改进的活动轮廓模型在图像分割中的应用研究

"该资源是一篇关于基于活动轮廓模型的图像分割算法的硕士论文，主要研究了如何通过改进经典活动轮廓模型（C-V模型）和引入贝叶斯准则改进几何活动轮廓模型（GACV模型），以提升图像分割的准确性与效果。论文详细探讨了图像分割的重要性，以及曲线演化理论和水平集方法在图像处理中的应用。" 在图像处理领域，图像分割是一项关键的技术，它的目标是精确且高效地从图像中提取出感兴趣的区域或目标。分割质量的优劣直接影响到后续的图像识别和分析任务。活动轮廓模型是一种强大的图像分割工具，它通过使曲线演化以适应图像的特征来实现分割。 本文首先概述了多种常见的图像分割算法，包括参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型。这两种模型都是基于曲线演化的理论，其中参数模型通常涉及到能量最小化，而几何模型则考虑了图像的几何特性。水平集方法是实现这些模型的一种有效手段，它允许曲线在空间中无界演化，不受初始曲线形状的限制。 论文的重点在于对经典C-V（Caselles-Vese）模型的改进。C-V模型基于图像的一阶和二阶导数信息来驱动曲线演化，但在处理复杂图像时可能会遇到困难。通过在C-V模型的能量函数中增加梯度模值平方项，作者构建了一个改进的C-V模型。这一改进使得模型能更好地利用图像的区域信息和边缘信息，从而提高对复杂场景的分割性能。 其次，论文研究了GACV（Geodesic Active Contour with Viscosity）模型，并引入了贝叶斯准则。通过对GACV模型的统计学扩展，作者提出了一个基于贝叶斯的GACV模型，该模型在处理彩色图像时表现出色。考虑到GACV模型的特性以及脑瘤CT图像的特殊性，论文进一步提出了一种人机交互的分割模型，用于更准确地分割脑瘤CT图像。 这篇论文通过深入研究和改进现有的活动轮廓模型，展示了在图像分割领域的创新方法，特别是对于复杂和医学图像的分割问题。这些改进对于提高图像分割的精度和实用性具有重要意义，为后续的图像分析和诊断提供了更可靠的依据。