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。     

结合局部与全局信息的主动轮廓模型

针对基于主动轮廓模型的图像分割,现有算法不能满足其实际应用多样性的问题,结合LBF模型和C-V模型的优点,提出一个新的结合局部与全局信息的LGIF主动轮廓模型,解决了LBF模型容易陷入局部极小值而导致错误分割的问题,也解决了C-V模型演化速度慢的问题。实验证明,新模型能分割C-V模型、CVI模型不能分割的灰度不均匀的图像,也能分割LBF模型不能分割的灰度不均匀的图像,对初始轮廓的大小和位置不敏感,具有较强的抗噪性。新模型演化速度快,耗时短,效率高,稳定性好。     

基于局部和全局灰度拟合的图像分割算法

针对灰度分布非均匀图像的分割,提出一种改进的基于区域的活动轮廓模型,融合了LIF（local image fitting）模型的变尺度局部拟合特点与C-V（Chan-Vese）模型的全局优化特性,不仅提高了图像的分割效率,而且增强了模型对尺度参数和初始轮廓位置的鲁棒性。在数值计算中,使用高斯滤波规则水平集函数,使其保持光滑,并避免了复杂的重新初始化过程。对大脑MR图像的实验分割显示了该模型的优点。     

基于区域划分和改进C-V法的医学图像分割方法

提出了基于图像区域划分和改进C-V法的活动轮廓图像分割方法.通过区域划分的方法将整幅图像的分割问题转化为在不同的子区域上分别进行的图像分割问题,并在各子区域中采用改进C-V法进行图像分割.改进的C-V方法在简化Mum ford-Shah泛函的能量函数中增加距离函数惩罚项,从而将距离函数重新初始化的过程并入整个水平集框架模型中;并在分片常数优化逼近中,添加了图像梯度信息,改变了C-V法中均值取值定义,提高了对灰度层次丰富的图像分割能力.实验表明,该方法对灰度值接近、边界模糊的医学图像有很好的分割效果.     

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.     

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C-V方法改进的红外图像自动分割

基于简化的Mumford-Shah水平集图像分割模型,Chan-Vese提出了不依赖于图像边缘的水平集图像分割算法(C-V方法).但是该方法分割参数难以确定,对于具有非均匀灰度背景的红外目标图像常常分割失败.针对这一问题给出了改进的拟合能量模型,新模型兼顾到了目标的同质性信息与其所占面积比例的关系.基于该模型的水平集图像分割方法自适应于灰度起伏的背景,可以较为理想地分割出与背景灰度差异不太明显的目标,对小目标也具有很强的适应性.实验结果表明,在固定水平集分割参数的情况下,新方法对于不同类型、不同背景的红外图像具有了良好的适应性.     

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.     

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。     

基于图像分割的钢板表面缺陷识别

钢板的表面缺陷是影响钢板质量的主要因素,通过改进轧制工艺可以减少缺陷发生外,及时检测出钢板的表面缺陷也非常重要.对于钢板表面缺陷的检测,需要获取图像,然后对图像进行初步处理,重要的步骤就是对缺陷进行分割.基于图像灰度信息的不同,本文采用了两种图像分割模型(C-V模型和H-T-B模型),当图像的灰度信息均匀时,采用C-V模型对图像进行分割;当图像的灰度信息不均匀时,则采用H-T-B模型对图像进行分割.通过两种模型的组合应用可以对钢板的各类表面缺陷进行识别,获取缺陷区域,有利于提高钢板生产质量.     

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。     

基于C-V模型的运动目标水平集提取方法

针对视频图像中的运动目标检测问题,提出了一种基于C-V模型的运动目标水平集提取新方法：使用改进的帧间差分法对运动区域进行初始检测,通过相邻视频帧的相减,选用自适应阈值判断出当前视频帧中的运动目标像素;经形态学处理后通过定义最小化能量函数构建运动目标轮廓提取的水平集C-V模型,实现运动目标轮廓的提取。实验结果表明,本文所提方法的边缘准确率和检出率更高,能够更有效地提取运动目标。     

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.     

参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法

为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF(local Gaussian distribution fitting)模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.     

An energy conduction model for cell image segmentation

Cell image segmentation is an essential step in cytopathological analysis.Although their execution speed is fast,the results of cell image segmentation by conventional pixel-based,edge-based and continuity-based methods are often coarse.Fine structures in a cell image can be obtained with a method that quickly adjusts the threshold levels.However,the processing time of such a method is usually long and the final results may be sensitive to intensity differences and other factors.In this article,a new energy model is proposed that synthesizes a differential equation from the conventional and level set methods,and utilizes the nonuniformity property of cell images (e.g.cytoplasms are more uneven than the background).The feasibility and robustness of the proposed model was demonstrated by processing relatively complicated background images of both simulated and real cell images.     

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。