基于模糊邏輯的圖像分割與變化檢測(cè).pdf

1、變化檢測(cè)旨在分析兩幅不同時(shí)刻拍攝的同一地點(diǎn)圖像的不同之處。變化檢測(cè)在遙感,醫(yī)療診斷,視頻監(jiān)控,環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面有重要應(yīng)用。變化檢測(cè)可以看作差異圖的分割問(wèn)題。本文以變化檢測(cè)為核心,并對(duì)相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行的研究。首先,提出一種模糊主動(dòng)輪廓的方法,用于圖像分割。該方法將模糊邏輯引入傳統(tǒng)的主動(dòng)輪廓方法當(dāng)中,并有效的合并了平滑先驗(yàn)和正則兩項(xiàng),從而獲得全局最優(yōu)的同時(shí),獲得了更高的計(jì)算效率。其次,提出一種基于邊界預(yù)估的模糊C均值聚類方法用于合成孔徑雷達(dá)圖像的

2、變化檢測(cè)。由于此類圖像的變化檢測(cè)存在噪聲大,邊界弱的特點(diǎn),該方法首先對(duì)可能包含邊界的區(qū)域進(jìn)行預(yù)估,從而在去除噪聲的同時(shí),有效的保護(hù)了邊界。最后,針對(duì)以后半監(jiān)督圖像分割和變化檢測(cè)的應(yīng)用需求和趨勢(shì),提出了一種形狀對(duì)齊的方法,該方法可用于需要對(duì)齊訓(xùn)練庫(kù)的基于形狀先驗(yàn)的算法。該方法也是首次將有序集值函數(shù)引入計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題當(dāng)中,定義了廣義相關(guān)函數(shù)。通過(guò)設(shè)計(jì)一種廣義相關(guān)函數(shù)的快速求解方法,本文提出的對(duì)齊方法具有極高的計(jì)算效率,特別適用于大型訓(xùn)練庫(kù)的