《圖像分割的變分方法和套用》是依託北京大學,由周蜀林擔任負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名:圖像分割的變分方法和套用
- 項目負責人:周蜀林
- 項目類別:面上項目
- 依託單位:北京大學
- 批准號:60372024
- 申請代碼:F0116
- 負責人職稱:教授
- 研究期限:2004-01-01 至 2006-12-31
- 支持經費:24(萬元)
《圖像分割的變分方法和套用》是依託北京大學,由周蜀林擔任負責人的面上項目。
《圖像分割的變分方法和套用》是依託北京大學,由周蜀林擔任負責人的面上項目。項目摘要研究基於變分法的圖像分割模型、算法和在醫學圖像處理中的套用。建立關於圖像分割問題的新的能量泛函和曲面演化模型,利用變分法導出相應的偏微分方...
主要研究思路是將變分法、偏微分方程和傳統圖像處理技術結合起來,提出一些新的變分模型,並套用添加輔助變數法、對偶方法、運算元分裂方法等設計快速高效的數值算法,理論方面研究對應能量泛函解的存在唯一性,對應Euler-Lagrange方程(組)或...
大腦核磁共振圖像分割是疾病研究的重要量化依據,對促進醫學的進步和發展具有重要的實際研究價值。本項目擬研究三維大腦核磁共振圖像分割的變分方法。三維大腦核磁共振圖像是由一系列斷層/二維圖像組成的,數據量非常大,並且基於大腦核磁共振...
首先,鑒於變分模型具有靈活性和多樣性等優點,我們將重點研究以變分方法為基礎的模型。我們計畫結合機率、非局部運算元等對非均勻圖像非常有效的方法。同時,我們計畫利用泛函提升的方法深入研究非凸分割模型的凸化方法。其次,針對醫學圖像分...
本項目期望將模糊聚類圖像分割技術和基於變分的活動輪廓模型圖像分割法相接合,從變分的角度設計出一種新的圖像分割模型,即一種能量泛函,套用非線性泛函分析等先進的數學工具展開模型的理論研究,如研究其存在性、惟一性等問題,給出計算極...
通過本項目的研究,我們將得到一系列SAR圖像分割算法,發展變分偏微分方程在SAR圖像分割與分解中的套用。圖像分割在SAR圖像理解的過程中是非常重要的環節,而變分偏微分方程則是圖像處理的一種有效手段。因而,本項目的研究是對多學科交叉...
1.2變分與偏微分方程理論在圖像處理中的套用及研究現狀6 1.2.1基於變分與偏微分方程的圖像去噪7 1.2.2基於變分與偏微分方程的圖像分割11 1.2.3基於變分與偏微分方程的圖像修復14 1.2.4基於變分與偏微分方程的圖像增強17 1.2....
本項目研究變分法及基於塊的非局部模型與算法,巧妙地將一些統計方法結合進變分模型。在變分法圖像分割與統計方法的結合、變分分割模型的凸化及其在點雲曲面圖像數據的套用、基於塊的去噪算法、基於塊的nonlocal TV方法研究方面獲得了一...
比如,基於幾何正則性的變分方法,非線性偏微分方程(PDE),以及以小波為中心的調和分析。但這些方法本質上是互通的,從更深層次看,它們具有相同的基礎和根源,於是研究這幾種方法的聯繫和優缺點,並將其有效結合起來套用到圖像處理的不...
調和分析的最新理論表明,圖像的結構和紋理分別屬於不同函式空間,套用不同範數來度量可以將這兩種特徵區分開來,為解決圖像低層視覺處理問題提供了一個新的途徑。本項目研究基於變分PDE和多尺度幾何分析的圖像分解理論、方法和關鍵技術問題。
動態醫學圖像分割是構建人體組織運動模型、腫瘤的放射治療、外科手術等領域的重要輔助手段。本項目將研究動態醫學圖像分割的關鍵技術,基於醫學影像中運動目標,建立動態醫學圖像分割理論的框架,把運動目標描述、目標相似性度量和變分模型結合...
主要研究方法為:以變分方法、水平集方法、偏微分方程等為工具進行相關理論和方法的研究,將理論與模擬圖像、真實圖像實驗密切結合,綜合考慮數字圖像分割和恢復的特點,最終根據特定需求,對醫學圖像等特殊圖像進行處理。
其次,由於邊緣信息能夠描述區域間的邊界和脊,提出了基於多通道非線性擴散濾波的全變分流邊界TVFE(total variation flow edge)提取方法。再次,由於空間約束的自然圖像分割方法對噪聲十分敏感,為了克服該缺點,提出了採用空間約束的馬爾...
在模型構建方面,我們工作的特色在於將統計分析與變分法結合,構造混合模型處理圖像分割、復原、配準等一系列問題。我們給出了一種求解一般線性混合模型極大似然問題的變分方法,從變分學角度解釋統計的EM算法, 從而可以有機結合偏微分方程...
我們還將深度學習引入了PET變分盲分割系統,進一步挖掘了機器學習在PET圖像分割中的潛力。本項目的研究開闢了PET 圖像癌症定位和分割的新思路,克服了現有理論和算法的局限,為PET 成像在癌症臨床早期診斷和治療中的套用提供了幫助。已取得的...
《視覺計算中的變分方法與實現技術》是依託西安交通大學,由張永平擔任項目負責人的面上項目。中文摘要 研究以變分為基礎,結合偏微分方程和數值分析方法進行視覺信息處理;深入研究圖像恢復的最佳化計算模型和實現算法;研究圖像分割中的自適應...
4.尋找最優稀疏表示結構和紋理部分的兩個字典及快速算法,建立基於變分稀疏表示的圖像修補模型。本項目的完成將在理論上有突破,算法上有創新,新的修補模型在運算速度和修補質量上都有提高,將具有更廣泛、更有效的套用價值。結題摘要 ...
這是圖像處理領域一本令人激動的書籍.作者從變分法、偏微分方程、小波方法及隨機方法的框架下對圖像處理和分析進行了深入淺出的描述和分析.《圖像處理與分析:變分、pde、小波及隨機方法》可供圖像處理領域的科研工作者、在圖像處理領域...
提出基於區域的多目標圖像分割與跟蹤方法;分析幾種新算法的綜合性能,並在此基礎上形成方便實用的圖像分析軟體包. 本項研究對於豐富變分偏微分方程的內容,促進其理論的發展與完善,擴展其套用,推動圖像分析和理解的發展具有重要的科學意義...
《圖像處理與分析——變分,PDE,小波及隨機方法》是2011年科學出版社出版的圖書,作者是 Tony F. Chan等 。內容簡介 圖像處理與分析——變分,PDE,小波及隨機方法 這是圖像處理領域一本令人激動的書籍.作者從變分法、偏微分方程、...
6.4.4 矢量圖像全變分的其他定義 第7章 圖像增強的PDE方法 7.1 灰度圖像的直方圖與灰度變換 7.1.1 灰度直方圖 7.1.2 灰度變換 7.2 全局直方圖均衡化 7.2.1 全局直方圖均衡化的傳統方法 7.2.2 分段線性拉伸的直方圖均衡化...