一种改进的C-V主动轮廓模型

针对C-V(Chan-Vese)模型不能较好分割灰度不均匀图像的缺点,对C-V模型能量方程进行改进。将图像的局部灰度拟合信息融入到面积项中,使分割兼顾了图像的全局和局部信息,同时加入惩罚能量项来约束水平集函数逼近符号距离函数,避免模型重新初始化。对灰度不均匀图像分割的实验结果表明,该模型优于C-V模型。     

基于改进C-V模型乳腺癌MR图像分割

在乳腺癌MR图像分割中,传统C-V模型没有充分利用图像边界曲率信息,需要重新初始化水平集函数使其保持为一个符号距离函数(SDF),导致图像分割比较慢,同时目标区域易产生过度分割.为此,通过在传统的C-V模型中引入惩罚能量项和全局边界曲率能量项,提出一种改进的C-V模型图像分割方法,克服了水平集函数需要重新初始化和目标区域易产生过度分割等问题.实验表明,改进的C-V模型对乳腺癌MR图像具有较好的分割效果,分割收敛速度较快.     

C-V方法及其在体表损伤图像分割中的应用

法医体表损伤种类的多样性及损伤图像灰度图多峰值、边界模糊等特点决定了精确判定损伤部位的边界十分困难。C-V方法是一种变分水平集分割方法,它结合区域信息使得分割结果全局最优,同时采用水平集函数的表达方式,可以非常自然地处理轮廓线拓扑结构的变化。本文改进了C-V方法中符号距离函数的快速生成算法,并把它用于体表损伤图像分割,实验证明,C-V方法在体表损伤图像的分割中取得了较理想的效果,它可以较清晰地把损伤部位的边缘分割出来。特别是对边缘比较复杂的图像,C-V方法相比传统的分割方法,优势更加明显。     

改进的快速C-V模型指静脉图像分割算法

为快速准确地进行指静脉图像的分割, 在经典C-V模型的基础上, 增加了距离惩罚项和边缘检测函数, 并使图像演化不基于内部区面积。改进后的算法保留了C-V模型全局优化的特性, 同时有效避免了重新初始化过程, 并对图像边缘更加敏感, 使改进后的算法适合对指静脉图像的分割。仿真实验结果表明, 改进后的C-V模型能较好地处理指静脉图像边界模糊和灰度分割不均的问题, 同时还可提升分割效率。     

叶菜根系图像的变分水平集分割算法

植物根系图像分割是根系构型特征提取和分析的前提.针对传统图像分割方法在处理叶菜根系弱边缘图像中存在分割精度和稳定性较差的问题,提出了一种基于改进C-V(Chan-Vese)模型的变分水平集分割算法.该算法不仅保留了C-V模型对于处理弱边缘图像的适用性,并针对叶菜根系图像局部灰度不均的特点引入了图像梯度信息,改进了原C-V模型.通过对小白菜根系样本图像的分割处理试验,证明了变分水平集分割算法的有效性.研究结果表明,相比传统的阈值处理、边缘检测及区域生长等算法,本文算法能更加精细地解决叶菜根系图像弱边缘和局部灰度不均的问题,并在分割精度和算法稳定性上具有明显的优势.变分水平集算法应用于叶菜根系构型观测系统中,可以有效地提高观测精度.     

基于羽毛球的水平集分割方法应用

该文主要论述了利用双水平集C-V模型对羽毛球图像进行了分割,并且与单水平集C-V模型进行了比较,提出了图像中感兴趣的部分,实质就是采用多个水平集函数将图像划分多种类区域的分割模型。仿真结果表明了该分割方法的可行性。     

基于变分水平集理论的水下图像分割方法

为解决水下图像的分割问题,在李纯明模型(Li模型)和Chan-Vese模型(C-V模型)的基础上提出了指定目标的分割方法和多灰度目标的分割方法。对于指定灰度目标的分割方法,在C-V模型基础上加入了小范围的距离约束项,使其具有了局部性,可在多灰度目标中分割出预期目标;对于多灰度目标的分割方法,在李纯明方法的基础上加入了边缘定位函数作为其内部能量项,其对多灰度目标分割结果较好,且抗噪性较好。最后通过实验证明本文2种方法对水下多灰度目标图像的分割是有效的。     

改进C-V模型的CT图像肺结节分割方法研究

医学图像分割技术是现代图像处理领域的重难点,简化分割步骤、优化分割算法都将给医疗技术的发展带来极大的飞跃。基于对水平集演化理论的探讨,该文对Chan-Vese模型进行了分析和改进,结合CT图像中肺结节的特点,提出一种结合区域信息和边缘信息,并基于小波高频分量的改进C-V模型的肺结节分割算法。在目标函数中从速度、图像灰度不均匀性和收敛精确度上改进,引入多个约束项和小波高频分量边缘检测函数,以利于达到优化的分割效果。实验表明,该分割方法可以从肺部CT图像中有效地分割出肺结节区域,对肺癌的筛查和诊断有重要价值。     

一种新的基于局部区域的活动轮廓模型

提出了一种新的基于曲线演化的活动轮廓图像分割模型.该模型利用局部图像统计信息来代替C-V模型中的全局灰度均值,以此可以分割灰度不均匀的图像.此外,在模型定义的能量泛函中增加了水平集正则项,以此来保证数值计算的准确性和避免对水平集函数的重新初始化.将本文提出的活动轮廓模型用于分割人工和自然图像,比较结果显示:C-V模型不能很好处理灰度不均匀图像,而本文提出的模型对灰度不均匀图像能得到满意的分割效果.     

图像阈值分割的逼近算法

对小目标图像来说,由于目标在图像中所占的面积比较小,目标的灰度信息对整幅图像的贡献很小,因此,利用整幅图像的灰度直方图得到的阈值难以将目标和背景分开。为了获得正确的分割阈值,必须提高目标灰度信息在待分割直方图中所占的比例。最简单的方法是将图像划分为均等的子块,先对各子图像用阈值法进行分割,再将分割后的小区域合并在一起,得到整幅图像的完整的分割结果。这种方法存在如下缺点:     

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.     

基于图像熵的快速Chan-Vese模型分割算法

提出了基于图像熵的快速Chan-Vese模型分割算法.该算法利用实时图像熵自适应计算模型能量函数中的拟合参数以提高分割速度,并通过检测熵在曲线形变过程中的变化来判定曲线演化的稳定态.实验表明.针对含噪严重、目标模糊且边缘不连续的红外图像目标检测,所提出的分割算法可以取得精确、高效的分割结果.     

基于改进CV模型的金相图像分割

对金相图像进行快速精确分割是金相晶粒评级的关键步骤,利用传统Chan-Vese(CV)模型很难将晶粒精确地提取出来.为了更加精确地对金相图像进行分割,提出一种基于改进CV模型的金相图像分割方法.初始化水平集函数,对曲线内外两部分分别计算其倒数坎贝拉距离,并将该距离的大小作为拟合中心的权重系数,有效抑制了噪声点对区域拟合中心准确性的影响;引入指数熵自适应调节曲线内外能量权重,减少固定能量权重对曲线演化的影响;同时加入距离规范项以避免水平集函数的重新初始化,加速该模型的收敛.实验结果表明,与传统CV模型、测地线活动轮廓模型、距离规范项的水平集模型以及偏置场修正水平集模型相比,所提方法分割出的金相图像更加精确,分割效率较高且模型收敛性较好.     

基于局域模糊聚类和Chan-Vese模型的CT医学图像分割

针对CT医学图像灰度不均匀的特点,研究了基于改进的模糊聚类和ChanVese模型的图像分割.该分割模型综合利用基于空间信息的FCM算法、图像局部区域信息以及Chan-Vese模型,通过最小化能量函数的方式来进行曲线演化.基于空间信息的FCM算法对曲线的演化起到了一定的收敛作用,并且局部区域信息提高了分割质量.分割模型还考虑了分割效果和计算效率,降低了算法的时间复杂度,提高了算法的执行效率,从而提高了灰度不均匀图像分割的精度.     

无需重新初始化水平集的多相水平集图像分割方法

笔者提出了一种无需重新初始化水平集函数的多相变分水平集图像分割方法.根据Vese -Chan提出的多相模型的区域竞争思想,结合图像区域全局信息的能量函数作为模型的外部能量项,引入内部变形能量约束水平集函数来逼近符号距离函数,避免了重新初始化水平集函数的过程,提高了计算速度和分割效果.实验结果表明,笔者提出的模型有效地克服了传统模型需重新初始化和构造符号距离函数计算量大的缺点,而且具有全局最优分割能力和较强的抗噪性能.     

结合BV-L2分解的CV变分水平集模型

Chan-Vese(CV)模型基于图像的全局信息,对噪声有一定的鲁棒性,但是对于强噪声污染图像,CV模型并不能取得好的分割效果。笔者结合变分图像分解和CV模型,提出了一个新的图像分割变分模型。该模型结合BV-L~2分解和CV模型,可以实现噪声图像的同时去噪与分割。采用交替迭代算法对新模型进行求解。以人造图像和自然图像为实验对象验证了研究模型分割的有效性和鲁棒性。此外,对比实验结果显示对于强噪声污染图像,与经典的CV模型和VFCMS模型相比,研究模型在分割质量上有一定优势。     

一种基于犹豫中智集和水平集的图像分割方法

皮肤镜图像分析技术的第一步为图像分割,分割的结果会直接影响到后续的处理过程,针对具有背景噪声、模糊边缘和灰度不均的皮肤镜图像,提出了一种新的结合水平集的犹豫中智集图像分割方法;首先利用犹豫中智集理论将图像转换为犹豫中智集图像,其中犹豫中智图像由三类子集组成(T、I、F),利用犹豫中智集图像突出表达图像的目标信息和边缘信息;然后针对传统 DRLSE 水平集的不足进行改进,构造新的边缘停止函数,并增加灰度驱动能量项,最后通过改进的DRLSE 水平集对 ISIC(2018)皮肤镜图像进行分割测试;实验结果的交并比(Jaccard Index)值均大于 95%,且均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和结构性相似指数(SSIM)均表现良好,表明方法能够准确、有效的分割具有模糊边缘和灰度不均的皮肤镜图像,对后续的皮肤镜图像的处理与诊断奠定了基础。     

改进的ChanVese活动轮廓模型

针对ChanVese模型计算量大和分割时间长的问题,提出了一种改进的ChanVese活动轮廓模型.该模型将水平集规则式融入ChanVese模型中,使水平集函数始终保持在符号距离函数附近,避免了重新初始化过程,减少了模型的计算量,同时改变了水平集函数的初始化函数,这更有利于新曲线的产生.实验结果表明,该改进模型具有一定的...