基于变分方法图像分割和图像恢复的研究

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1、学位论文版权使用授权书JIIIIIIIIIIIIIIIIIIY2603392本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名：骊杉签字日期：加易年白／声新躲辑2导师签名：＼J～f⋯啪／，>年6月夕日中图分类号：TP391UDC：学校代码：100

2、04密级：公开北京交通大学博士学位论文基于变分方法的图像分割和图像恢复研究StudyonImageSegmentationandRestorationBasedonVariationalMethod作者姓名：马丽艳导师姓名：于剑学位类别：工学学号：08112068职称：教授学位级别：博士学科专业：计算机科学与技术研究方向：图像分析北京交通大学2013年6月致谢本文是我在四年多的博士期间的工作总结，在论文完成之际，谨向所有支持和帮助过我的老师、同学、朋友和家人致以诚挚的感谢!首先感谢我的导师于剑教授。感谢于老

3、师在学习上和生活上给与的帮助。为了能够让我有机会接触到学术前沿，于老师为我提供了多次出去参加学术会议的机会，建立了与同行间的学术交流，并拓宽了我的视野，为我的学术研究奠定了基础。于老师严谨求实的治学态度，也为我今后的工作和学习指明了方向。感谢北京大学的林宙辰教授。林老师渊博的知识、谦虚的品德使我受益匪浅。林老师在我的研究工作开展的过程中，鼓励我思考问题、给我讲解优化算法、帮助我完善论文，使我更加积极的投入到学术研究当中。感谢香港浸会大学的曾铁勇老师。在香港学习的一年中，曾老师无论是从生活上还是学习上都给了我

4、很大的帮助。由于刚到香港开展的研究领域我并不熟悉，曾老师非常耐心的指导我学习，并帮助我检查程序中的错误，在一点一滴的学习中让我积累了大量的知识。感谢实验室的景丽萍副教授和贾彩燕副教授在生活和学习上的帮助。我还要感谢实验室的黄厚宽教授、田盛丰教授、王志海教授、周雪忠副教授、瞿有利高工、董兴业老师、尹传环老师、赵相坤博士、张磊博士和李颖红研究助理的大力支持。。感谢和我一起成长的实验室的同学们，包括已经毕业的肖宇博士、朱岩博士、恽佳丽博士、万怀宇博士、冯奇博士、张小平博士、汪廷华博士、陈萍博士、周丽平博士，以及在

5、读的龚书、姜雅文、纳跃跃、张辉、谢博錾、杨柳、柴变芳、梁晔、白晨燕、王邦军、张俊三、李亚芳、李嘉、超木日力格、朱杰、刘博等同学。他们让我的博士生活充满了快乐。最后，我要特别感谢我的家人。他们的关心和支持是我前进的动力。感谢他们为我所做的一切!摘要人们对图像是很熟悉的，图像可由光学仪器观测客观世界得到，或者是人类视觉系统得到的客观景物在人心目中的影像。人们常说：一图值千字，可见图像中包含了它所要表达地事物的大量信息。随着计算机技术的发展，数字图像技术在科研、工业、医疗、教育、娱乐和通信等方面有着广泛的应用。因

6、此，对图像技术的研究具有重要的意义。本文主要是研究基于变分方法的图像分割和图像恢复。图像分割是将图像划分为一些有意义区域，是后续的目标识别和图像理解的基础。而在图像的采集过程中，由于成像仪器的精度有限和采集过程并不完美，这使得采集到的是原图的退化图像，而图像恢复是从退化的图像中恢复出原图。我们可以看到，图像分割和图像恢复都可以看作是图像估计的过程，即对待处理的图像估计出分割的特征图或者估计出原图。本文在分析了现有算法的优缺点之后，试图得到更好的图像分割和图像恢复的算法。本文取得的主要研究成果如下：(1)基于

7、变分方法的图像分割一般是指活动轮廓模型。通过研究现有的分割灰度不一致图像的算法，我们发现，现有绝大部分算法均属于非凸模型，因此，不易得到模型的全局解，并且算法易陷入局部极小点。虽然求解基于局部灰度均值的全局活动轮廓模型可以得到快速算法，但是局部均值并不能很好地提取图像中的信息，导致算法在很多时候不能正确地分割图像。因此，我们假设局部窗口中的像素点的灰度值服从高斯分布，从而基于二阶统计信息来建立一个凸模型，并利用优化算法进行求解。我们的算法可以找到模型的全局解，且计算效率较高。实验结果显示了我们的算法的优越性

8、。并且由于二阶统计信息可以提取部分纹理信息，此算法可以用来分割纹理图像。(2)考虑到二阶统计信息不能充分地提取图像中的纹理信息，我们提出了一个基于局部图像特征直方图的全局活动轮廓模型。为了更好地描述纹理图像，我们利用一个半局部区域描述子来提取图像纹理特征。此外，对于图像区域，像素点的灰度值也是很重要的特征。因此，我们利用这两个特征作为纹理图像的特征，利用特征的直方图来描述图像区域。由于cross-bin的直方图距