【摘 要】
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图像分割是计算机视觉以及图像处理领域十分重要的问题,它是将人们感兴趣的目标区域从图像中分割出来,从而实现对这些感兴趣目标的识别、分析以及进一步处理。目前,在工业、
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图像分割是计算机视觉以及图像处理领域十分重要的问题,它是将人们感兴趣的目标区域从图像中分割出来,从而实现对这些感兴趣目标的识别、分析以及进一步处理。目前,在工业、航空航天、遥感测绘以及医学等领域,图像分割技术有着广泛的应用且起着关键的作用。本文主要研究基于变分偏微分方程的图像分割方法。主要研究内容及创新点概括如下:(1)根据Retinex理论,充分考虑反射部分分片常数的特性,提出基于全变差Retinex的图像分割模型,对自然图像进行分割和偏移场矫正。进一步,结合交替极小化方法设计该模型的快速数值求解算法。数值实验结果表明,该模型对简单的二值图像,有准确的分割结果和很好的图像矫正效果。(2)由于核磁共振成像机理,医学核磁共振图像(MRI)图像中不可避免地出现灰度不均匀。结合变分Retinex理论,提出基于全变差Retinex的医学图像分割算法。数值实验结果表明,该算法能较好地分割出MRI脑图像中的不同组织(如:灰质、白质等),其分割结果优于现有的模型。(3)医学图像中的伪影严重影响医学图像分割的结果。结合变分Retinex理论,引入二值伪影检测函数,提出基于全变差Retinex的医学图像分割和伪影检测模型。进一步,结合交替极小化方法设计该模型的快速数值求解算法。数值实验结果验证了该模型的有效性和算法的可行性。
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