小波能量引导下基于活动轮廓模型的部分实性肺结节分割

由于部分实性肺结节(pGGO)中的实性成分存在亮度不均匀和边界模糊等问题,传统的活动轮廓模型很难取得精确的分割结果.为此,文中提出了一种改进的小波能量引导下的活动轮廓模型来完成pGGO中实性成分的分割.首先,通过小波变换将图像的灰度信息转变成小波系数,对低通小波系数进行模糊化,以抑制图像局部区域过增强和欠增强,同时结合高通小波系数计算图像的小波能量并构建活动轮廓模型的区域项,以加强肺结节中实性成分与周围磨玻璃影的区分;然后,利用高斯混合模型计算肺结节图像的后验概率,将后验概率差作为活动轮廓模型的边界检测函数,使得在实性成分的边界处边界检测函数趋于0,轮廓曲线停止演变.实验结果显示,文中提出的模型得到的真阳性率为0.95、假阳性率为0.23和相似度为0.80,有助于pGGO中实性成分的确定.     

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.     

基于改进LBF模型的高原鼠兔图像分割

针对鼠兔图像背景复杂、对比度低、灰度不均匀且含有大量噪声等特点,在局部二值拟合(LBF)模型基础上,提出一种融合图像梯度信息的改进LBF分割模型.针对LBF模型在演化过程中极易陷入局部极小值的问题,引入全局图像梯度信息,构造含有梯度信息的能量函数,使水平集函数在演化过程中避免陷入局部最优,同时全局梯度能量项能引导活动轮廓曲线向目标边界附近快速移动,从而减少算法运行迭代次数,提高了分割精度.实验结果表明:所提出的用于鼠兔图像分割的模型不仅能提高鼠兔图像分割精度,减少迭代次数,而且背景抑制、目标区域轮廓定位效果好.     

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.     

用于计算机辅助诊断的肺实质自动分割方法

在肺结节的计算机辅助诊断过程中,肺实质的分割是关键的步骤。传统的肺部分割方法都是基于肺实质与周围组织对X线的衰减强度不同而进行的。这些方法对正常的肺部能得到理想的结果,但当肺部存在肺结节等异常征象时,这些方法会出现错误。该文提出了一套完整肺实质分割流程,首先用阈值法和边界跟踪算法得到初始的肺部轮廓,然后提出一种新的基于计算局部二维凸包的方法对原始的肺部轮廓进行修正。该算法能将与肺部周围组织相连的肺结节包括在肺实质中,从而在肺部存在与胸膜相连的结节的情况下也能得到满意的分割结果。采用该算法对6个病人的约400张肺部CT图像进行了肺实质提取,实验结果显示:该算法对正常和异常征象的肺部CT图像进行分割的正确率均能达到83%以上,为肺结节的计算机诊断提供了良好的条件。     

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。     

基于改进粒子群优化算法的图像分割

针对当前主动轮廓模型难实现图像高精度分割的问题, 以获得更理想的图像分割结果为目标, 提出一种基于改进粒子群优化算法的图像分割方法. 首先分析传统主动轮廓模型, 指出其存在的局限性; 然后建立能量最小化控制点的泛化函数, 采用粒子群优化算法对泛化函数的最优值进行搜索, 根据所有的能量最小化控制点实现图像分割; 最后采用标准图像库与传统图像分割方法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于传统方法, 该方法能更精准、 快速地分割图像, 并有效抑制图像中的噪声干扰, 可获得理想的图像分割效果.     

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.     

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.     

融入全局信息的局部拟合的活动轮廓模型

提出一种结合局部和全局灰度信息的图像分割模型.该模型通过引入新的控制参数,降低了局部拟合项在局部二值拟合的活动轮廓模型(LBF模型)中的主导作用,同时增加了全局信息在模型中的辅助作用,从而改进了局部二元拟合项.实验结果表明,改进的模型不仅能分割灰度不均的图像,而且提高了轮廓初始化的灵活性.针对一些合成和真实的图像,改进的模型减轻了对轮廓初始化位置、大小及噪声的敏感性,同时加快了曲线的演化速度,减少了CPU时间.     

灰度不均匀图像分割

采用虚拟的符号距离函数代替真实的符号距离函数,依靠待检测目标局部灰度高斯加权均值来驱动活动轮廓的演化,提出了一种能够分割灰度不均匀图像的新颖活动轮廓模型.利用虚拟符号距离函数的梯度形成一个窄带,活动轮廓在窄带内做演化运算,其演化具有计算简单、分割效率高、抗噪性强等优点.符号距离函数重新初始化也只需要在窄带内使用高斯函数规则化后,对其取符号运算即可.符号距离函数重新初始化具有计算简单、效率高的特点.最后给出了活动轮廓在窄带内收敛的一个简单条件,能方便地判断待检测目标是否被检测出来.     

快速有效的全局和局部能量驱动的活动轮廓模型

由全局和局部拟合能量驱动的活动轮廓模型(LGIF模型)对活动轮廓的初始化和噪声不敏感,且能够分割灰度不均匀图像;但是该模型的演化方程在每次迭代中需要进行多次高斯卷积,使得分割速度非常慢;基于这一缺点提出了一个新的模型;实验表明:该模型不仅能够分割灰度不均匀图像,而且分割效率优于LGIF模型。     

Novel Model Using Kernel Function and Local Intensity Information for Noise Image Segmentation

It remains a challenging task to segment images that are distorted by noise and intensity inhomogeneity.To overcome these problems, in this paper, we present a novel region-based active contour model based on local intensity information and a kernel metric. By introducing intensity information about the local region, the proposed model can accurately segment images with intensity inhomogeneity. To enhance the model's robustness to noise and outliers, we introduce a kernel metric as its objective functional. To more accurately detect boundaries, we apply convex optimization to this new model, which uses a weighted total-variation norm given by an edge indicator function. Lastly, we use the split Bregman iteration method to obtain the numerical solution. We conducted an extensive series of experiments on both synthetic and real images to evaluate our proposed method, and the results demonstrate significant improvements in terms of efficiency and accuracy, compared with the performance of currently popular methods.     

基于活动轮廓模型和影像组学的乳腺癌LVI状态预测

针对乳腺癌患者术前LVI状态预测问题，提出了活动轮廓模型和影像组学相结合的计算机辅助分析方法.首先，提出一种基于后验概率和模糊速度函数的活动轮廓模型方法来完成乳腺癌DCE-MRI图像分割.通过在小波域下构建基于后验概率的活动轮廓模型的区域项，同时利用模糊速度函数构建活动轮廓模型的边界项，可以提高乳腺癌病灶分割的准确性.其次，提取形态、灰度、纹理等图像特征，利用集成分类器随机森林方法构造LVI状态的预测模型.实验结果表明，所构建的模型对乳腺癌患者LVI状态具有较好的预测能力.     

Snakes外力场的改进及其左心室MRI的精确分割

参数活动轮廓模型（Snakes）分割图像时有两个明显的缺陷：要求初始轮廓线位于图像特征附近，且对深度凹陷区域的分割也不理想。基于梯度向量流（GVF）Snakes较好地解决了传统Snakes的两个本质缺陷。但是，由于GVF Snakes内力的性质和GVF的光滑性，使得对曲率大的边缘点不能精确定位。该文通过采用各向异性方程对图像扩散平滑和边缘增强，改善计算势能力场和梯度向量力场指向边缘的精确度。两种力场的有机组合作为Snakes的外力场。这种新的力场Snakes具有GVF Snakes和势能力场Snakes的优点，对左心室核磁共振图像（MRI）进行分割能得到精确的边缘轮廓。     

常值初始化的自适应活动轮廓模型

李纯明提出的水平集方法(LI模型)很好地解决了测地活动轮廓模型(GAC)的重新初始化问题,但该模型对边缘信息较弱或者灰度不均匀的图像分割结果仍然不理想.针对这些问题,提出常值初始化的自适应活动轮廓模型,该模型中自适应力的系数包含了图像的灰度信息,从而提高了活动轮廓在演化过程中对模糊边界的识别能力;同时,重新定义的外部能量,避免过分割现象.实验结果验证了模型的有效性.     

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.