多相图像分割的全局凸优化变分模型及其快速算法

项目名称： 多相图像分割的全局凸优化变分模型及其快速算法

项目编号： No.61170106

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 潘振宽

作者单位： 青岛大学

项目金额： 57万元

中文摘要： 多相图像分割变分模型的通用性、局部极值及计算效率问题是制约其多领域应用的主要瓶颈。本项目拟首先研究符合唯一划分条件的多区域划分方案，并在相同的理论框架下分别基于多区域图像噪声参数估计方法、非局部均值方法、多先验形状配准方法、大/小位移场的稳健估计方法建立2D/3D图像多相分割变分模型、基于内蕴于隐式曲面的图像特征建立曲面上图像多相分割变分模型。以此为基础，拟采用函数/泛函提升、凸松弛、阈值化等关键技术将上述模型转化为全局凸优化模型，以克服分割结果对初始化的依赖，提高分割自动化与稳健性。然后，研究多相图像分割全局凸优化变分模型的快速Split Bregman迭代算法，以满足多领域实时性应用要求。最后研制相应软件包并探索所提出的模型和算法在医学、遥感、视频图像多相分割中的应用。研究成果不仅是对传统图像分割研究的拓展，亦可应用于变分图像处理的图像恢复、图像配准、形状建模、光流计算等问题。

中文关键词： 多相图像分割；变分方法；水平集方法；凸分析；快速算法

英文摘要：

英文关键词： Multiphase image segmentation；Variational methods；Level set methods；Convex analysis；Fast algorithms