基于图像分解的稀疏正则化多区域图像分割方法

谢谢侬

要： 针对图像具有不同特征的成分，提出一种基于图像分解的多区域图像分割模型和算法．首先将图像分 解项引入到图像分割模型中，递减了纹理和噪声对分割的影响；其次使用稀疏正则化方法保持分割区域的边缘几何结 构；最后基于增广 Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子法，给出一种由扩散流引导的小波迭代阈值图像分割算法．一系列实验结果表明，提出 的方法抗干扰能力强，对噪声具有更好的鲁棒性．提出的方法不仅能够分割结构图像，并且能够分割较复杂的纹理图 像．


3 S1 h( r& F+ d0 Y5 }. c2 v: M. }关键词： 图像分割；图像分解；稀疏表示；小波；变分模型


图像分割是图像处理与计算机视觉中最为基础和 重要的研究内容之一，它是对图像进行视觉分析和模式 识别的基本前提．图像分割的目标是将图像划分成各具 特性的区域．图像分割的难点在于图像的复杂性和多样 性．特别，由于图像纹理区域的存在，使图像同质区域的 灰度信息不均匀和弱边界问题更加突出，进一步增加了 图像分割的难度．到目前为止，人们已经提出了很多图 像分割方法，基于变分模型的分割方法是近年来图像分 割的研究热点之一［１～７］．
7 o( F/ Z/ t+ B6 {0 `


4 y: @9 h9 ^9 H, f& M. g" a
; K0 Q( ^# D9 m* k$ P0 S附件下载：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

  D. r+ C) A$ u& y9 P$ N/ L$ v: x

angern

能够分割较复杂的纹理图 像