基于主動(dòng)輪廓模型的光譜圖像分割算法研究.pdf

1、在圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，圖像分割是最基礎(chǔ)最重要的問(wèn)題之一。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)基于主動(dòng)輪廓模型的圖像分割算法研究比較積極和深入，但現(xiàn)有的主動(dòng)輪廓分割算法還缺乏普適性，分割精度也有待提高，因此，還需進(jìn)一步探索研究針對(duì)光譜圖像進(jìn)行處理的分割算法?；诖耍疚尼槍?duì)幾何主動(dòng)輪廓模型中水平集方程的改進(jìn)開(kāi)展相應(yīng)研究，并將其成功應(yīng)用于二維單波段紅外圖像及三維多光譜圖像的分割。
　　本文主要提出并研究了兩種新型的光譜圖像主動(dòng)輪廓分割模型:

2、r>　　(1)自適應(yīng)的基于多特征的紅外圖像分割模型。該模型引入自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)整合全局符號(hào)壓力函數(shù)和基于多種局部特征信息的符號(hào)壓力函數(shù)，以實(shí)現(xiàn)水平集方程的改進(jìn);局部項(xiàng)利用高斯核函數(shù)嵌入多種統(tǒng)計(jì)特征信息和紋理信息，能夠更加全面地表征圖像各類區(qū)域。對(duì)不同場(chǎng)景下的紅外圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并與傳統(tǒng)的主動(dòng)輪廓模型以及邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明:該模型受背景噪聲影響小，且能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)灰度不均勻、邊界模糊和對(duì)比度低的紅外圖像的有效分割。
　　(2)基

3、于空間-光譜信息的多光譜圖像分割模型。其核心在于構(gòu)造一個(gè)新型基于空間—光譜信息的符號(hào)壓力函數(shù)。一方面，通過(guò)計(jì)算比較輪廓內(nèi)外主成分大小，作為判斷輪廓演化方向的準(zhǔn)則;另一方面，利用權(quán)重系數(shù)將距離測(cè)度和光譜形狀測(cè)度綜合，作為向相應(yīng)方向演化時(shí)的演化力大小。對(duì)AOTF多光譜成像系統(tǒng)采集的多光譜圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明:相比于對(duì)單一譜段進(jìn)行處理的傳統(tǒng)主動(dòng)輪廓模型，該模型充分利用豐富的光譜信息，分割精度更高;相比于經(jīng)典多光譜圖像非監(jiān)督分類算法，該模型不