基于覆盖分割的图像边缘提取算法研究与应用

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1、分类号密级硕士学位论文题目：基于覆盖分割的图像边缘提取算法研究与应用英文并列题目：TheResearchandApplicationoftheImageBoundaryExtractionBasedonPixelCoverageSegmentation研究生：顾雨迪专业：软件工程研究方向：软件工程理论导师：梁久祯指导小组成员：学位授予日期：2016年6月答辩委员会主席：张曦煌江南大学地址：无锡市蠡湖大道1800号二○一六年六月摘要摘要随着数字图像处理的发展，图像边缘检测技术越来越被人们重视，成为了数字图像处理中的重要内

2、容。就视觉来说，人们往往是通过物体的边缘来区分各个物体，而在图像中，边缘是区分一个区域与另一个区域的重要特征，因此被广泛运用于图像分割、识别等多个方向。国内外许多学者都在做这方面的研究，但是边缘检测仍面临很多问题和挑战。本文的研究是基于像素覆盖分割展开的，围绕不严格边界、位置信息等关键环节进行探讨，主要包括以下几个方面的内容：1、基于不严格边界的覆盖分割算法。本文通过引入不严格边界，研究图像对象覆盖分割。模糊图像可以被分割成若干有共享边界的类，这些边界被称为不严格边界。在本文中，几个关于边界的概念被定义，即严格边界，内

3、边界和外边界。由一组内边界和外边界之间的差则得到不严格边界的定义。本文提出了覆盖分割算法的优化方法。同时，邻域决策规则被用来在分类像素过程中过滤噪声或异常值。本文基于四种边界以及邻域决策的改进算法分别进行了实验，包括与经典覆盖分割方法的对比，还有噪声测试。2、基于位置信息的覆盖分割算法。针对传统算法对边界模糊的图像分割效果不理想，分割结果多毛刺的问题，本文提出了一种加入了空间位置信息的像素覆盖分割方法。首先使用原始覆盖分割算法对图像进行分割，利用多方向模糊形态学边缘检测算法提取不同物体之间的边界，然后采用改进的像素覆盖

4、分割方法给边界像素重新分配覆盖值。进行了分割结果的定性比较，以及抗噪性测试实验。实验结果表明，该方法对具有模糊边界的图像，提取边缘结果优于其他可比文献中提出的方法。3、基于覆盖分割和活动轮廓模型的图像边缘提取算法。针对传统算法对边界模糊的图像分割效果不理想，分割结果多毛刺的问题，本文提出了一种由粗到细的图像边缘提取方法，主要由像素覆盖分割方法和Chan-Vese模型组成。首先使用加入了位置信息的覆盖分割算法将图像分割，然后运用活动轮廓算法进行细化的图像边界提取。分别进行了提取的边缘与原始的Chan-Vese模型的对比实

5、验以及改进算法与单一边缘提取算法的对比试验。实验结果表明，该方法对具有模糊边界的图像，提取边缘结果优于其他可比文献中提出的方法。关键词：边缘提取；覆盖分割；不严格边界；Chan-Vese模型；SPG优化算法IAbstractAbstractWiththedevelopmentofdigitalimageprocessing,imageedgedetectiontechnologyismoreandmoreappreciatedbypeople,andhasbecomeoneofthemostimportantconte

6、ntsofdigitalimageprocessing.Intermsofvisual,peopleoftentellthedifferencebetweenvariousobjectsbytheedges,whileintheimagefield,theedgeisthemostimportantfeaturewhatseparatesaregionwithanother.Asaresult,imageedgedetectioniswidelyusedinimagesegmentation,identificatio

7、n,andotherdirections.Manyscholarsathomeandabroadhavebeendoingresearchinthisarea,butedgedetectionstillfacesmanyproblemsandchallenges.Theresearchofthispaperisbasedonpixelcoveragesegmentation,whichisaroundsoftboundaryandlocationinformation,andthemainworkincludes:1.

8、ImageCoverageSegmentationBasedonSoftBoundaries.Thispaperstudiesimageobjectcoveragesegmentationbyintroducingsoftboundaries.Byusingsoftboundaries,fuzzyimagecanbesegment