基于模拟降雪的图像分割方法研究

本项目以深入分析经典的图像分割算法-分水岭算法和现代活动轮廓模型的精髓为基础，把图像看作地形曲面，以灰度级对应地形中的海拔高度，模拟降雪过程，实现在地面模型中地面形状和地面特征引导下的地表曲面进化，拓展现有图像分割理论和方法。主要研究：1.探索基于支持向量机框架的图像处理，建立图像的数字地面模型，进行地面特征分析；2.根据地面形状和地面特征，以自然降雪为研究实例，找出影响积雪速度的不同因素之间的关系，建立降雪模型，模拟降雪过程，实现地表曲面进化；3.通过地表曲面进化，探索符合人们视觉特性的地表轮廓提取技术，进而实现图像分割；4.以遥感影像分割为例，验证这一新技术。其成果旨在从数字地形曲面进化的角度隐含地求解地表轮廓曲线的进化，探索图像区域特征引导下的图像轮廓曲线进化新途径，在符合人们视觉特性的图像分割技术上有所突破。因此本项目研究既有重要的科学意义，又有充分的理论和应用价值。