对复杂边缘检测的Snake改进算法

针对Snake原始模型对包含凹陷形状目标或信噪比较低的图像边缘检测结果差的问题,通过对复杂形状目标及含噪声图像的特性研究,从能量函数和迭代策略两个方面对Snake原始模型进行改进,增加了新的控制能量,并对各能量因素的影响权值进行了讨论,同时对蛇点采用了动态分布方法,以适应不同的目标形状特性.仿真结果表明,改进后的Snake模型较原始模型大大减弱了对蛇点初始位置的依赖,并在一定程度上有效地克服了图像噪声对迭代算法的影响,提高了对复杂目标的边缘检测性能.     

用于边缘检测的Snake模型

在分析Ｓｎａｋｅ原始模型存在问题的基础上,提出了一种新的用于边缘检测的Ｓｎａｋｅ模型。在该模型中以物体轮廓采样点到其相邻两采样点中点的距离为内部能量函数,以每个采样点与相邻两采样点线段上所有的梯度的平均值为外部能量函数,并根据内、外部能量的比值动态调节权值参数,在该模型下物体边缘检测问题被转换成求总能量函数的最小值。试验结果表明,该模型克服了原始模型在迭代求解过程中轮廓紧缩到一点的倾向及易受噪声干     

序列超声图像边缘检测与跟踪的改进Snake模型

提出了一种序列超声图像边缘检测与跟踪的离散动态模型.在基于动态规划的Snake模型中,引入目标边缘的形状信息改进了内部能量约束形式;充分利用序列图像相邻层间的灰度相关信息弥补了传统Snake模型中图像梯度能量对噪声敏感的不足.实验结果表明,改进的Snake模型仅需少量的用户交互就能快速、准确地从超声序列图像中检测、跟踪出目标物体的边缘,在医学图像分析中具有一定的实用价值.     

一种改进的快速模糊边缘检测算法

在介绍Ral模糊边缘检测算法的基础上，提出了一种改进的模糊边缘检测算法，并提出了改进的模糊增强Tr变换。采用该快速算法，简化了Ral算法中复杂的G和G^-1运算，并减少了迭代次数。实验证明，采用该改进算法，不但提高了边缘检测的效率，而且检测效果优于Pal算法，并具有较好检测模糊边缘和抑制噪声干扰的能力。     

基于Snake模型的B超心脏图像的腔体分割及算法研究

采用一种Snake模型,针对B超心脏图像的高噪声,选择并改进与适应的去噪技术和边缘算子等预处理,完成对心室心房的分割,从而为提高心室、心房的定量分析精度有重要意义。     

一种基于改进Snake模型的边界检测方法

基于原始Snake模型提出一种改进Snake模型的边界检测方法. 该方法通过引入一个能自动控制外力大小的权值, 令其与图像梯度大小成正比, 通过Laplace算子将梯度信息扩展到更远的均匀区域, 扩大了Snake演化曲线的搜索范围, 使演化曲线在加权外力的作用下能进入到目标深度凹陷的区域. 通过OpenCV实验表明, 改进的Snake模型能较好地收敛到待分割目标深度凹陷的边界, 同时提高了收敛速度, 改善了原始Snake模型难以捕获凹陷边界的问题.     

Snake成长阶段的分析方法

在传统的Ｓｎａｋｅ方法基础上,提出了Ｓｎａｋｅ成长阶段的分析方法,在Ｓｎａｋｅ成长过程中的不同阶段（即幼年期、成长期、定型期）采用针对性的处理方法,并引入一系列有效的生长机制,从而较好地缓和了传统Ｓｎａｋｅ方法中所存在的那些问题．通过实例说明,改进后的模型确实能更好地应用于比较复杂的目标图像的边缘检测     

基于小波分析与Snake模型的图像边缘检测方法

利用小波分析理论和GVF(梯度矢量流)Snake动态轮廓模型方法,提出了一种图像边缘检测的新方法-WVF(小波变换矢量流)Snake模型。计算机模拟表明,该方法克服了小波分析方法得到的边缘不连续的缺点,同时比GVFSnake模型具有更好的抗噪性。从而提高了动态轮廓模型方法检测复杂图像边缘线的能力。     

一种改进的Snake模型

Snake模型对初始位置敏感,因此要求初始轮廓应尽可能地靠近真实轮廓,否则结果常达不到要求。使用Snake模型分割序列图像时,常常利用连续图像的相关信息来获取某一图像的初始轮廓,这样获得的初始轮廓有时不仅不靠近真实轮廓,而且它的一部分在真实轮廓内,而另一部分在外。针对该问题做了研究,极大地放宽了初始轮廓选取条件。     

基于改进的Snake模型的眼细胞彩色图像边缘检测算法研究

在前人研究的Snake模型上提出了适应彩色眼细胞图像边缘检测的改进的Snake模型，该改进模型选取了有益的能量项．舍去了刚性能量项．并在面积能量项的计算上进行了一些改进．在图像力能量项上采用把单通道灰度图像处理方式推广到真彩色RGB三通道的方法．获取彩色图像力能量项．在轮廓初始化时的受控点逆时针排序上给出了行之有效的算法．最后采用贪婪算法最小化总能量．在彩色眼细胞边缘检测上取得了较为明显的效果。     

一种改进的Snake模型及其在医学图像分割中的应用

以超声肿瘤图像为例,将改进的Snake模型应用到超声图像的目标轮廓提取中,并取得了较好的效果。首先采用数学形态学方法对图像进行增强预处理,从而提高图像的对比度,将肿瘤区域凸显出来;然后利用改进的Snake模型提取肿瘤的边缘。该方法与传统的轮廓提取方法相比,具有捕获范围广、抗噪性强等特点。实验结果表明,采用该方法可以准确地提取肿瘤区域的轮廓,在临床上具有广泛的应用前景。     

一种改进的B-Snake肝癌图像分割算法

针对肝癌CT图像特点,提出了一种改进的B样条曲线的Snake模型图像分割算法,该算法首先对腹部CT图像进行预处理,获得肝脏癌变部分的初始轮廓,再构造闭合B样条Snake模型,最后使用MMSE最小化外力变形模型以实现图像的准确分割。实验结果表明,该方法对于肝癌CT图像取得了肝脏癌变部分目标的良好分割效果。     

一种改进的快速模糊边缘检测算法

在介绍Pal模糊边缘检测算法的基础上，提出了一种改进的模糊边缘检测算法，采用该快速算法，不仅简化了Pal虎法中复杂的G和G^-1运算，而且提出了改进的模糊增强Tr变换，并减少了迭代次数。实验证明，采用该改进算法，不但提高了边缘检测的效率，而且检测效果优于Pal算法，并且有较好检测模糊边缘和抑制噪声干扰的能力。     

基于改进Snake模型的医学图像分割

活动轮廓模型(Snake模型)被广泛应用于医学图像分割之中,传统的Snake模型在分割图像时要求初始轮廓线必须给定在图像边缘附近,且难以收敛到凹陷轮廓。本文针对Snake模型的这点不足,通过改进外部能量项,提出了一种基于梯度矢量流活动轮廓模型的医学图像分割算法。该算法用梯度矢量流代替图像梯度进行外部能量的计算,克服了传统Snake模型力场范围小以及不能收敛于凹形边缘的缺点。实验结果表明:改进模型能够有效的分割心脏MRI图像,是一种有效的方法。     

一种基于FFT图像边缘检测算法的改进

因传统Canny算子在图像边缘检测应用中无法取得理想效果,故提出利用有较好抑制噪声作用的FFT,实现增强图像的功能,再采用传统的Canny算子,提取原始图像边缘的方法,算法综合了两者的优点．实验结果表明,采用改进算法有效地增强了边缘检测的准确性,取得了比较理想的边缘检测效果．     

改进的基于单一尺度的医学图像边缘检测

针对经典取边缘算法的缺点和高斯多尺度边缘检测中尺度选择的复杂性等问题,提出了改进的单一尺度边缘检测方法,并将该方法应用到医学图像的边缘检测中。该方法首先用平滑理论,对图像进行平滑,将图像中一些无用的细节信息平滑掉,抑制噪声和高频干扰成分;因为边缘细节也被平滑掉,所以再利用模糊增强算子加大边缘两侧灰度的差异,然后利用基于高斯核的单一尺度过零点边缘检测方法提取图像的边缘;最后,将该算法与经典的sobel,canny算子进行比较。实验结果表明,这种方法较好解决了图像边缘的提取精度和图像噪声的抑制能力之间的矛盾。     

焊缝图像边缘检测方法探讨

边缘特征是图象最为有用的高频信息。由于存在噪声,采用经典算子的方法,图像的边缘检测效果不太好。本文首先介绍了经典的边缘检测。然后,针对上述算法的缺陷,提出基于小波变换的边缘检测。实验结果分析表明,在边缘精度、强弱边缘提取和噪声抑制方面,该算法是有效的。