基于偏微分方程的文档图像分割(毕业论文答辩PPT)_PPT课件.pptVIP

学科专业：信息与计算科学 班 级： 09级信息一班 姓 名：金 莎 指导教师：林 俊 杰 ;;;课题背景意义; 对文档图像而言，它的应用非常广泛。在目前的所有应用中，由纸质文档得到数字化文档图像的方法一般都是采用扫描方式，然后再对数字化文档图像进行存储和数据处理。 由于文档图像是一种特殊图像，对文档图像的分割一般都是OCR操作的 。近年来，得益于信息技术的快速发展，计算机在处理日常工作和存储信息方面的作用越来越突出 ，在此基础上的文档图像分割将变得更有研究意义。;; 在图像分割领域，没有统一的一致标准的分割办法。现有的图像分割方法主要分以下几类： 基于阈值的分割方法 基于区域的分割方法 基于边缘的分割方法 基于特定理论的分割方法 ; 图像分割至今尚无通用的自身理论，以上四种分割方法分别利用不同的图像特征进行分割，对具有某种固定特征的图像具有很好的分割效果。但是都存在各自的缺陷，并不能适用于所有类型的图像。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。 ;;基本数学知识; 在图像处理的应用中，有限差分法是最常用的偏微分方程数值方法 。有限差分法的思想方法是：利用相距有限距离的两邻点的函数值的差与两点间距离的比值来近似函数对变量的偏导数。 用向前差分来近似对时间的偏导数： 对于空间的一阶偏导数： ;基本数学知识;基本数学知识;基本数学知识; 第四部分 本文主要研究内容 ; 在图像分割中，传统经典的分割方法有阈值分割，基于边缘的分割等。阈值的分割局限性在于阈值的选择方法对于不同的图像有不同的特点，操作面窄：另一种方法是基于边缘的方法：由于图像在边缘灰度值取到极大值，或者突变，相当于图像的梯度的模值在边缘点达到局部极大值。它的分割缺陷是图像边界线断裂，较高依赖图像的噪声大小，分割效果不理想，故以下考虑另一种基于区域的文档图像分割模型。 ; ;本文主要研究内容; ;改进CV模型的原??： 水平集演化过程中的主要作用力为 ，通常情况下令 ，上式可转换为平方差公式的形 式： ，因此可以构造常微分方程形式的 水平集演化方程：;分割结果： 应用改进的活动轮廓模型对文档图像进行分割，模型 参数为 ， ， 。结果如下图所示：; ; 总结; 本文将自然图像的分割方法应用于文档图像。通过对基于边缘模型和C-V模型分割结果的分析，找出模型的缺点，并将一种改进的C-V 活动轮廓模型应用于文档图像的分割。与基于Mumford-Shah 的C-V 模型相比较，该模型初始化简单，计算量小，迭代收敛速度快，且实现简单，可得到全局最优分割。对文档图像分割结果证明该模型具有快速收敛、耗时短、全局最优的特点，适用于解决活动轮廓模型快速分割较大图像的问题。 ;请各位老师指正、赐教，谢谢！