多目标图像分割的稀疏表示方法

项目名称： 多目标图像分割的稀疏表示方法

项目编号： No.61379030

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 李亚峰

作者单位： 宝鸡文理学院

项目金额： 68万元

中文摘要： 基于稀疏表示的图像处理方法是当前计算机视觉和模式识别的前沿。稀疏表示在图像去噪、去模糊、修补、超分辨重构等应用领域取得了良好的效果。本项目将对多目标图像分割的稀疏表示方法展开深入、全面的研究，包括稀疏正则化的图像分割方法、基于图像分解的图像分割方法、基于稀疏正则化和图像分解的分割方法推广、基于稀疏表示的图像分割算法等。这些问题的解决将为基于稀疏表示的图像分割方法的理论、应用和全面推广奠定基础。创新之处：建立新的基于稀疏表示的多目标图像分割方法。具体包括：(1) 将模糊隶属度函数引入到稀疏正则化模型中；(2) 在分割模型中，使用图像的多形态分解逼近原始分割图像；(3) 在建立的分割模型中，引入字典学习的稀疏表示方法；(4) 建立推广的基于稀疏表示的图像分割模型与算法；本项目的成果不仅具有重要的理论意义，同时在图像的特征识别、纹理分类、目标追踪、医学图像处理等方面具有重要的应用价值。

中文关键词： 图像处理；字典学习；稀疏表示；变分模型；算法

英文摘要： The image processing method based on sparse representation is the forefront of the computer vision and pattern recognition.Sparse representation methods in image denoising,deblur,inpainting,super resolution reconstruction have obtained the good effect.The

英文关键词： Image processing；Dictionary learning；Sparse representation；Variational model；Algorithm