关于计算机论文范例,与基于偏微分方程的图像分割算法相关学术论文的参考文献

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摘 要 图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一.本文主要介绍一种基于偏微分方程的图像分割方法,该方法基于变分水平集方法,利用几何活动轮廓模型处理模型拓扑结构的自适应变化,并且该模型是能量极小化模型,是一种有效的处理工具.在此,对几幅具有不同目标边界形态的合成图像和自然图像进行了实验,都取得了预期的分割效果.

关 键 词 图像分割 几何活动轮廓模型 水平集方法 偏微分方程

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A

1算法的基础

基于模型的分割方法一般分为两种：一是基于变分方法的参数活动轮廓模型分割方法：二是基于水平集方法的几何活动轮廓模型分割方法.基于偏微分方程的图像分割方法就属于第二种.

1.1水平集方法概述

水平集方法是一种新颖的求解几何曲线演化的方法,它的基本思想是：先给定一封闭的初始轮廓,该初始轮廓不断沿其法线方向向外或向内以一定的速度演化,得到曲线（曲面）簇.水平集方法把曲线簇看作是更高维空间曲面～的零水平集{～等于0},而～（x,y）则被称为水平集函数,当轮廓改变拓扑结构时,～仍可以保持连续,因而从原理上保持了这种方法很容易处理拓扑结构改变的问题.

1.2曲线演化的变分水平集法

1.2.1确定能量泛函

与之前不同,为了使水平集函数在演化过程中必须始终保持近似于符号距离函数（尤其在零水平集的附近）,我们提出以下的积分：