一种改进的活动轮廓的图像分割方法

对活动轮廓模型存在的问题,即活动曲线收缩范围小且无法检测图像的凹陷边界,提出了一种改进的算法．先采用GREEDY近似最优算法使活动曲线尽可能地接近图像的边界,然后在图像缓变区域取一适当的递减参数对外部能量进行放大,以使活动曲线向图像的凹陷边界移动．实验结果表明该方法是有效可行的．     

基于改进活动轮廓模型的人脸分割

人脸图像往往轮廓边界模糊、梯度不明显,常规活动轮廓模型通常无法获得理想的分割效果。为实现准确的人脸轮廓定位及分割,结合人脸检测、活动轮廓模型和数学形态学算子提出一个基于曲线演化的人脸分割方案,并提出一个改进的活动轮廓模型,有效提高了人脸轮廓定位精度和算法收敛速度。实验结果表明该模型可以有效地检测出局部模糊或分断边界而且演化曲线不会断裂,能够获得较好的人脸分割结果;此外,本文提出的C-V模型的窄带实现方法使计算量减少60%。     

联合光流技术和区域轮廓模型跟踪运动目标

研究了飞机在天空飞行图像中的飞机跟踪问题．在分析飞机在天空飞行图像特点的基础上，提出了联合光流技术和区域轮廓模型跟踪运动目标的方法．首先，对图像进行高通滤波预处理，提取一些高亮度的斑点，获得运动目标的特征图像；然后用特征图像求解运动目标的光流，以光流对运动区域进行分割，获得运动区域的中心和半径，以该中心和半径的圆作为水平集的初始曲线；再采用Songand Chan方法快速检测运动目标的边缘．实验证明，该方法能够快速、准确地自动跟踪运动目标．     

基于改进活动轮廓模型的超声图像分割

活动轮廓模型被广泛应用于医学图像分割之中,文中提出了一种改进的快速活动轮廓分割法。原算法在优化过程中容易缩成一点,其初始轮廓必须给定在图像边缘附近,改进的快速活动轮廓算法给出了不同于原算法的内部能量函数,并增加一自适应的约束力,扩大了算法捕捉图像特征的范围。实验结果表明：该算法快,能在更大的范围内捕捉图像特征,是一种有效的分割超声图像的算法。     

联合光流技术和区域轮廓模型跟踪运动目标

研究了飞机在天空飞行图像中的飞机跟踪问题.在分析飞机在天空飞行图像特点的基础上,提出了联合光流技术和区域轮廓模型跟踪运动目标的方法.首先,对图像进行高通滤波预处理,提取一些高亮度的斑点,获得运动目标的特征图像;然后用特征图像求解运动目标的光流,以光流对运动区域进行分割,获得运动区域的中心和半径,以该中心和半径的圆作为水平集的初始曲线;再采用Song and Chan方法快速检测运动目标的边缘.实验证明,该方法能够快速、准确地自动跟踪运动目标.     

基于法向力活动轮廓模型的医学图像分割

提出法向力活动轮廓模型并应用到医学图像分割中，实验结果表明该模型能扩大初始轮廓曲线收敛范围，正确分割侧脑室图像．而且，初始轮廓曲线愈接近目标真实边界，迭代次数愈少，分割速度愈快．     

活动轮廓模型在医学图像分割的综述

医学图像分割作为图像处理领域的一个研究热点,长期受到广大科研工作者的关注。活动轮廓模型作为医学图像分割的一个重要工具,在近30年的研究中得到了长足的发展。根据活动轮廓模型的表达方式不同,将活动轮廓模型分为参数活动轮廓模型、几何活动轮廓模型;相对于参数活动轮廓模型,几何活动轮廓模型中曲线的运动过程是基于曲线的几何度量,如曲线的法线、曲率等;又由于水平集方法在几何活动轮廓模型的成功应用,使得几何活动轮廓模型在曲线的拓扑变化、数值求解等方面有不少优势。为了全面展示活动轮廓模型的发展历程及其在医学图像领域的应用,首先简述活动轮廓模型的发展历程及一些偏微分方程的基础知识;然后,详细分析几种较为经典活动轮廓模型;接着,对两种类型的活动轮廓模型进行对比分析;最后,对全文进行总结,并对活动轮廓模型的发展与未来进行展望。     

基于全局活动轮廓模型的SAR图像分割方法

图像分割是SAR图像处理的一个基础问题,也是影响SAR图像自动解译性能的关键步骤之一．由于斑点噪声的存在,SAR图像分割一直是一个公认的难题．针对这一难题,文中基于短程活动轮廓模型和统计活动轮廓模型,提出了一种具有全局极小值解的新活动轮廓模型,并详细地给出了该模型的理论求解方法、数值近似方案以及基于该模型的分割算法．该模型的新颖之处在于：（1）同时结合边缘信息和区域信息定位目标边界,更有利于实现图像的精确分割;（2）基于SAR图像边缘检测算子的边缘信息项,有利于将活动轮廓线吸引到真实的图像边界;（3）基于G^0分布的区域统计信息项,可提高模型对SAR图像数据的拟合能力;（4）基于总变分对偶公式的全局快速求解算法,显著地增强了模型的实用性．针对仿真图像以及MSTAR,ERS,Radarsat和NASA／JPL AIRSAR等实测数据的实验结果表明,基于新模型的图像分割算法具有分割边界定位准确、分割区域内部均匀、运行高效、无需后续处理、对参数设置不敏感和对初始条件鲁棒等优点．     

基于改进活动轮廓模型的焊接接头缺陷分割

针对焊接接头的X射线图像存在光照不均、对比度低、缺陷边缘模糊等特点,提出了一种改进活动轮廓模型的分割方法.在传统活动轮廓模型中,引入平均滑动直方图进行非参数概率密度估计,使模型的驱动按照梯度力和统计压力值进行,解决了初始化受限和对焊接接头缺陷边界难准确分割的问题.实验结果表明,应用本文所提改进算法,能够准确地从X射线图像中提取出焊接接头缺陷,图像分割精度得到显著提高.      

基于法向力活动轮廓模型的医学图像分割

提出法向力活动轮廓模型并应用到医学图像分割中,实验结果表明该模型能扩大初始轮廓曲线收敛范围,正确分割侧脑室图像.而且,初始轮廓曲线愈接近目标真实边界,迭代次数愈少,分割速度愈快.     

一种改进的水平集主动轮廓模型

通过统计具有图像增强能力的局部区域信息,提出了一种改进的水平集主动轮廓模型.结合非负核函数和具有矫正图像误差特点的灰度集群思想,定义了一种新的符号压力函数(SPF),此函数能够很好处理灰度不均匀、对象边界不明确的问题.并且,引入惩罚项,确保水平集函数的适应性.真实图像和合成图像的实验结果表明,该模型收敛迅速,具有抗噪性,对分割目标图像敏感,能够处理弱边界的多目标图像.     

基于光流场核密度估计的动态目标分割

在经典的核心密度估计模型中,基于像素亮度的估计能够将同一目标更好地连通显示,具有集中的像素分布规律.利用这一规律,可将经典核密度模型的计算维度扩展到二维,用其分割像素对应的光流场,并称该方法为基于光流场核密度估计的动态目标分割模型.实验证明,该方法能够从运动背景中很好地检测出较完整的运动目标.     

改进的混合高斯模型的运动对象分割算法

针对视频序列中运动对象分割问题,提出一种改进的混合高斯模型分割算法.该算法首先由混合高斯模型得到前景,之后用当前帧的前景区域与上一帧对应位置做差,区分出实际变化区域及误检区域并为误检区域赋予较大的更新速率,从而有效地改善了长时间静止物体转为运动后留下的"鬼影"及光线突变导致的大面积误检情况.采用阴影抑制和形态学滤波使得前景目标分割的性能得到有效的提高.实验表明,本算法能够迅速响应实际场景的变化,准确分割出运动对象.     

基于区域划分和改进C-V法的医学图像分割方法

提出了基于图像区域划分和改进C-V法的活动轮廓图像分割方法.通过区域划分的方法将整幅图像的分割问题转化为在不同的子区域上分别进行的图像分割问题,并在各子区域中采用改进C-V法进行图像分割.改进的C-V方法在简化Mum ford-Shah泛函的能量函数中增加距离函数惩罚项,从而将距离函数重新初始化的过程并入整个水平集框架模型中;并在分片常数优化逼近中,添加了图像梯度信息,改变了C-V法中均值取值定义,提高了对灰度层次丰富的图像分割能力.实验表明,该方法对灰度值接近、边界模糊的医学图像有很好的分割效果.     

一种改进的移动对象时空数据模型

分析了MOST模型和离散模型各自存在的问题,给出一种改进的移动对象时空数据模型HCFMOST．模型采用三次Hermite插值函数模拟移动对象的历史单元的轨迹且利用线性函数模拟移动对象的当前单元的轨迹,对当前单元中的误差进行了处理．该模型能够对历史轨迹进行精确的查询,对当前和未来的轨迹进行带误差的查询．     

Motion feature descriptor based moving objects segmentation

A novel moving objects segmentation method is proposed in this paper.A modified three dimensional recursive search (3DRS) algorithm is used in order to obtain motion information accurately.A motion fea...     

基于轮廓检测的自然图像分割

提出一种基于轮廓检测的自然图像分割方法,该方法结合了MDL(最小描述长度)统计技术和用变分水平集函数求解活动轮廓模型的图像分割方法.该方法可有效的分割出图像中最突出的感兴趣目标,实验表明本方法与当前技术相比分割效果更好.     

基于局部统计信息的主动轮廓模型

灰度不均普遍存在于医学图像中,为了克服灰度不均对图像分割的影响,基于图像的局部统计信息,结合偏移场校正模型,建立了高斯分布的主动轮廓模型.引入水平集函数,并根据变分法原理,实现了该算法.最后利用新算法和经典算法作对比实验,结果表明,新算法对合成图像和真实图像的分割都取得了较好的结果,具有更强的鲁棒性.     

基于区域的活动轮廓图像分割模型的变步长优化算法

基于偏微分方程图像分割的活动轮廓模型,基本思想是将图像分割归结为最小化一个封闭曲线的能量泛函,图像分割问题实质上是一个无约束最优化问题.传统最小化算法的数值实现过程中采用固定时间步长的方法,时间步长选取较大,迭代过程容易出现震荡现象影响分割结果,而时间步长选取较小,又会减慢收敛速度.利用Wolfe-Powell线搜索方法,提出了一种变时间步长的优化算法,在迭代过程中根据搜索方向自动调整时间步长大小,有效克服了固定时间步长出现的震荡现象和收敛速度慢的问题.