基于偏微分方程的圖像平滑與分割研究及其應(yīng)用.pdf

1、圖像平滑和分割是圖像處理中的最重要的兩個(gè)步驟,其結(jié)果的好壞將直接影響后續(xù)處理的效果。近年來,基于偏微分方程的圖像處理受到了研究人員的廣泛關(guān)注。對(duì)圖像處理的問題建立相應(yīng)的偏微分?jǐn)?shù)學(xué)模型,就可以直接利用大量成熟的數(shù)學(xué)理論和工具,使得基于偏微分方程的圖像處理技術(shù)迅速發(fā)展成為一項(xiàng)科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚摗?br>　　本文首先對(duì)基于偏微分方程的圖像平滑進(jìn)行了深入的研究,然后在活動(dòng)輪廓模型和水平集理論進(jìn)行圖像分割得到圖像目標(biāo)閉合輪廓線的基礎(chǔ)上,再對(duì)基于形狀的

2、圖像檢索技術(shù)進(jìn)行了研究。本文主要做了以下工作:
　　(1)對(duì)經(jīng)典P-M方程進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提出了自適應(yīng)參數(shù)的各向異性擴(kuò)散方法,使用梯度模直方圖,結(jié)合Mean Shift的核密度估計(jì)方法來確定各點(diǎn)的閾值參數(shù),與固定閾值參數(shù)的各向異性擴(kuò)散方法相比,該方法能夠更大程度地抑制孤立噪聲,得到了更高的PSNR值。
　　(2)為了消除經(jīng)典P-M方法所引起的“階梯”效應(yīng),提出了基于高階偏微分方程的圖像平滑方法,實(shí)驗(yàn)表明,該方法能有效地保持