离散轮廓点集法提取超声图像前列腺边缘

提出一种基于离散轮廓点集的超声图像前列腺边缘提取方法,将经直肠超声图像中的腺体准确分割出来. 该方法根据前列腺的轮廓特征对候选轮廓点进行多级筛选,再除去由于各种干扰产生的非边缘点,得到位于实际边缘的离散轮廓点集,由此确定粗糙的腺体边缘. 随后利用一种快速水平集的曲线演化方法对初始边缘进行小 范围调整,使其更接近实际的腺体轮廓. 对临床应用中的经直肠超声图像进行边缘提取实验,结果表明该方法能克服腺体外部和内部区域灰度不均一以及边缘模糊等问题,提取的前列腺边缘位置准确,轮廓完整.     

基于简化Mumford-Shah模型的活动轮廓边缘检测模型

在Chan-Vese活动轮廓模型(C-V法)的基础上,提出了一种新的边缘检测模型.在该模型中,图像被定义为两个同质区域的组合,图像边缘检测问题转化为基于Mumford-Shah泛函的能量函数最小化问题.本文在分片常数优化逼近中,添加了图像梯度信息,通过调节该项的权重因子,可以得到基于不同灰度强度的图像边缘图.该方法采用了水平集数值技术,因此活动轮廓具备了拓扑变化的能力,并能克服C-V模型检测不出离灰度均值较远的边缘的问题,实验表明了其有效性.     

边界轮廓特征的多分辨率弹性配准

提出一种基于边界轮廓的多分辨率弹性配准方法.首先用C-V(Chan-Vese)模型提取人脑图像的边界轮廓.接着使用模拟退火方法结合B样条插值函数来配准边界轮廓点集,在退火过程中通过使用多分辨率策略,在获得精细边界轮廓的同时加快了配准速度.最后利用B样条插值函数完成图像配准.实验结果表明,该算法在保证与同类算法相同精度的前提下,实现了快速弹性配准.     

基于主动轮廓模型的序列图像分割

提出一种改进的主动轮廓模型应用于医学序列图像的分割。一方面,对内部能量函数增加约束性条件,制约轮廓的长度,使其尽可能短来避免边缘轮廓收敛到中垂线上的其它组织的较强边缘点;另一方面,利用序列图像之间局部区域的信息相关性,重新构造外部能量函数来排除纹理特征的干扰,更好地捕捉到边缘上的拐角点。实验结果表明,提出的改进算法既可以有效地检测出一些拐角点和凹点,又可以避免目标边缘收敛于某些伪边缘点,可达到良好的分割效果。     

基于霍夫变换的图像轮廓检测方法与优化

物体的轮廓信息是一种重要的形态特征,在图像处理过程中起着至关重要的作用.基于霍夫变换的轮廓检测方法,对大量的图像进行轮廓检测,并分析其特点.发现该方法不足之处,并进行改进.还分析了一些影响图像处理的因素,使检测效果得到提升.     

一种B—样条主动轮廓线模型

主动轮廓线模型－“蛇”是一种将目标的轮廓模型与图像特征相匹配的方法,它利用物体的多边形表示,把目标公式化为一个适当的能量函数Ｅ,然后将Ｅ最小化得到所期望的轮廓线,从而能识别和跟踪序列图像中的可变形物体。本文对主动轮廓线模进行了简单回顾与分析,利用参数Ｂ－样条曲线建立了新的模型,称为“Ｂ－蛇”。利用Ｂ－样条的局域空控制,简洁表示及参数连续性等特点,提出了高系统的精确性及收敛速度,具表示角点的能力,它     

结合全局轮廓变形的改进Snake算法

为避免跟踪较大位移和变形对象时易陷入局部极小问题,提出了一种改进的主动轮廓模型Snake算法,并将其用于视频中变形运动对象的跟踪与提取.该文采用L*a*b*颜色空间的彩色梯度图和仿射变换的校正误差计算Snake的外部能量,增强了图像外部特征对Snake的作用.实验结果表明改进后的Snake算法大大提高了Snake跟踪的准确度,并能跟踪发生了较大位移和变形的视频运动对象.     

一种基于2DPCA训练的形状先验提取方法

面向噪声图像分割问题提出了一种基于二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)训练的形状先验提取方法. 首先对无噪声形状进行训练,得到一组标准正交投影方向并张成2DPCA空间. 将噪声图像投影到该空间,并在张成的空间中应用最小二乘法找到跟该投影点距离最近的点. 该点的原象未必是原来的训练形状,而可能是它们的线性组合. 最后在原来的空间中找到该原象,重构出先验形状.实验结果表明利用所得形状先验对含噪声以及含遮挡和缺失内容的图像分割具有明显效果.     

一种稳健的目标提取与跟踪算法

融合了GVF-Snakes算法与基于细粒度的遗传算法,提出了一种稳健的目标轮廓提取与跟踪算法.该算法通过使用边界约束替代能量计算改进了GVF-Snakes算法,降低了算法计算复杂度,提高了它的搜索速度;另外,通过引用细粒度遗传算法来筛选控制点序列,提高了算法对极端凹陷边缘和噪声干扰轮廓的提取能力.通过合成和自然图像的目标轮廓提取和跟踪实验,证明了本文提出的算法具有鲁棒性和精确性.     

全局轮廓形状特征保持的CAD网格模型简化思路分析

本文对机械CAD网络模型进行探究,在该基础上深入分析了全局轮廓形状特征保持的CAD网格模型的简化途径,从点和边混合方法、改进QEM算法、保持全局形状、多边形逼近结果 4方面构建了对应简化框架。本文对CAD网络模型在机械中的运用具有一定的贡献性作用。     

一种基于轮廓和混合高斯模型的运动车辆视频检测方法

针对光线突变对视频中运动目标检测的干扰问题,根据光线变化对事物轮廓没有直接影响的特点,提出了利用轮廓边缘元素建立自适应混合高斯背景模型的检测方法,有效地解决了由于光线突变造成的背景建模失真和前景目标难以准确提取的问题．实验表明该方法能够准确、实时地检测出复杂天气条件下的运动车辆目标,具有很强的鲁棒性．     

优化算法中初始点选取的一种预处理方法

借助数学软件绘制出函数的图形和相应的等高线,通过观察等高线的走向确定极值点可能存在的区域,在该区域内选定初始点就可以快速地求得优化问题的极值.该方法对优化问题的初始点选取具有一定的指导价值.     

视觉机制模拟中的局部参数自组织映射方法

为模拟视觉系统对彩色场景进行初步处理的机制,提出一种局部参数自组织映射方法. 以局部颜色均值、局部颜色对比度以及位置作为特征,用自组织映射进行分类,实现图像分割、边缘检测和轮廓分离等功能. 对仿真及自然彩色图像的实验结果表明,该方法能并行实现上述功能,将具有不同类型特征的部分映射到输出空间的不同位置,符合视觉系统的特征映射和并行处理的特性. 该方法为研究和模拟视觉系统的机制提供了参考,也可用于图像处理中的多任务并行处理.     

检测大平面平面度的等高线法

本文提出了一种从散射光中提取平面度信息,并处理成待测平面等高线的具体方法.该方法可以对大平面的平面度作实时、全场检测.多次实验均表明,该方法可行.     

地图等高线局部中轴插值算法

等高线是表示地图制图和GIS系统表达中的重要问题,在三维模拟、地形建模等计算机地理信息视觉表达中有着广泛的应用.在对等高线形状的变化规律进行深入研究的基础上,建立了描述等高线相似性传递的局部内插模型-中轴等值线模型.实验证明,通过矢量运算得到的插值方向与插值距离,可进一步提高等高线表达的精确性.