法中,以水平集方法为基础的活动轮廓模型图像分割方法因其优越的性能及灵活的结构等优点已经成为人们关注的热点。纹理信息广泛地存在于多种图像当中,由于纹理结构的特殊性,导致分割含有纹理信息的图像的难度大大提高。生活中常见的纹理图像主要包括自然纹理图像、人造纹理图像和混合纹理图像三种。本文基于活动轮廓模型,针对其在纹理图像分割上的应用进行了一定的研究,具体研究内容分为以下三个部分：(1)对基于水平集方法的活动轮廓模型进行了介绍,并说明了水平集方法详细的数学原理。以C-V(Chan-Vase)模型为例,介绍了基于区域水平集图像分割方法,并指出其在分割复杂图像及灰度不均匀图像上的局限性,由此引出偏置场变分水平集图像分割模型。该模型可以更好地分割灰度不均匀图像,并在医疗领域有着良好的应用。但是当图像中存在纹理时,该模型往往不能正确分割。。本文利用一种基于纹理几何结构的纹理描述符表示图像中不同的纹理区域,可以使得不同纹理区域对比更加明显,相同纹理区域更加平滑,将其与偏置场变分水平集图像分割模型相结合,提出了抑制纹理信息的偏置场变分水平集图像分割模型。实验结果表明,相比于偏置场变分图像分割模型,所提模型在自然纹理图像上获得了更好的分割结果。(2)针对原始图像中目标区域和背景区域的纹理过于相似导致分割模型难以正确分割的情况,本文利用基于相对全变差的纹理图像结构提取方法,即采用一种结合全变差和窗口固有变差的新型差异度量方法,可以把纹理图像中的纹理单元有效地去除。本文将其结合到偏置场变分图像分割模型中,提出了结合图像结构提取的偏置场变分水平集图像分割方法。实验结果表明,相比于偏置场变分水平集图像分割模型及抑制纹理信息的偏置场变分水平集图像分割模型,所提方法可以有效地提高结构纹理图像及目标背景相似的纹理图像的分割结果。(3)偏置场变分模型利用加权K均值聚类方法去评估图像域上每一个点的邻域内图像灰度的偏置,在估算灰度偏置场的同时对目标区域进行分割,在灰度不均匀图像上得到了较好的分割结果,并且在医学图像的分割上有着很好的应用；抑制纹理信息的偏置场变分模型及结合图像结构提取的偏置场变分图像分割模型在其基础上,分别结合固有纹理描述符和相对全变差处理纹理图像的能力,使得原模型在纹理图像的分割能力大大提高。由于多种因素的影响,遥感图像中往往存在着灰度不均匀现象以及大量的纹理,这些都会对遥感图像中目标的分割造成负面的影响,本文将基于偏置场的变分水平集图像分割模型应用到遥感图像的分割,有效地降低了纹理信息对遥感图像分割的干扰。实验结果表明,相比于C-V模型,基于偏置场变分图像分割模型在遥感图像的分割上有着更好的分割结果。

关键词：图像分割水平集活动轮廓模型偏置场纹理图像纹理抑制

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红外图像序列中目标跟踪与目标轮廓提取技术研究

红外图像序列中目标跟踪与目标轮廓提取技术研究

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作者：琚映云南京航空航天大学

学位级别：硕士

红外成像技术目前已广泛地应用于军事、医学、交通、监控等领域。红外图像目标的在线跟踪以及目标轮廓信息的获取已经成为红外领域中的一个研究重点。本文针对红外图像的特点,对基于TLD(Tracking-Learning-Detection)算法的红外图像目... 详细信息

红外成像技术目前已广泛地应用于军事、医学、交通、监控等领域。红外图像目标的在线跟踪以及目标轮廓信息的获取已经成为红外领域中的一个研究重点。本文针对红外图像的特点,对基于TLD(Tracking-Learning-Detection)算法的红外图像目标跟踪技术以及基于活动轮廓模型的红外图像目标轮廓提取技术展开深入研究。本文首先从红外图像的成像机理出发分析图像特征,分析了红外图像数据的直方图模型和统计分布模型。在此基础上提出了一种混合图像增强算法,成功改善了红外图像对比度低、边缘模糊的缺陷,提升了红外图像的质量。其次,研究分析TLD目标跟踪方法的原理及流程,针对红外场景下的目标跟踪问题提出了一种基于尺度自适应Meanshift算法和Kalman滤波的改进TLD目标跟踪方法。实验结果表明该方法提高了原始TLD算法对于红外目标的跟踪精度和运行速度。再次,分析了常用活动轮廓应用于红外图像目标轮廓提取的效果,针对其不足提出了基于距离加权势能活动轮廓模型和最小方差活动模型。这两种方法具有对初始轮廓不敏感、抗噪性强及运算效率高等优点。最后,结合本文所提出的混合图像增强算法、改进TLD目标跟踪算法及活动轮廓提取算法,综合设计了一个红外图像序列目标跟踪及轮廓提取软件系统,并在实际场景下对该系统进行了验证。

关键词：红外图像序列统计模型图像增强 TLD 活动轮廓模型

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基于活动轮廓模型的图像分割方法的改进与应用

基于活动轮廓模型的图像分割方法的改进与应用

引用

作者：张运平福州大学

学位级别：硕士

图像分割作为图像分析的重要初始步骤，越来越受到人们的关注。而近年来基于偏微分方程(PDE)的图像分割方法，特别是活动轮廓模型,由于其一有效性和自动性,成为最令人关注的分割技术之一。本文对活动轮廓模型进行了系统的研究，特别是... 详细信息

图像分割作为图像分析的重要初始步骤，越来越受到人们的关注。而近年来基于偏微分方程(PDE)的图像分割方法，特别是活动轮廓模型,由于其一有效性和自动性,成为最令人关注的分割技术之一。本文对活动轮廓模型进行了系统的研究，特别是对基于变分水平集方法的C-V模型和Li模型的物理机制进行了充分的分析。在总结两个模型优缺点的基础上，针对不同图像，提出了两个改进的采用变分水平集方法的活动轮廓分割模型： 1.为加强对图像细微和复杂边界的分割能力，在水平集的演化方程中增加了Laplacian算子形式的外力，加大边界特征的在演化方程中的权重。同时为提高计算效率，避免传统水平集方法中重新初始化的问题，采用了水平集的内能项约束水平集函数。实验结果验证了改进的模型对细微和复杂边界的分割能力比原模型有所增强，分割速度大幅提高。 2.对于实际分割中的多目标图像，C-V模型仅利用灰度信息描述图像过单一，不能准确的识别每一个目标。考虑到梯度值的大小通常作为衡量是否为图像边界的一个标准，改进的模型重新构造能量函数，在引入水平集内能的同时增加基于梯度信息的能量项。实验结果，证明改进的模型可快速识别壁比较厚的空洞区的边界，对多目标图像也取得不错的分割效果。不同模型分割实验结果的比较验证了本文的两个改进的采用变分水平集方法的活动轮廓分割模型的有效性。最后本文将两个改进模型应用到破损路面的图像分割，实验结果说明改进的分割模型具有一定的实用性。

关键词：图像分割活动轮廓模型变分水平集

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