聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割； 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割; 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

融合全局图像信息的局部灰度拟合模型

[目的]研究提高基于局部区域信息的活动轮廓模型对轮廓初始化和强噪声的鲁棒性.[方法]以区域可变灰度拟合模型为基础提出了一个新的结合图像全局信息的局部灰度拟合模型.新模型的能量泛函包括3项:基于图像全局和局部信息的数据项、融合边缘指示函数的光滑项以及水平集函数的正则化项.通过变分法和梯度下降流方法得到水平集函数的演化方程.数值实现采用有限差分法.[结果]所提模型不仅能够有效地分割灰度不均图像、深度图像等多类图像,而且对轮廓初始化和强噪声具有更强的鲁棒性.[结论]实验结果表明该方法是有效的.     

结合区域间差异性的水平集演化模型

水平集方法在图像分割中得到了广泛的应用.其中基于边缘的活动轮廓模型主要通过梯度信息驱动曲线演化到目标边界,但基于梯度信息使得在分割时会产生过分割,并且对于灰度不均匀图像处理效果不理想,有可能得到不令人满意的结果.而基于区域的活动轮廓模型则是通过区域信息控制曲线移动,使得分割的结果立足于整体图像信息.基于上述原因,本文通过在水平集中提出了一种新的区域分量,在能量泛函中加入目标区域灰度和背景区域灰度的差的平方,提出了一种改进的图像分割算法.研究结果表明,与一般的活动轮廓模型相比,加入区域间差异性信息的活动轮廓模型的分割结果更加符合实际情况并且收敛速度更快,效率更高,得到的分割结果更令人满意.     

基于梯度向量流的活动轮廓模型

针对当前活动轮廓模型对噪声敏感, 难实现弱边界图像的准确分割问题, 提出一种基于梯度向量流的活动轮廓模型. 首先采用Contourlet变换对图像进行去噪处理, 解决了噪声对图像分割的干扰; 然后在活动轮廓模型中引入一个指示函数, 用于描述向量场与轮廓曲线间的关系, 通过轮廓曲线演化过程实现图像分割; 最后用实验对本文模型的图像分割性能进行验证. 实验结果表明, 该方法可以快速、 准确地实现多种类型的图像分割, 分割精度和抗噪能力优于其他活动轮廓模型.     

基于余弦拟合和变指数的p-Laplace正则化的活动轮廓模型

利用余弦拟合能量作为传统活动轮廓模型的数据拟合能量项,并结合变指数的p-Laplace方程,提出了一种新的基于区域的活动轮廓图像分割模型.该模型可以分割复杂图像,变指数的p-Laplace函数可以有效的处理有复杂拓扑变换的图像和准确的提取目标边界.试验结果表明,该模型能够快速准确地分割复杂图像,并且对噪声有一定的鲁棒性和对轮廓的初始位置不敏感.     

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。     

顺序统计滤波能量驱动的鲁棒快速图像分割

为了提升图像分割的速度与初始轮廓和参数鲁棒性,提出了一种基于有序统计滤波能量驱动的鲁棒主动轮廓模型。首先用顺序统计滤波的边力函数来代替传统的数据拟合,进一步引入边力函数能量泛函快速自适应地吸引曲线向目标的边界演化。为了有效地调节水平集函数,利用优化后的长度项对曲线进行平滑和缩短,并通过标准梯度下降法将能量泛函最小化。最后实验结果表明提出的方法能够更加快速、准确地分割图像,并且对初始轮廓和参数具有较强的鲁棒性。     

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.     

基于曲率和活动轮廓模型的重叠细胞分割算法

提出了一种基于曲率和活动轮廓模型的重叠细胞分割算法,用于解决重叠细胞显微图像边界难以自动分离的问题.该算法使用Otsu算法和形态学滤波得到重叠细胞整体轮廓,并根据其曲率信息来定位细胞边界接触点,再采用活动轮廓模型分割得到重叠区域轮廓,最后结合边界接触点信息将其与整体轮廓拼接得到单个细胞轮廓.实验结果表明,算法实现了重叠细胞的分割,分割得到的细胞完整度高,且算法具有一定的鲁棒性,表明该算法用于重叠细胞的分割是可行、有效的.     

一种全局隶属度和小波能量相结合的活动轮廓模型

计算机化X射线体层照相(computeried tomography, CT),图像中的磨玻璃型肺结节,由于其具有模糊的轮廓,且肺结节区域与其邻域的亮度值相差很小等特性,一般的图像分割算法很难对其进行精准地分割。针对该问题,提出一种全局隶属度和小波能量相结合的活动轮廓模型。首先,利用全局隶属度函数调整初始活动轮廓曲线,使之与目标边界的距离更接近,且形状更相似;同时,基于全局隶属度的边界停止函数能快速收敛于目标边界,使得预测曲线更加贴合待分割目标;其次,基于小波能量的局部活动轮廓模型数据项增强了目标与背景之间的对比度,进而能更精准地分割在低对比度和亮度非均匀场景中的目标轮廓。将该模型应用于全实质及部分实质磨玻璃型肺结节的CT图像中,实验证明了本文算法的优越性。     

控制活动轮廓演化的快速图像分割方法

针对目前图像分割方法较难精确、 快速地实现图像分割的问题, 提出一种控制活动轮廓演化的快速图像分割方法. 首先用外部能量与内部能量加权和作为曲线能量函数, 用封闭曲线外部与内部能量建立活动轮廓波模型； 然后用最优路径移动更新曲线能量, 获取所需图像分割目标； 最后引入粒子群优化算法获取全部初始轮廓点的最优控制点, 根据最优控制点控制活动轮廓演化达到实现目标图像准确分割的目的. 实验结果表明, 该方法的图像分割精度明显高于目前典型的图像分割算法, 提高了图像分割的抗噪性能及图像分割速度.     

基于水平集和视觉显著性的植物病害叶片图像分割

为了提高植物病害叶片图像分割的准确性和效率,提出了一种基于水平集和视觉显著性的彩色图像分割方法.首先采用基于小波变换的显著性检测算法得到活动轮廓模型中曲线演化的初始位置,并构造一个基于显著区域的图像活动轮廓模型,再设计一个向量值图像的边界检测算子,引入到距离正则化水平集演化的改造中,以构造一个初始化轮廓更灵活,演化速度更快,目标分割更精确的新的水平集能量泛函.最后的实验对比表明,该方法具有较好的叶片病害部位分割效果.     

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.     

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.     

使用测地线活动轮廓模型的合成孔径雷达图像分割方法

为解决经典的测地线活动轮廓(geodesic active contour, GAC)模型在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像上不适用的问题,在原GAC模型的基础上提出一种新的分割方法。首先在ROEWA算子进行边缘检测的同时使用Frost滤波器对图像进行负指数加权,形成边滤波边检测的模式,提高了算子的边缘检测与定位能力;然后使用经验阈值对ROEWA强度进行二值化,提高了曲线演化的速度与精确度;最终使用二值化的改进后ROEWA算子替代原GAC模型中的全局梯度项作为边缘指示函数引导图像分割。实验结果表明,针对仿真SAR图像及真实河流SAR图像,分割效果与参数指标都有明显提升。