免费论文：变分程度集本领在遥感图像处置中的运用

变分程度集本领是一种非线性的图像分隔算法，它具备更高的透彻度，便于创造数学模子，同声不妨处置图像的一定特性，连年来在图像分隔范围获得了普遍的接洽与运用。变分程度集本领是变分法和程度集本领的有机贯串，变分法用来对图像创造一个可求解能量泛函极值的数学模子，它的便宜是可创造容易领会的数学模子，模子中方程的解在表面上生存最小极值；程度集本领用来数值求解由能量泛函推导出的Euler-Lagrange方程，它的便宜是天然地处置弧线衍化时的拓扑变革以及简单拓展到高维空间中。正文开始引见了遥感图像分隔以及关系的Munford-Shah模子、Chan-Vese模子、Song-Chan模子和Li等人提出的无需从新初始化模子等变分程度集模子。其次，经过创造符合的数学模子，贯串两种变分程度集本领提出了新的遥感图像海岸线检验和测定算法，正文运用鉴于优化题目的赶快程度集算法获得海岸的基础表面线，而后将此表面线动作初始弧线，运用无需从新初始化的变分程度集本领对初始弧线举行衍化，最后使弧线疏通到海岸线场所。算法在确定水平上处置了往常海岸线检验和测定算法中速率与精度的冲突，在短功夫内实行了较好的分隔功效，完备确定的抗噪声本领。结果，正文对准所提出的本领扩充到多光谱遥感图像的大概性做了发端商量。

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