基于圖像分解及活動輪廓模型的彩色紋理圖像分割.pdf

1、圖像分割是數(shù)字圖像處理的重要研究方向，許許多多的圖像需要對其進行圖像分割，提取目標(biāo)圖像之后才能進行下一步的處理與信息提取。圖像分割的方法也得到了如火如荼的發(fā)展。但是由于圖像紋理的影響，紋理圖像分割依然是圖像處理領(lǐng)域的重點難點。在真實世界中，紋理的存在是圖像中一件非常普遍的事情，但紋理的存在可能會對圖像分割造成相當(dāng)大的困難。圖像分解模型可以將圖像中的紋理部分從圖像中剔除，因此提出了一種新的紋理圖像分割模型，它是將圖像分解模型與活動輪廓模型

2、相結(jié)合，從而達到圖像分解與圖像分割同步進行。
　　與許多其它的紋理分割模型不同的是，這種新模型并不需要任何統(tǒng)計模型、不需要圖像的先驗知識以及其它濾波器（如Gabor濾波器和小波濾波器）的輔助。該模型只需要通過變分圖像分解模型得到的圖像的結(jié)構(gòu)分量信息和圖像的振蕩分量的信息。紋理信息通常被認(rèn)為是圖像的振蕩分量；結(jié)構(gòu)部分被認(rèn)為是變分圖像分解模型中的平滑分量，可用于區(qū)分圖像分割中不同區(qū)域的特征。通過耦合VO分解模型和活動輪廓模型，從而實現(xiàn)