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1、主動(dòng)輪廓圖像分割綜述基于基于PDE的主動(dòng)輪廓圖像分割(主要使用水平集)的主動(dòng)輪廓圖像分割(主要使用水平集)主動(dòng)輪廓圖像分割:將目標(biāo)邊緣整體化,通過(guò)完整的輪廓曲線經(jīng)過(guò)特定的算法自動(dòng)的將目標(biāo)與背景分割開。分割流程: 建立一個(gè)能量泛函 在圖上給出一個(gè)初始輪廓用變分法最小化能量泛函使輪廓曲線在自身的內(nèi)力和圖像信息的外力下發(fā)生形變 曲線演化到目標(biāo)邊界時(shí)能量達(dá)到最小 實(shí)現(xiàn)目標(biāo)與背景的分割參數(shù)主動(dòng)輪廓模型參數(shù)主動(dòng)輪廓模型:基于拉格朗日方程框架,以弧長(zhǎng)等參數(shù)顯式地表達(dá)演化曲線。(snake模型)幾何主動(dòng)輪廓幾何主動(dòng)輪廓模型模型:基于歐拉方程框架,用水平集函數(shù)的零水平集來(lái)表示輪廓曲線。 基于邊緣:利用圖像梯度信

2、息,對(duì)噪聲敏感,結(jié)果依賴 初始化的設(shè)置。(GAC) 基于區(qū)域:從統(tǒng)計(jì)上對(duì)前景和背景進(jìn)行建模仿真,通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)能量來(lái)使模型最佳擬合原圖像。(MS-CV,LBF)主動(dòng)主動(dòng)輪廓的演化過(guò)程就是頂點(diǎn)序列的迭代過(guò)程,每次迭代輪廓的演化過(guò)程就是頂點(diǎn)序列的迭代過(guò)程,每次迭代得到頂點(diǎn)序列的新位置并計(jì)算得到的新參數(shù)。得到頂點(diǎn)序列的新位置并計(jì)算得到的新參數(shù)。利用水平集來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像分割流程:利用水平集來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像分割流程:建立能量泛函 引入水平集函數(shù)用水平集函數(shù)表示能量泛函 使用變分法得到拉格朗日歐拉方程 使用梯度下降法得到關(guān)于時(shí)間的PDE 使用有限差分法PDE的解即為最終的分割邊界獲得了一個(gè)包含所需曲線的曲面,然后

3、進(jìn)行演化:獲得了一個(gè)包含所需曲線的曲面,然后進(jìn)行演化:基于邊緣梯度信息或基于區(qū)域特征(只有曲面演化速度方程不同)曲面演化速度方程即水平集演化方程:在曲線演化過(guò)程中,由于圖像的離散性和噪聲的干擾,水平集函數(shù)經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后會(huì)發(fā)生震蕩,并逐漸失去光滑性和距離函數(shù)特性,出現(xiàn)尖角或平坦的現(xiàn)象,從而導(dǎo)致最終的計(jì)算結(jié)果偏離真實(shí)情況。早期研究人員提出通過(guò)周期性重新初始化來(lái)解決,現(xiàn)在普遍使用李春明教授提出的在能量函數(shù)中嵌入能量懲罰項(xiàng)來(lái)解決這一問(wèn)題?;谒郊闹鲃?dòng)輪廓模型(幾何活動(dòng)輪廓):不可表示點(diǎn)和非閉合曲線,不可描述有相交點(diǎn)的曲線變化??商幚硌莼€的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)改變,計(jì)算穩(wěn)定,但計(jì)算慢?;谶吔纾篏AC(19

4、97) 利用邊界信息,對(duì)噪聲敏感,依賴初始曲線的選取。利用 圖像灰度值的突變?;趨^(qū)域:MSCVPSRSF(LBF)新的局部區(qū)域分割模型【Zhang,2010】不利用梯度信息,對(duì)弱邊界目標(biāo)仍有好的分割效果,將圖像分割成相似的區(qū)域。MS:CV:PS:RSF:水平集將曲線演化轉(zhuǎn)化成一個(gè)純粹的求PDE數(shù)值解的問(wèn)題。源于變分原理的PDE方法將所研究的圖像處理問(wèn)題歸結(jié)為一個(gè)求泛函極值的問(wèn)題。求解求解過(guò)程:過(guò)程:用變分法導(dǎo)出一組PDE(有初始條件或邊界條件以此保證PDE有實(shí)際意義)求能量函數(shù)極值,求極值函數(shù)的歐拉微分,最后利用梯度下降法獲得PDE.用PDE的數(shù)值方法求解(有限差分法)利用等間隔網(wǎng)格化后的離散圖像中相鄰點(diǎn)的值只差與此相鄰點(diǎn)間的距離之比來(lái)近似函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)。此解為一幅圖像(圖像增強(qiáng),圖像修復(fù))或?yàn)閳D像和它的邊界(圖像分割)基于水平集的圖像分割研究趨勢(shì):水平集水平集計(jì)算效率:計(jì)算效率:水平集函數(shù)初始化;自適應(yīng)步長(zhǎng);初始化函數(shù):基于多分辨技術(shù);水平集水平集與其它方法融合:與其它方法融合:基于分水嶺;基于SVM;基于核空間;基于圖割;基于隨機(jī)場(chǎng);(主要是給分割提供先驗(yàn)知識(shí),先粗分再細(xì)分)多相水平多相水平集分割:集分割:即多目標(biāo)分割,關(guān)鍵在于如何自動(dòng)確定待分割區(qū)域的數(shù)目。分割灰度不分割灰度不均勻圖像:均勻圖像:(醫(yī)學(xué)圖像,核磁共振圖像,遙感圖像)提升抗噪能力和計(jì)算

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