資源描述：
《基于非局部方法的紋理圖像分割》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號(hào)：TP391密級(jí)：UDC：004學(xué)校代碼：11065碩士學(xué)位論文基于非局部方法的紋理圖像分割逯京格指導(dǎo)教師潘振寬教授學(xué)科專業(yè)名稱計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)論文答辯日期2016年6月2日摘要紋理圖像分割作為圖像處理和模式識(shí)別中一個(gè)重要的研究?jī)?nèi)容，一直以來是人們研究的熱點(diǎn)。由于紋理圖像不同于簡(jiǎn)單的圖像，它具有大量復(fù)雜的紋理信息，因此，紋理圖像的分割相對(duì)來說存在一定的困難。為解決紋理圖像分割問題，本文將非局部算子推廣到活動(dòng)輪廓線模型中,利用活動(dòng)輪廓模型的梯度項(xiàng)與非局部算子的結(jié)合實(shí)現(xiàn)對(duì)紋理圖像的分割，同時(shí)利用彩色圖像的R,G,B三通道彩色空間，實(shí)現(xiàn)對(duì)彩色紋理圖像的
2、分割。實(shí)現(xiàn)主要工作和創(chuàng)新成果如下：第一，對(duì)紋理圖像分割理論基礎(chǔ)進(jìn)行了介紹，重點(diǎn)介紹了紋理圖像特征和變分圖像分割方法。第二，對(duì)基于變分理論的圖像分割模型進(jìn)行了介紹，重點(diǎn)介紹了變分圖像分割的Mumford-Shah模型和Chan-Vese模型，同時(shí)對(duì)基于紋理分解的活動(dòng)輪廓線模型進(jìn)行了介紹。第三，在傳統(tǒng)的活動(dòng)輪廓線模型中引入非局部算子，非局部梯度項(xiàng)基于圖像的區(qū)域相似度可以實(shí)現(xiàn)對(duì)灰度紋理圖像的分割，由于非局部算子會(huì)使運(yùn)行時(shí)間變長(zhǎng)，所以對(duì)僅僅引入非局部梯度項(xiàng)的活動(dòng)輪廓線模型進(jìn)行改進(jìn)，加入新的梯度項(xiàng)，這樣在實(shí)現(xiàn)灰度紋理圖像分割的同時(shí)并且縮短了運(yùn)行時(shí)間。第四，由于彩
3、色圖像可以被看做是R,G,B三通道，將改進(jìn)的灰度紋理圖像分割模型推廣到彩色紋理圖像，實(shí)現(xiàn)對(duì)彩色紋理圖像的分割。與傳統(tǒng)圖像分割方法基于圖像的像素點(diǎn)對(duì)圖像進(jìn)行處理相比，本文提出的方法是基于圖像的區(qū)域相似度對(duì)圖像進(jìn)行處理，此方法可有效分割紋理圖像中感興趣的區(qū)域。該模型不僅包含非局部梯度項(xiàng)，同時(shí)加入新的梯度項(xiàng)來加快運(yùn)行速度，為提高模型的運(yùn)算效率，本文運(yùn)用Split-Bregman算法。最后實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型和算法的有效性。關(guān)鍵詞：紋理圖像分割；非局部算子；活動(dòng)輪廓線模型；區(qū)域相似度；Split-Bregman算法；AbstractTextureimagesegm
4、entation,asanimportantresearchcontentintheimageprocessingandpatternrecognitionarea,hasbeenahotspotofresearch.Becausethetextureimageisdifferentfromthesimpleimage,ithasmuchcomplextextureinformation;therefore,itisrelativelydifficultfortextureimagesegmentation.Tosolvetheproblemoftex
5、tureimagesegmentation,thispaperwillpromotenonlocaloperatortotheactivecontourmodel.Itusesthegradientfactorofactivecontourmodelcombinedwiththenonlocaloperatorfortextureimagesegmentation;atthesametime,italsouseR,G,Bcolorspaceofcolorimagetoachievecolortextureimagesegmentation.Themai
6、nworkandinnovationsareasfollows:first,itintroducesthebasictheoryfortextureimagesegmentation,mainlyintroducingthetextureimagecharacteristicsandvariationalimagesegmentationmethod.Second,itintroducestheimagesegmentationmodelbasedonvariationaltheory,mainlyintroducingMumfordShahmodel
7、andChan-Vesemodelofvariationalimagesegmentation;atthesametime,italsointroducesactivecontourmodelbasedontexturedecomposition.Third,thetraditionalactivecontourmodelisintroducedintothenonlocalgradientofthesimilaritydegreebasedonimageregionsimilarity,textureimagesegmentationcanbeimp
8、lemented.Becausethenonlocaloperatorwillresultin
