基于ambrosio-tortorelli图像分割模型的研究与应用

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1、；；調觀．．公＇－－Ｔ＼．：甲．．，－－祥：＞—分类号：密级；ｉＵＤＣ：单位代码：：；堪：１霉＊’Ｊ签傲３：必大ｆＩＩ硕壬学位论文－ｉａ？－论文题目：基于ＡｍｂｒｏｓｉｏＴｏｒｔｏｒｅｌｌｉ图像分割模型的研究与应用諭学１３２０１９０３０６粪海晏作者；计算机科学与技术专业名称：２０１６年０５月３０日独创性说明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研充工作义取得硏巧成果

2、。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标化和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获稱安傲…工业大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。－＇Ｈ巧签名孚違曰期：夺ｆ户关于论文使用授权的说明本人完全了解安徽工业大学有关保留、使用学位论文的规定：，巨Ｐ学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可功公布论文的全部或部分内容，可ｔＡ采用影印、缩印或其他裳制手段保存论文．保密的论文在解密后应遵

3、循此规定。＾签名曰期？《沒导师籍名袁；伴畔牽手每叩安徽工业大学硕士学位论文论文题目：基于Ambrosio-Tortorelli图像分割模型的研究与应用StudyandApplicationofImageSegmentationbasedonAmbrosio-TortorelliModel作者：龚海晏学院：计算机科学与技术学院指导教师：刘宏申单位：安徽工业大学论文提交日期：2016年5月30日学位授予单位：安徽工业大学安徽马鞍山243002摘要摘要图像分割主要是将图像中具有相同或是类似的属性特征划分各自独立的子区域，且不同子区域

4、之间会呈现相对明显的差异。图像分割方法经过了多年的研究发展，大都已趋于成熟，且各类理论方法已不断被应用于现实生活和工业设计发展中，并取得了很好的成果。其中，基于变分的能量分割模型的图像分割方法近年来成为了较为热门的分割技术之一。Mumford-Shah模型便是比较著名的变分分割模型，通过该模型可以将图像分割的问题转变为模型泛函极小值的问题。Mumford-Shah模型为多尺度的分割模型，且具有良好的抗噪声能力。虽然如此，该模型泛函的求解确实很困难。为了解决此问题，目前有两种有名的方法：一是对原模型进行简化并结合水平集方法的Chan-V

5、ese模型；另一种是通过Ambrosio-Tortorelli模型进行泛函逼近原模型的弱泛函形式，从而通过变分法的欧拉方程以及梯度下降法得到最终的迭代方程。本文主要针对Ambrosio-Tortorelli模型作进一步的研究，通过参数调节可以得到多尺度的分割图像，除了边界图像，还可以得到光滑图像。该模型也存在着自身无法克服的缺陷，本文针对模型拐角效应的缺陷提出了新的方法与改进模型；同时，该模型具有很好的抗噪声性，对噪声图像的分割有很大的帮助，为此研究了模型的实际应用的问题。本文的具体工作如下：(1)本文针对Ambrosio-Torto

6、relli模型的拐角效应(roundingeffect)的现象，设计了图像角点位置弱迭代的方法，同时改进了模型中的椭圆逼近函数，结合两种方法可以有效地克服模型在分割图像时角点位置圆润化的拐角效应的缺陷。模型分割中的参数设置过大除了产生拐角效应外，还会带来最终的分割图像边界不明显的现象。本文使用了提取有效分割像素点，以及阈值分割的方法对边界图像进行增强。通过实验验证本模型缺陷的改进具有一定的有效性。(2)将该模型应用于噪声图像分割，本模型对噪声图像的分割效果会受模型泛函中参数的影响。为了提高分割效率且避免手动调节参数，提出了模型参数关于

7、图像信息的表达式。同时为了实现Ambrosio-Tortorelli模型自动分割能力，除了参数的设置，本文利用了特征提取的方法近似得到图像噪声和边界的像素个数，当噪声和边界个数趋于稳定时分割结束。为了方便实验，提出了模糊满意测度模型。最后实验证明了本文方法对实现乘性噪声和加性噪声图像的模型自动化分割能力具有一定的有效性，能够取得了良好的分割结果。关键词：图像分割；Mumford-Shah模型；Ambrosio-Tortorelli模型；拐角效应；自动分割能力IAbstractAbstractImagesegmentationistod

8、ividetheimagewiththesameorsimilarcharacteristicsofthesubregion,andthedifferentsubregionswillshowsignificantdif