小波变换优化边缘活动轮廓模型的图像分割研究

"这篇论文探讨了在图像分割领域中，如何通过改进边缘活动轮廓模型来提升分割效果。特别地，作者引入小波变换来构建新的边缘停止函数，以解决传统模型在处理噪声图像、复杂背景及多目标分割时的难题。" 在图像处理的众多任务中，图像分割是最基础且关键的一步，它涉及到将图像划分为不同的区域或对象。几何活动轮廓模型（Geometric Active Contour Model）作为一种高效的方法，已被广泛应用。这一模型基于曲线演化的理论和水平集方法，分为边缘模型和区域模型两大类。边缘模型主要依赖于图像梯度模定义的边缘停止函数，使得曲线能够精确停在目标边缘。 然而，传统的边缘模型面临若干挑战。例如，在图像包含多个目标物体时，模型可能无法选择性地分割特定目标；在噪声环境中，模型的分割性能会下降；对于背景灰度不均匀的模糊边缘，模型可能提取效果不佳；在复杂背景下，提取目标边缘变得困难；此外，模型的演化速度也相对较慢。 为了解决这些问题，学者们尝试改进边缘停止函数。文献中提到了局部阈值方法、异性扩散、支撑值滤波以及无需高斯平滑的边缘停止函数等策略。这些方法都旨在提高分割速度、增强边缘定位准确性，并减少噪声的影响。 论文中，作者引入了一级小波变换来构造新的边缘停止函数。小波变换因其多分辨率分析能力，能有效捕捉图像的细节信息，这对于处理噪声和复杂背景非常有利。通过在一级小波分解后的低频子图上建立边缘停止函数，模型可以更好地识别和定位目标边缘，同时降低对噪声的敏感性。 实验部分，作者采用了距离正则化水平集演化模型，结果显示，基于小波变换的边缘停止函数确实改善了原始模型存在的问题，提高了模型在处理多目标选择性分割、噪声图像和复杂背景情况下的分割效果。 这篇论文是由重庆市教育委员会科学技术研究项目和重庆师范大学基金项目支持的研究成果。作者王艳博士是一位专注于偏微分方程与图像处理领域的讲师，她的工作为解决边缘活动轮廓模型的挑战提供了新的视角和解决方案。