基于多阈值算法和分水岭算法的图像分割

图像分割是图像处理中的关键技术,有利于目标的定位和识别,为了提高图像分割的精度,针对单一分割方法存在的不足,提出一种基于多阈值算法和改进分水岭算法的图像分割方法.首先采用多阈值算法分割图像,得到图像的初步分割轮廓,然后采用分水岭算法实现再一次图像分割,最后选择多种类型的图像对分割方法的精度进行验证.实验结果表明,该方法可以将用户感兴趣的目标准确地分割出来,图像分割精度和速度优于单一的多阈值算法或改进分水岭算法,更有利于图像的后期处理.     

基于改进粒子群优化算法的图像分割

针对当前主动轮廓模型难实现图像高精度分割的问题, 以获得更理想的图像分割结果为目标, 提出一种基于改进粒子群优化算法的图像分割方法. 首先分析传统主动轮廓模型, 指出其存在的局限性; 然后建立能量最小化控制点的泛化函数, 采用粒子群优化算法对泛化函数的最优值进行搜索, 根据所有的能量最小化控制点实现图像分割; 最后采用标准图像库与传统图像分割方法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于传统方法, 该方法能更精准、 快速地分割图像, 并有效抑制图像中的噪声干扰, 可获得理想的图像分割效果.     

融合C-V和GVF的测地线活动轮廓模型

对于有凹陷边界或弱边界的待分割目标,采用传统的测地线活动轮廓(GAC)模型无法进行准确的图像分割.为了解决这一问题,提出了一种融合C-V模型、GVF模型和GAC模型的图像分割算法.在该算法中,GAC模型的单位内法向量与GVF模型的梯度矢量流共同作用,促使轮廓曲线向目标的边界方向运动;而GAC模型单位内法向量与C-V模型的区域信息的力场共同作用,不仅促使轮廓曲线向目标的边界方向运动,而且使轮廓曲线稳定在目标的边界上.仿真实验证明了上述方法的有效性,同时还证明了该方法对轮廓曲线的初始位置具有较好的适应性.     

基于小波变换及GVF模型的SAR图像轮廓提取算法

给出一种基于小波变换及GVF模型的SAR图像轮廓提取算法.首先,对SAR图像进行预处理,分割出可能的目标片;其次,利用小波多尺度分析滤波和基于梯度矢量流的主动轮廓模型进行边缘点的连接,得到真实轮廓.实验结果表明该方法能较好地提取SAR图像的轮廓.     

基于边带限制的梯度矢量流主动轮廓线模型的超声图像分割

主动轮廓线模型是广泛应用于数字图像分析和计算机视觉等领域的一种目标轮廓跟踪算法，非常适合于医学图像（如CT和MRI）的处理。但将这一模型应用于超声图像的分割和目标轮廓的跟踪时，由于超声图像不可避免地存在着斑点噪声、弱边界和与组织有关的纹理，往往使传统主动轮廓模型难以获得满意的轮廓跟踪效果。为此，在梯度矢量流主动轮廓线模型的基础上，引入边带限制概念，并将该模型应用于超声图像的分割。实验表明，该方法较好地限制了非目标边缘和噪声干扰的影响，而且对超声及其序列图像具有较好的分割效果。     

一种全局隶属度和小波能量相结合的活动轮廓模型

计算机化X射线体层照相(computeried tomography, CT),图像中的磨玻璃型肺结节,由于其具有模糊的轮廓,且肺结节区域与其邻域的亮度值相差很小等特性,一般的图像分割算法很难对其进行精准地分割。针对该问题,提出一种全局隶属度和小波能量相结合的活动轮廓模型。首先,利用全局隶属度函数调整初始活动轮廓曲线,使之与目标边界的距离更接近,且形状更相似;同时,基于全局隶属度的边界停止函数能快速收敛于目标边界,使得预测曲线更加贴合待分割目标;其次,基于小波能量的局部活动轮廓模型数据项增强了目标与背景之间的对比度,进而能更精准地分割在低对比度和亮度非均匀场景中的目标轮廓。将该模型应用于全实质及部分实质磨玻璃型肺结节的CT图像中,实验证明了本文算法的优越性。     

基于GVF Snake和边界跟踪的主动轮廓图像分割

梯度向量流蛇(GVF Snake)模型在处理图像分割问题上取得了较好的结果,但它对初始轮廓曲线的依赖程度较大且梯度向量场计算时间较长,故此提出一种基于GVF Snake模型和边界跟踪的轮廓提取图像分割算法。该算法利用边界跟踪算法进行粗糙的分割,获取边缘位置有效信息点,经采样后生成一条初始轮廓线。同时,基于拉格朗日法求解梯度向量场的方法,提出一个距离终止条件以提高计算速度。实验结果表明,与GVF Snake、手动GVF Snake和CV活动轮廓算法相比,该算法有效提高了图像分割的自动化程度和分割精度。     

融入光度信息图割的图像轮廓提取方法

图割算法是图像分割方法中一种高效最优化的计算方法,针对图像中目标物体光照不均匀导致的分割不准确问题,本文提出了一种基于光度信息的图割方法:该方法利用彩色图像的RGB值,得到像素的颜色值和亮度值,用其平均值表示像素的光度值,将图像的光度信息融入到主动轮廓模型的能量函数中,构建新的能量函数,利用最大流/最小割算法求解新的能量函数的最优解,得到目标的轮廓;实验结果证明,该方法能够使初始轮廓较准确较迅速地收敛到目标物体的轮廓。     

基于纹理特征的主动轮廓模型图像分割

现有的图像分割方法在轮廓提取过程中大多利用基于图像灰度信息的能量函数,没有考虑目标图像纹理特征信息,不能准确描述待分割纹理图像的边缘轮廓。针对该问题,给出了一种利用主动轮廓模型的方法,将图像纹理信息加入到主动轮廓的能量函数中,构造一种新的外部能量函数,求取函数的最优解,由此获得目标图像轮廓。实验表明,该方法能有效解决复杂纹理图像边缘描述不准确的问题,获得较完整准确的目标轮廓。     

一种用于超声图像序列分割的水平集演化方法

超声图像具有低信噪比、边界模糊、边界部分缺失、灰度不均等特点,对它的分割极具挑战性.而图像分割又是图像定量、定性分析的关键环节,分割的精确性对后续的分析、处理工作影响重大.距离保持水平集演化(DRLSE)方法对超声图像中出现的弱边界、被部分遮挡边界的分割较差,容易受噪声和灰度不均的影响,因此易造成弱边界泄漏、局部最优等误分割问题;并且初始轮廓对位置敏感,这使得分割的正确性严重依赖初始轮廓位置的选择,故不能对图像进行批量处理.为此提出了一种优化策略:融合基于局部区域的灰度信息和基于边缘的梯度信息构造新的边缘停止函数和面积项权系数,使得演化曲线不仅能够自适应地改变演化方向更有利于对图像序列的处理,同时对斑点噪声和灰度不均问题也有很好的抑制能力;另外,构造了一个先验形状约束项,利用前一帧的分割结果对当前帧的分割进行约束,促进曲线正确演化至目标边界,使得对边界部分遮挡的图像也有着更精确的分割效果.通过合成图像和真实超声图像对分割算法进行了性能分析,设计了基于边缘的豪斯多夫距离和平均绝对距离对算法分割轮廓和医生分割轮廓之间的距离差异性进行度量,实验证明优化策略相比于DRLSE模型和其传统优化模型,有着更高的分割精度,分割效果更出色.     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割； 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割; 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

基于边缘信息和先验形状的水平集图像分割方法及其在病原菌识别中的应用

研究从多目标图像中自动提取单个目标的图像处理方法.从分析曲线的水平集表示入手,首先探讨了水平集动态轮廓分割和配准模型构建的统计思想和变分方法,然后针对多目标粘连图像的特点,提出了含边缘信息和先验形状的水平集图像分割模型,并将其应用于病原菌的识别.由于引入边缘信息改进对分割的约束,加强了目标边缘对分割轮廓的吸引,同时消除了一些由噪声、阴影和杂质造成的影响.实验表明,改进后的先验形状水平集图像分割方法能直接从多目标粘连图像中提取单个目标,进一步完善了依据显微镜图像识别病原菌的图像处理方法.     

基于梯度向量流的活动轮廓模型

针对当前活动轮廓模型对噪声敏感, 难实现弱边界图像的准确分割问题, 提出一种基于梯度向量流的活动轮廓模型. 首先采用Contourlet变换对图像进行去噪处理, 解决了噪声对图像分割的干扰; 然后在活动轮廓模型中引入一个指示函数, 用于描述向量场与轮廓曲线间的关系, 通过轮廓曲线演化过程实现图像分割; 最后用实验对本文模型的图像分割性能进行验证. 实验结果表明, 该方法可以快速、 准确地实现多种类型的图像分割, 分割精度和抗噪能力优于其他活动轮廓模型.     

控制活动轮廓演化的快速图像分割方法

针对目前图像分割方法较难精确、 快速地实现图像分割的问题, 提出一种控制活动轮廓演化的快速图像分割方法. 首先用外部能量与内部能量加权和作为曲线能量函数, 用封闭曲线外部与内部能量建立活动轮廓波模型； 然后用最优路径移动更新曲线能量, 获取所需图像分割目标； 最后引入粒子群优化算法获取全部初始轮廓点的最优控制点, 根据最优控制点控制活动轮廓演化达到实现目标图像准确分割的目的. 实验结果表明, 该方法的图像分割精度明显高于目前典型的图像分割算法, 提高了图像分割的抗噪性能及图像分割速度.     

基于曲率和活动轮廓模型的重叠细胞分割算法

提出了一种基于曲率和活动轮廓模型的重叠细胞分割算法,用于解决重叠细胞显微图像边界难以自动分离的问题.该算法使用Otsu算法和形态学滤波得到重叠细胞整体轮廓,并根据其曲率信息来定位细胞边界接触点,再采用活动轮廓模型分割得到重叠区域轮廓,最后结合边界接触点信息将其与整体轮廓拼接得到单个细胞轮廓.实验结果表明,算法实现了重叠细胞的分割,分割得到的细胞完整度高,且算法具有一定的鲁棒性,表明该算法用于重叠细胞的分割是可行、有效的.     

基于边缘保护扩散的梯度矢量流测地线活动轮廓模型

针对梯度矢量流测地线活动轮廓(gradientvectorflowgeodesicactivecontour,GVFGAC)模型对弱图像边缘敏感,轮廓演化难以进入目标细长的凹部,容易陷入局部极小值的问题,提出了一个基于边缘保护扩散的梯度矢量流测地线活动轮廓模型.在新模型中,采用各向异性扩散方式构建一个新的梯度矢量流场,使活动轮廓能够有效地克服弱边缘的干扰,收敛到期望的边缘位置.实验结果表明,与GVFGAC模型相比,新模型能够获得较好的分割结果,综合性能优于GVFGAC模型.