1、變化檢測旨在分析兩幅不同時刻拍攝的同一地點圖像的不同之處。變化檢測在遙感,醫(yī)療診斷,視頻監(jiān)控,環(huán)境監(jiān)測等方面有重要應(yīng)用。變化檢測可以看作差異圖的分割問題。本文以變化檢測為核心,并對相關(guān)問題進(jìn)行的研究。首先,提出一種模糊主動輪廓的方法,用于圖像分割。該方法將模糊邏輯引入傳統(tǒng)的主動輪廓方法當(dāng)中,并有效的合并了平滑先驗和正則兩項,從而獲得全局最優(yōu)的同時,獲得了更高的計算效率。其次,提出一種基于邊界預(yù)估的模糊C均值聚類方法用于合成孔徑雷達(dá)圖像的

2、變化檢測。由于此類圖像的變化檢測存在噪聲大,邊界弱的特點,該方法首先對可能包含邊界的區(qū)域進(jìn)行預(yù)估,從而在去除噪聲的同時,有效的保護(hù)了邊界。最后,針對以后半監(jiān)督圖像分割和變化檢測的應(yīng)用需求和趨勢,提出了一種形狀對齊的方法,該方法可用于需要對齊訓(xùn)練庫的基于形狀先驗的算法。該方法也是首次將有序集值函數(shù)引入計算機(jī)視覺問題當(dāng)中,定義了廣義相關(guān)函數(shù)。通過設(shè)計一種廣義相關(guān)函數(shù)的快速求解方法,本文提出的對齊方法具有極高的計算效率,特別適用于大型訓(xùn)練庫的