【摘 要】
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图像着色技术是数字图像处理领域一个活跃、有挑战性的研究课题。目前在医疗、影视、太空探索及监控录像等领域有着广泛的应用。特别是将黑白的超声(Ultrasound,US)、机断层
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图像着色技术是数字图像处理领域一个活跃、有挑战性的研究课题。目前在医疗、影视、太空探索及监控录像等领域有着广泛的应用。特别是将黑白的超声(Ultrasound,US)、机断层扫描成像(Computer Tomography,CT)、核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)等医学图像转变成彩色图像,有助于临床医生对疾病的观察和诊断。本文关注的是基于耦合全变差的图像着色方法。主要研究内容及创新点如下:(1)详细介绍基于变分PDE的图像着色模型,如Sapiro颜色修复模型、Kang模型及改进的Kang模型等,并简单分析上述几种模型的优缺点。此外,介绍数值求解Total Variation(全变差)模型的三种快速算法,包括对偶算法、Split Bregman算法及交替方向乘子(ADMM)算法。(2)在已有着色模型的基础上,结合YCbCr颜色空间和Prewitt边缘检测算子,提出基于耦合全变差的图像着色模型。然后,结合ADMM算法,设计该模型的快速数值求解算法,并给出该算法的收敛性结果。数值实验表明该模型在有效控制颜色越界的同时,能够实现较大范围的着色。(3)详细介绍MRI图像中脑肿瘤的识别和特征提取方法。然后运用所提的耦合全变差模型对MRI图像中脑肿瘤区域进行着色,并对比已有的分割结果,验证本文方法能够有效识别MRI图像中的脑肿瘤区域。
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