基于图像显著性分析的活动轮廓模型-应用数学专业论文.docxVIP

南京航空航天大学硕士学位论文 南京航空航天大学硕士学位论文 I I 摘 要 本文在活动轮廓模型的基础上引入了图像的显著性分析，提出了一种基于显著性分析的初 始活动轮廓方法。由于活动轮廓模型中初始轮廓的选取在整个演化过程中的作用是重要的的， 尤其是在图像的背景较为复杂的情况下，往往导致不同的初始位置在演化中所需要的时间及最 后的效果大不相同。这样我们就考虑能够将活动轮廓的初始化轮廓选取在接近目标物体的周围。 在时间上来说，如果初始轮廓能从靠近目标物体的周围进行演化，它所耗费计算的时间也会有 所减少；同时，对于图像背景较为复杂的情况，背景信息对于演化结果的干扰也会得到降低。 这样，我们就在引入了目标物体的显著图，通过 Otsu 阈值分割方法，来定位目标在整幅图像中 的大致位置，以此得到演化模型的初始轮廓。 同时我们针对水平集方法在活动轮廓模型的计算过程中需要重新初始化水平集函数为符号 距离函数，对经典 C-V 模型进行改进，提出了无需重新初始化的 C-V 模型；并结合我们提出的 基于显著性的初始轮廓方法，进行时数值试验分析。 关键词：活动轮廓模型、显著性分析、Otsu、初始轮廓、无重新初始化、C-V 模型 基于图像显著性分析的活动轮廓模型 Abstract We present a new object segmentation method that is based on active contours with combined saliency map.As we know, the initial contour palys an important role in the curve evolution. Different initial contours may cause different result, and the effiency is also a key factor especially when the background contains noise and complicated information. It is known that using saliency region can easily get the approximately location of the desired object in the map.In this paper,we use the saliency map to distinguish the desired object from the image when the background is full of noise,and then, get the initial evolveing curve in the active contours methods by Otsu threshold mthod. Our method improves the classical active contours methods by limiting the initial evolving curve just near the boundaries of the desired object.It can still get better results although the background of the map is clutter,and,efficient with less time than these classical ones. We also improve the C-V model withour re-initialization. And then we use the initial contour method proposed above to do experiment, and get a conclusion that the method we proposed can make better result in some situations. Keywords: active contours models, saliency map, Otsu, initial contour, without re-initialization, C-V model II 南京航空航天大学硕士学位论文 南京航空航天大学硕士学位论文 V V 图表清单 图2.1 轮廓与目标在不同位置关系时 F1,F2 的变化………………………………………………...12 图 3.1 手工标识初始轮廓示意………………………………………………………………………17 图 3.2 人工干预半自动生成初始轮廓示意…………