基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型

针对测地线活动轮廓模型对轮廓初始化敏感的问题,提出一个基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型.首先定义了一个与图像边缘法线方向的二阶导数相关的扩散方程,通过求解这个扩散方程获得边缘扩散信息,利用这种边缘扩散信息构建了一个新的力场;然后由该力场驱动活动轮廓演化,使活动轮廓可以从边缘的两侧向真实目标边缘逼近,最终收敛到期望的边缘.本文模型采用一种快速有效的数值方法实现,水平集函数在整个演化过程中无需重新初始化,活动轮廓演化速度得到显著提高.一系列的人工和真实图像的实验结果表明,本文模型不仅对于初始轮廓的位置选择不敏感,并且可以分割弱边界目标、具有复杂几何结构的目标和带有孔洞结构的目标,综合性能优于一些传统算法.     

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.     

基于局部灰度聚类的高斯分布拟合模型

针对高斯分布拟合模型对初始轮廓敏感的问题,提出一个基于局部灰度聚类的高斯分布拟合模型.新模型根据图像局部像素灰度聚类特点,采用灰度偏移场和一个分片常量函数共同拟合图像的局部灰度均值,实现了图像全局信息和局部信息的有机结合,使轮廓可以从任意初始位置向目标边缘演化,最后收敛在边缘上.新模型采用一种快速有效的数值方法实现,水平集函数在整个演化过程中不必重新初始化,活动轮廓演化速度得到显著提高.实验结果表明,本文算法能够在不同的轮廓初始化情况下获得准确的分割结果.     

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.     

基于改进测地线轮廓模型的图像分割算法

针对测地线轮廓模型对初始轮廓的敏感度高的情况,提出一种改进的测地线轮廓模型。该模型在测地线轮廓模型的基础上,引入区域方差概念,加快了初始轮廓的演化效果;同时,在几何化模型的能量函数中加入判别函数,进一步提高了分割速度与目标背景区分度。仿真实验结果表明,改进测地轮廓模型较原模型对初始轮廓的放置有很好的鲁棒性,是一种有效的图像分割算法。     

基于改进GAC模型的钢丝绳图像检测方法

目的针对测地线活动轮廓模型易受初始位置选择限制,处理弱边缘效果较差的问题,提出一种改进测地线活动轮廓模型.方法首先,将局部二元拟合的能量函数中引入图像的局部和全局方差信息,避免其在处理复杂图像时易陷入局部最小值;其次对该能量函数进行归一化处理,代替原来测地线活动轮廓模型的边缘停止函数;最后,驱使轮廓曲线运动到钢丝绳图像中的损坏区域的边缘处.结果改进后的模型能够有效地分割出钢丝绳图像中的轮廓和损坏边缘,以人机交互的形式提取轮廓部分和损坏部分,计算相应的面积,获得缺损度,实现钢丝绳的故障检测.结论笔者所提出的改进GAC模型可以简单、便捷的检测出钢丝绳故障缺损度,同时也证明了该模型在解决钢丝绳图像检测问题时具有较高的精度.     

测地线主动轮廓模型在图像分割中的应用

Snake模型在图像分割中的应用主要有以下的缺陷:对初始位置敏感;实现曲线的拓扑变化比较困难。测地线主动轮廓模型是一种几何主动轮廓模型,在解该方程时采用LevelSet方法,这样曲线不管怎么演化,水平集函数总保持某种性质。通过实验表明,该模型受初始位置影响不大,而且能很好处理多目标物体分割问题,同时在遇到模糊的图像边缘时,可以利用曲线的几何结构信息,来获得图像的边缘。     

基于改进几何活动轮廓模型和Kalman滤波的目标跟踪方法

针对几何活动轮廓模型在跟踪时初始化的影响和收敛不准确的问题,将帧间差分和统计量假设后得到的目标外接矩形作为曲线初始值;引入一个强制项,提出一种改进的几何活动模型方法进行目标轮廓拟合,完成检测;结合目标物轮廓曲线和Kalman滤波器实现运动跟踪。试验结果表明:以车辆目标外接矩形作为初始化曲线,可简化初始化工作,加快车辆目标的轮廓曲线收敛速度;在收敛过程中引入了一个水平集函数的强制项,可使曲线准确演化到对象边缘的凹陷部分,增强曲线的收敛能力;在运动视频对象的准确轮廓基础上,可更准确地跟踪车辆目标。     

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.     

基于Snake模型的快速边缘检测

传统Snake模型存在两个难点,一是初始轮廓敏感,二是难深入凹陷区域.针对这两问题,存在一系列改进模型.本文结合距离模型和GVF模型的优点,提出一种快速边缘检测方法.先采用距离模型快速逼近目标边缘轮廓,设计判别条件,判断逼近程度;当判断已经收敛到目标轮廓处时,利用GVF模型继续收敛,深入目标轮廓的凹陷区域.实验结果表明改进模型具有捕获区域大,收敛速度快以及能深入凹陷区域,检测出完整边缘轮廓的特点.     

一种基于主动轮廓模型的图像分割新方法

针对迭代收敛时主动轮廓模型在图像深凹处难以完全收敛且在较高的图像分辨率下收敛速度缓慢的缺陷,提出了一种基于主动轮廓模型的图像分割新方法.本方法结合了多分辨率与梯度向量流概念,首先在原始图像的低分辨率图像上进行轮廓提取,并将提取到的轮廓作为初始轮廓再在高分辨率图像上进行轮廓提取,最终得到原始图像的轮廓.实验结果表明,本方法在图像深凹处收敛效果良好,且极大提升了收敛速度.     

基于边缘交点聚类法的眼底图视盘轮廓提取

由于眼底血管闭塞、噪声和弱边界等原因,主动轮廓模型不能够精确地收缩至视盘的轮廓边缘,由此提出基于边缘交点聚类的轮廓提取方法.由初始轮廓确定一个矩形区域,选取该矩形区域的主对角线、副对角线、垂直中心线和水平中心线,求其与视盘边缘的交点,将所有候选交点进行K-Means聚类分析,取得位于边缘附近的点作为主动轮廓模型的初始轮廓点,进行能量最小化计算,直至轮廓停止收缩.实验证明,经边缘交点聚类初始化后再运用主动轮廓进行视盘边缘提取,轮廓最终会较为精确地收缩于视盘边缘.     

一种带心肌瘢痕的心脏磁共振图像左室壁分割方法

从心脏磁共振图像中分割出左心室内外膜轮廓线,是心脏三维重建及心脏功能评定的先决条件.针对带心肌瘢痕的心脏磁共振图像,提出了一种基于显著性检测定位的左心室内外膜分割方法.方法采用视觉显著性检测和分水岭变换,提取左心室血池区域,准确确定了左心室位置;然后提取血池区域轮廓线作为内膜初始轮廓,在带形状约束的活动轮廓模型作用下演化得到左心室内外膜.实验结果证明,该方法定位较为准确,能使初始轮廓迅速收敛到内膜边界,分割得到的内外膜以及心肌区域均较为准确.     

参数轮廓模型的目标跟踪

为了减少背景噪声和不相干边缘的影响,提出了一种基于方向能量的边缘选择方法,根据边缘检测的结果和由前一帧跟踪结果得到的预测轮廓构造能量函数,通过最小化能量函数进行轮廓跟踪,由于能量函数包含了预测轮廓和目标边缘信息,使得在跟踪目标轮廓变化的同时,又能保持目标形状的稳定性。实验表明:提出的跟踪方法可以在复杂背景下准确跟踪目标轮廓。     

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。     

基于模糊C均值聚类能量最小化的超声图像分割

 提出了基于模糊C均值能量最小化的活动轮廓模型.该模型首先对待分割图像进行模糊C均值聚类得到前景和背景的模糊隶属度值,然后将待分割目标的局部像素信息和它的隶属度值作为活动轮廓模型的水平集函数的初始值,改进了传统的求解Euler-Lagrange方程使活动轮廓的能量极小化的模型,利用快速算法直接计算模糊C均值能量最小化驱动传统活动轮廓模型的曲线演化.将提出算法与经典的活动轮廓模型分割算法比较,对仿真和临床的超声图像分割实验结果表明：提出算法能很好地分割像素不均匀、边界模糊、含有斑点噪声的超声图像,具有较好的分割性能和较快的分割速度.