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一种基于TVDI模型的边界提取方法研究
论文题目：基于TVDI模型的边界提取方法研究
摘要：数字图像处理中，边界提取是一种常见的处理方法，其用于高亮度与低亮度区域的分割，是很多目标检测和跟踪的基础工作。本文提出了一种基于TVDI模型的边界提取方法，通过将TVDI模型与图像分割结合，可以实现对图像边界的提取。实验结果表明，该方法可以有效地提取图像中的边界。
关键词：TVDI模型、边界提取、图像分割
1.引言
在数字图像处理中,边界提取是一种常见的图像处理方法.图像的边界提取与分类分割有一定的相似性，都需要将一张原始图像分离出其中所包含的信息。但是，边界提取中的分割往往是有序的，它通常将原始图像中的边缘提取出来。因此，图像边界提取这一问题成为了研究的一个课题。
在实际中，提取边界可以用于多种应用，如目标检测、图像配准等。传统的边界提取方法通常采用Canny、Sobel等算子实现。然而，这些方法在边界提取方面存在一些问题，如噪声干扰、边界的粗糙等。因此，为了实现更加精确和高效的边界提取，需要寻求一种新的方法。
TVDI模型是最近十几年来图像处理领域中广泛应用的模型之一。它可以用于图像去噪及边缘保持。因此，本文提出了一种基于TVDI模型的边界提取方法，通过将TVDI模型与图像分割结合，可以实现对图像边界的提取。
2.TVDI模型及相关概念
2.1TVDI模型
全变差图像去噪算法，简称TVDI算法。这是Chambolle和Lions提出的全变分(TotalVariation)的迭代方法。
2.2相关概念
灰度值
图像的灰度值是指图像中像素的灰度亮度值，范围通常在0-255之间，或0-1之间。灰度值是我们在图像边缘提取和图像处理中常用的参数值。
梯度
图像的梯度是指原图中不同位置像素值的变化幅度。在图像处理中，梯度经常用来表示图像的边缘信息。在本文中，我们用梯度来表示图像中边缘的刻度大小。
3.基于TVDI模型的边界提取算法
3.1算法步骤
步骤1：读入图像，将图像进行预处理，如灰度化和高斯滤波等预处理。
步骤2：通过TVDI算法进行图像去噪和边缘保持。
步骤3：对图像梯度进行计算，然后进行阈值分割，得到二值图像。
步骤4：对二值图像进行形态学操作，得到提取后的图像边界。
3.2算法实现
首先，读入需要进行边缘提取的原始图像，将其转换为灰度图像。然后，使用高斯滤波算法进行图像的预处理，以去除图像噪声和平滑。之后，通过TVDI算法进行图像去噪和边缘保持。
对于得到的梯度值图像，我们需要使用阈值分割算法来将其二值化。事实上，由于梯度值图像中包含了大量噪声，因此我们需要适当地设置阈值。如果阈值过低，将会有很多噪声被误认为是边界。阈值过高则会造成一些有用的信息丢失，所以我们要通过多次试验以找到一个最优阈值。对于二值化后的梯度图像，我们可以通过一些形态学操作来获得图像的边缘。例如，可以使用腐蚀和膨胀等算法对二值图像进行处理，以得到图像的边缘。
4.实验与结果
为了验证基于TVDI模型的边界提取算法的有效性，我们分别使用TVDI模型及传统的边缘提取算法对一幅图像进行处理。实验结果如下所示。
图1原始图像
图2基于TVDI模型的边界提取结果
图3Sobel算子的边缘提取结果
下图为不同算法处理的图像对比：
从图中可以看出，使用TVDI模型对原始图像进行边缘提取，可以获得相对精确的边缘结果，并且在较大范围的像素变化时，具有比Sobel算子更好的效果。
5.结论
本文提出了一种基于TVDI模型的边界提取方法，该方法通过将TVDI模型与图像分割结合，可以实现对图像边界的提取。实验结果表明，该方法可以有效地提取图像中的边界，比传统的边缘提取算法具有更好的效果。
参考文献：
[1]Chambolle,A.,Lions,P.L.Mathematicsinimageprocessing[J].SocietyforIndustrialandAppliedMathematics,1997.
[2]王朋.图像处理中基于边缘提取的方法研究[D].北京化工大学,2015.