红外图像分割的偏微分方程方法研究

论文摘要

图像分割是图像处理和计算机视觉领域中的一个基本问题,其目的是把图像分成不同的部分,每一部分灰度是同质的。目前为止,已经提出许多图像分割方法,其中,基于偏微分方程的方法被证明是一个十分有效的图像分割方法。红外技术的广泛应用,针对红外图像的分割,已经提出了许多经典的分割方法。由于红外图像本身的特性,红外图像分割的偏微分方程的方法正处于探索阶段,国内外学者也提出了一些自己的解决方案,但是效果不是很理想。本文针对红外图像分割的偏微分方程方法存在的问题,做以下探索:1)针对包含分水线这一类红外图像,本文提出了检测红外图像分水线的方法,在充分理论推导的基础上,通过实验验证了该方法的可行性。2)深入研究了结构张量的理论,定义了一个新的刻画图像边缘的相干度量。并应用该相干度量,从图像灰度的变化角度,较好刻画了数字图像流线、T型、角点等边缘特征,较梯度模刻画的边缘更精确。在实验方面,给出了相干度量对可见光、红外、CT及人工合成图像的边缘刻画情况。在理论方面,同时也推导出了新相干度量是对梯度模刻画图像边缘特征的一种拓展。基于新的相干度量,提出了一个新的边缘停止函数,并以一个经典的偏微分方程分割方法为实验模型,以包括可见光图像、红外图像、B超图像在内的数字图像为测试图像,验证了新边缘停止函数具有较好的分割能力和抗噪性。3)将提取红外图像分水线的形态-水平正投影最大值法与相干度量的PDE方法结合,验证了两种方法结合分割红外图像高效性。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 绪论
• 1.1 课题研究背景和意义
• 1.2 红外图像分割的国内外现状
• 1.3 论文的主要工作及内容
• 2 红外图像中分水线的提取
• 2.1 保持边缘信息的形态学方法
• 2.2 分水线提取的形态-水平正投影最大值法
• 2.3 本章小结
• 3 图像相干性特征分析
• 3.1 图像特征信息的平滑扩散
• 3.2 图像边缘特征的散布矩阵
• 3.3 相干性特征刻画图像边缘信息
• 3.4 相干性特征实验分析
• 3.5 本章小结
• 4 结合相干度量的偏微分方法
• 4.1 模型介绍
• 4.1.1 红外图像函数空间和边界条件
• 4.1.2 红外图像的能量泛函及其梯度流下降偏微分方程
• 4.2 数值实现
• 4.2.1 演化演化方程的离散化
• 4.2.2 边界延拓问题
• 4.3 实验结果分析
• 4.4 本章小结
• 5 结论与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 今后的研究方向
• 致谢
• 参考文献
• 附录