CV-LevelSet方法的研究及其在气象目标分割中的应用

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CV-LevelSet方法的研究及其在气象目标分割中的应用

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毕业论文范文题目：CV-LevelSet方法的研究及其在气象目标分割中的应用，论文范文关键词：CV-LevelSet方法的研究及其在气象目标分割中的应用
CV-LevelSet方法的研究及其在气象目标分割中的应用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：气象图像目标分割不同于一般的图像分割,这是由于气象图像目标繁多、整体上离散不连续、但是单个目标内部是连续的特性导致的,因此,要想准确分割出感兴趣的特定目标是存在一定困难。图像分割方法如Snake模型、梯度向量流模型等利用动态优化的能量函数逼近目标真实轮廓,扩大外力范围,（文章此处忽略..）加强对目标凹陷轮廓边缘的吸引力。这些方法在改进的同时也带来了新的问题比如对轮廓初始位置敏感、参数设置要求高、产生冗余轮廓、计算时间漫长等。本文在研究CV模型和水平集方法的基础上,主要工作如下：首先,认真研究分析了水平集方法及其曲线演化理论和Mumford-Shah模型,（此处忽略..）给出了它们的基本思想,然后对CV模型进行了模型推导、数值分析、优缺点总结。其次,针对CV模型利用了图像的全局灰度信息,对灰度不均匀或目标背景比较复杂的图像,不能进行有效分割,本文提出在CV模型和水平集方法结合的基础上,通过在模型中加入图像的梯度信息解决灰度多变导致不能分（本文此处忽略..）割的问题。针对CV模型结合水平集方法后需要进行大量的数值计算,直接导致计算时间过长无法在有限时间内完成分割等问题,本文在解决问题一的基础上,提出了两种解决方案：一种是改变能量函数中的零值项,另一种是用改进计算格式方法替代原来的计算格式进行数值求解；同时对于初始水平集函数（文章此处忽略..）的半径,本文通过取其最大值进行确定,这又加速了轮廓曲线的演化。最后,本模型结合气象图像的特征,讨论了针对气象图像的参数及其分割系统的设计与实现。通过实验分析证明,改进后的模型能够较好的处理多目标图像,计算速度快,分割精确,演化曲线无冗余,满足气象图像实时性的要求。

以上为本篇毕业论文范文CV-LevelSet方法的研究及其在气象目标分割中的应用的介绍部分。

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