计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2012年
6期
1339-1347
,共9页
Fisher准则%稳健函数%变分水平集%图像分割%去噪
Fisher準則%穩健函數%變分水平集%圖像分割%去譟
Fisher준칙%은건함수%변분수평집%도상분할%거조
随着活动轮廓模型的不断成熟和发展,模型的抗噪能力又成为重要的研究课题.为了精确地分割图像的同时去除图像的噪声,针对噪声图像用非负稳健函数作为边缘保持函数,从而保证图像在去噪的过程中边缘和纹理信息不被模糊.首先创造性地将分类器中的Fisher准则函数引入到图像分割中,从分类的角度对C-V模型给出了Fisher解释.把Fisher准则作为分割的标准来建立一个基于区域和边缘相结合的同时完成去噪和分割变分水平集分割模型.其次详细讨论了该模型的数值求解方法.最后实验验证用Fisher值来衡量分割标准的理论的正确性和可靠性以及模型中正则项约束在去噪过程中的边缘保持功能.通过3组实验检验了提出的模型对噪声图像的去噪和分割比聚类算法、松弛迭代算法、Mean Shift算法有更好的效果.
隨著活動輪廓模型的不斷成熟和髮展,模型的抗譟能力又成為重要的研究課題.為瞭精確地分割圖像的同時去除圖像的譟聲,針對譟聲圖像用非負穩健函數作為邊緣保持函數,從而保證圖像在去譟的過程中邊緣和紋理信息不被模糊.首先創造性地將分類器中的Fisher準則函數引入到圖像分割中,從分類的角度對C-V模型給齣瞭Fisher解釋.把Fisher準則作為分割的標準來建立一箇基于區域和邊緣相結閤的同時完成去譟和分割變分水平集分割模型.其次詳細討論瞭該模型的數值求解方法.最後實驗驗證用Fisher值來衡量分割標準的理論的正確性和可靠性以及模型中正則項約束在去譟過程中的邊緣保持功能.通過3組實驗檢驗瞭提齣的模型對譟聲圖像的去譟和分割比聚類算法、鬆弛迭代算法、Mean Shift算法有更好的效果.
수착활동륜곽모형적불단성숙화발전,모형적항조능력우성위중요적연구과제.위료정학지분할도상적동시거제도상적조성,침대조성도상용비부은건함수작위변연보지함수,종이보증도상재거조적과정중변연화문리신식불피모호.수선창조성지장분류기중적Fisher준칙함수인입도도상분할중,종분류적각도대C-V모형급출료Fisher해석.파Fisher준칙작위분할적표준래건립일개기우구역화변연상결합적동시완성거조화분할변분수평집분할모형.기차상세토론료해모형적수치구해방법.최후실험험증용Fisher치래형량분할표준적이론적정학성화가고성이급모형중정칙항약속재거조과정중적변연보지공능.통과3조실험검험료제출적모형대조성도상적거조화분할비취류산법、송이질대산법、Mean Shift산법유경호적효과.
