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。     

WaterBalloonsSnake模型的数字图像轮廓提取算法

为解决数字图像如左心室MRI图像存在着弱边缘、与周围组织之间的低对比度区域的特点,传统的Snake模型算法分割数字图像,出现变形曲线泄漏现象这一问题,提出一种改进的Balloons Snake模型-Water Balloons Snake图像分割算法.该算法利用数学形态学理论自动获取左心室数字MRI图像的重心以及边界形状变化允许空间,采用分水岭变换算法获取图像轮廓内壁分水岭线,并以此作为Snake数字模型的初始样条曲线进行进一步轮廓捕获.以小香猪左室加标记MRI数字医学图像作为应用研究对象,对比了几种模型的不同处理结果.实验表明WaterBalloons Snake模型算法比经典Snake模型或Balloons Snake模型算法能够更有效地处理变形曲线泄漏问题,并且具有较快的收敛速度.     

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.     

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。     

基于三阶样条曲线拟合的改进Snake模型在医学超声图像分割中的应用

鉴于医学超声图像所具有的复杂性,采用基于样条曲线拟合的改进Snake模型来实现对心脏超声图像的分割.为了克服传统Snake模型对初始轮廓的依赖性,采用扇形法获得靠近目标边界的初始轮廓点,并且得到的轮廓点是有序点集.能量最小化过程运用贪婪算法来获得图像的特征边缘点,最后采用三阶样条拟合的方法来获得连续的图像边缘.实验结果表明,采用本方法可以获得连续、封闭的边缘曲线,能够较好地将目标从图像中提取出来.     

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.     

利用图像先验知识与Snake结合对心脏序列图像的分割

核磁共振医学图像的分割在医学诊断中具有重要的意义，针对心脏的核磁共振切片图像的心室分割，提出将图像先验知识与Snake相结合的方法，克服了Snake方法分割的不足，获得了优于原方法的分割效果。     

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。     

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.     

基于局部统计特征约束的Snake模型图像分割方法

针对血管内超声(IVUS)图像边界模糊不清的问题,提出一种基于局部统计特征约束的Snake模型图像分割方法.首先利用IVUS图像的先验知识建立图像特征的统计信息,并以此信息构造变化的膨胀力,同时构造了轮廓曲线的内部平衡力,以此构造新的Snake模型,然后利用该模型进行图像分割.实验结果表明,该Snake模型对初始轮廓依赖性小,对噪声不敏感,能准确分割出具有模糊边界的目标图像.     

基于贪婪Snake模型与多尺度分析的图像分割

为了准确分离目标区域,提出了一种基于贪婪Snake与多尺度图像增强相结合的新的轮廓分离模型.首先对输入的图像给定一个初始轮廓,然后应用多尺度分析进行图像增强,之后在不同的尺度中运用贪婪Snake模型进行轮廓的分离,最终分离出理想的目标轮廓.实验证明该方法提高了分割的精度.     

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.     

一种面向最近邻分类器和动态Snake模型的血红细胞图像特征提取方法

利用动态可变的Snake活动轮廓模型,并提取相应的特征区域色彩信息,结合改进的最近邻(Nearest Neighbor,NN)分类器核鉴别算法,通过信息融合方法实现对血红细胞图像的特征精确提取,这种方法可应用于临床辅助检测和诊断过程,具有一定的应用价值。     

自适应Snake-TV模型在彩色图像修复中的应用

文章在整体变分模型(TV)的基础上引入蛇(Snake)模型,同时考虑待修复区域的形状,提出了自适应Snake-TV模型,并将其应用到灰度图像和彩色图像的修复,该模型能很好地保持图像的视觉连通性.试验结果表明:该算法在迭代次数相同的条件下修复彩色图像的效果比TV模型好得多;与Snake-CDD模型相比,修复效果更好,同时...     

采用改进Snake模型的胸片肺野自动分割方法

为了解决传统Snake模型应用于X光胸片肺野分割时,对人工初始化轮廓的选择敏感、对凹陷区域分割不准确等问题,提出一种基于自动初始化Snake模型的X光胸片肺野自动分割方法.该方法首先通过Otsu法对原始图像进行二值化,得到包含肺野、背景区域的二值图像,并经过图像取反和连通域处理,运用形态学方法,得到只含有肺野区域的二值图像;然后,通过边界提取,完成对Snake模型轮廓的自动初始化;最后通过Snake模型的演化,得到分割结果.实验结果表明:该方法能摆脱Snake模型对人工初始化轮廓的依赖,提高分割的鲁棒性,同时对凹陷区域的分割更准确,具有更好的分割效果.