主动轮廓模型和水平集方法在图像分割中的研究与应用

admin · 发表于 2023-10-17 16:18:32

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图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一个经典难题。所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干个互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。主动轮廓模型为图像分割技术的研究和创新提供了理想的框架。主动轮廓模型是能量极小化的曲线，对曲线施加两种能量分别称为内部能量和外部能量，也称为内力和外力（或图像力）。内力约束它的形状，外力驱使它移向感兴趣的图像区域边缘。主动轮廓模型的引人之处在于，它对于范围广泛的一系列视觉题目给出了一个统一的解决方法。不同于主动轮廓模型，在基于水平集方法的图像分割模型中，曲线的运动过程是基于曲线的几何度量参数(如曲率和法向矢量等)而非曲线的表达参数，其主要理论基础是曲线演化理论和零水平集的思想。相对于传统的图像分割方法，水平集方法有着显著的优点：用隐式表达的演化曲线(面)可以很自然地改变其拓扑结构，因此可以分割图像中具有复杂形状的目标对象；避免了对闭合曲线(面)演化过程的跟踪，将曲线(面)的演化转化成一个纯粹的偏微分方程求解题目；其有着较强的数学背景作为理论支撑，较为容易扩展到高维情况。本文以遥感图像道路提取为背景，对图像分割方法进行了研究。主要对主动轮廓模型和水平集方法及其改进模型进行了研究，在文中详细论述了它们的原理和数值实现方法。针对道路模型，设计了一种宽度约束力作为主动轮廓模型的外力之一，并结合梯度向量流力和气球力驱使轮廓发生变形，最终实现道路的提取。在主动轮廓模型的启发下，尝试并实现了将梯度向量流作为几何主动轮廓模型的外力，取得了很好的分割效果。基于主动轮廓模型与骨架提取方法，由骨架作为主动轮廓模型的初始轮廓，提出并实现了一种遥感图像道路提取算法，可以较好地提取出道路。

主动轮廓模型和水平集方法在图像分割中的研究与应用

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