自适应形状约束Graph cuts算法在腹部CT图像分割中的应用

针对CT图像对比度低,组织边缘模糊,器官轮廓不规则等特点造成组织器官难以分割的问题,提出了一种自适应形状约束的Graph cuts算法.首先使用基于多图谱配准的分割方法分割原始图像,将得到的初始分割结果作为形状先验加入到Graph cuts算法的能量函数中,同时根据配准分割过程得到的目标概率图自适应选择形状约束项系数,最后通过最大流最小割算法分割出CT图像中的肝脏、肾脏和脾脏.实验结果表明,该方法能够较好地分割出肝脏等组织器官,有效减轻传统图割算法分割图像时造成的过分割和欠分割现象.     

自适应先验马尔可夫随机场模型的图像分割算法

针对全局同态先验马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型在图像分割中不能有效利用图像局部统计特征的问题,提出了一种基于局部自适应先验MRF模型的图像分割算法.该算法基于贝叶斯理论,利用局部先验Potts模型描述图像的局部特征,建立了一种局部自适应先验MRF模型;提出了基于区域的置信度传播(Belief Propagation,BP)算法,把图像的局部区域特征传递到全局,最终基于最大后验准则(MAP)得到图像的分割结果.实验结果表明:所提模型对于图像中的噪声或者纹理特征等具有较好的分割,分割结果明显优于全局同态先验MRF模型;提出的自适应先验MRF模型对于图像的噪声或者纹理突变信号的干扰具有较强的鲁棒性;算法具有较少的迭代次数和较好的分割结果,且分割时间较短.     

基于图切割结合区域生长算法的超声图像分割

本文提出一种基于图切割结合区域生长算法的超声图像分割方法.文中采用对图像进行分块后进行图切割的方法,大大降低了算法的时间复杂度,在分割的过程中利用先验知识和图像边缘信息,对分割进行约束和指导,并与区域生长算法相结合从而实现了超声图像的快速自动分割.实验结果证明该方法分割效果良好,具有一定的应用和研究价值.     

基于多模型与滚动时域估计的机动目标跟踪算法

针对受限于已知物理约束的机动目标,提出了一种目标跟踪算法。针对机动目标的不同运动模式,采用多模型组合的方法进行了近似;针对目标的已知物理约束,采用滚动时域估计方法进行处理,并将其作为状态估计的先验信息来提高估计精度;最终通过设计多模型结构的状态估计演化方程、改进滚动时域估计的误差协方差矩阵更新公式,给出了一种多模型结构与滚动时域估计相结合的机动目标跟踪算法。仿真结果表明:该算法与自适应卡尔曼滤波(AKF)、交互式多模型(IMM)算法相比,可以对具有物理约束的机动目标进行更好的跟踪。     

融入形状先验的马尔科夫图像分割

在马尔科夫(MRF)图像分割框架中融合形状先验约束,把图像分割问题作为最大后验(MAP)估计的一个马尔科夫随机场,在本质上,相当于最小化吉布斯能量函数.然后通过通量最大约束将形状先验信息合并到吉布斯能量函数,最后用图割技术最小化使吉布斯能量函数达到最优解,促使分割轮廓接近给定的形状模板.实验结果表明,算法效率得到了提高,分割效果得到了很大的改善.     

一种基于区域动态轮廓的交互式目标分割算法

研究了以用户与系统之间的交互信息为先验知识的目标分割算法,提出一种基于区域动态轮廓的交互式目标分割算法.采用基于区域动态轮廓的CV模型及形状先验引导进化思想,并引入了基于滤波后图像梯度和Laplace的分段自适应加权算法.为了克服由于对先验差值区域加权而产生的目标轮廓萎缩问题,对所构建的进化模型引入了面积激励项.实验结...     

基于NSCT与形状特征的遥感影像道路提取

提出一种基于非抽样Contourlet变换（NSCT）与形状特征的遥感影像道路提取算法.首先对图像进行非抽样Contourlet变换,得到不同尺度、不同方向上的变换系数,对变换系数进行增强处理并通过反变换得到增强图像;然后对增强图像进行分割处理,利用道路形状特征对分割结果进行道路提取;最后利用光谱特征对提取的道路进行判断,并利用形态学方法对道路网进行规整.对比实验结果表明：该算法取得了较好的高分辨率遥感影像道路提取效果.     

基于多agent系统的医学图像进化分割算法的研究

在进行医学图像分析时,很多研究对象（如大脑、心脏等）在图像中并没有明显的边界,属于自然纹理图像,不同组织间也没有清晰的分界线,在这种情况下,图像分割的任务非常困难.本文基于多Agent思想提出了进化分割算法.该算法将Agent设计为具有4种行为的计算实体,它驻留在医学图像的二维网格中,利用先验知识指导其行为的演化.通过在人脑核磁共振（magnetic resonance,MR）图像分割和异常脑细胞的识别实验,与最大似然（maximum likelihood,ML）分割和构形梯度平方残差（conjugate gradient square,CGS）分割比较,本文的方法更适合临床.     

一种用于超声图像序列分割的水平集演化方法

超声图像具有低信噪比、边界模糊、边界部分缺失、灰度不均等特点,对它的分割极具挑战性.而图像分割又是图像定量、定性分析的关键环节,分割的精确性对后续的分析、处理工作影响重大.距离保持水平集演化(DRLSE)方法对超声图像中出现的弱边界、被部分遮挡边界的分割较差,容易受噪声和灰度不均的影响,因此易造成弱边界泄漏、局部最优等误分割问题;并且初始轮廓对位置敏感,这使得分割的正确性严重依赖初始轮廓位置的选择,故不能对图像进行批量处理.为此提出了一种优化策略:融合基于局部区域的灰度信息和基于边缘的梯度信息构造新的边缘停止函数和面积项权系数,使得演化曲线不仅能够自适应地改变演化方向更有利于对图像序列的处理,同时对斑点噪声和灰度不均问题也有很好的抑制能力;另外,构造了一个先验形状约束项,利用前一帧的分割结果对当前帧的分割进行约束,促进曲线正确演化至目标边界,使得对边界部分遮挡的图像也有着更精确的分割效果.通过合成图像和真实超声图像对分割算法进行了性能分析,设计了基于边缘的豪斯多夫距离和平均绝对距离对算法分割轮廓和医生分割轮廓之间的距离差异性进行度量,实验证明优化策略相比于DRLSE模型和其传统优化模型,有着更高的分割精度,分割效果更出色.     

基于区域生长和水平集的肝脏提取分割算法

为了克服传统的以单幅图像作为信息来源的水平集模型分割复杂背景图像的局限性,结合区域生长法和水平集方法各自的特点,提出了一种新的由多幅图像信息构建的水平集分割算法模型。在运用水平集方法分割人体腹腔图像前,首先运用本文提出的一种有效的区域生长法在腹腔图像中得到肝脏的粗略分割结果作为先验形状图像。通过先验形状图像在Chan-Vese模型下控制水平集的演化,使活动轮廓的先验形状信息融合到水平集分割算法模型中,同时,利用Li模型在人体腹腔图像中进一步获取肝脏的边缘信息。这种融合多幅图像信息的复合水平集分割算法模型能够充分利用图像信息,有效地描述水平集方法中活动轮廓与目标区域肝脏的关系。通过实验验证,提出的算法模型能够很好地从人体腹腔图像中提取出肝脏区域。     

一种改进的路面裂缝图像分割方法

针对公路裂缝检测中的图像分割问题,运用机器学习领域的方法,以裂缝图像为研究对象,在深入分析经典K-Means聚类算法以及高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）之后,提出一个利用全局K-Means和高斯混合模型来对公路裂缝图像进行分割的方法。该方法在全局K-Means聚类算法的基础上,采用改进策略,同时,将传统GMM的每一个概率分布,进一步再细分成单个的概率成分,在辅助变量计算过程中,采用EM算法。仿真图像和实际裂缝图像实验结果显示,本研究得到了比使用传统K-Means算法和普通GMM的分割方法精度更高、稳定性更好的分割结果。     

基于改进的高斯混合模型牙齿图像分割研究

针对边界模糊和对比度低的口腔CT图像中牙齿目标区域提取难的问题,提出了一种基于高斯混合模型与K-均值的改进聚类分割算法.该算法首先通过各向异性滤波对图像预处理,实现去噪平滑的同时增强图像的细节;然后利用K-均值完成初始划分,并根据分类后的像素值给出EM算法迭代的初始值,加快算法迭代到最优解,从而大大降低算法迭代次数,有效解决EM算法求解参数时随机选取初值点易导致GMM陷入局部最优解的问题,进而使分割区域完整;最后利用EM算法学习GMM,完成ML分割.实验结果表明:改进方法降低了计算复杂度,对噪声具有较强的鲁棒性,可获得更为理想的分割结果.     

基于两视图的曲面物体自动建模方法

提出一种基于两视图的曲面物体自动重建方法. 采用基于Haudorff距离的特征匹配技术对图像的正面和侧面中的曲面物体进行匹配,自动获得图像中物体的大致形状及位置信息. 采用基于形状先验的图像分割算法自动地将曲面物体从图像的正面和侧面中分割出来. 利用这两幅图像中获得的侧影轮廓线,实现曲面自动重建和纹理自动提取. 通过真实曲面物体进行重建实验,验证了该方法的可行性.     

基于GrabCut的免交互图像分割算法

针对GrabCut算法需要用户交互进行初始矩形框的设定而不能做到自动分割,且在前景图像较为复杂时分割效果不佳等问题,提出一种基于GrabCut的免交互图像分割算法。首先,训练Faster R-CNN网络,将待分割图像通过Faster R-CNN进行目标检测来得到前景目标所在区域矩形框;然后在k-means算法初始化高斯混合模型时加入位置信息,进行聚类以得到优化的初始高斯混合模型参数;最后对GrabCut算法分割结果中的边缘像素进行平滑后处理。试验结果表明,该算法无需用户交互即可完成分割且相比原始GrabCut算法具有更好的视觉效果和更高的分割正确率。     

基于改进分割算法的退耕地树冠信息提取

优化特征空间和改进分割算法是基于面向对象技术实现退耕地树冠信息准确提取的重要环节,同时也是高分影像地物识别研究中需迫切解决的问题。为此,以北京张山营镇部分区域的QuickBird影像为数据源,根据光谱阈值实现一级分割得到林地区域,同时采用区域进化的区域增长算法对改进均值滤波算法去噪声处理后的全色波段执行二级分割,最后结合形状、光谱、纹理指标构建的特征空间完成了树冠信息提取。结果表明:改进分割算法总体精度达91.5%,Kappa系数为0.836 2,分别较传统方法提高了15.5%和0.120 4。     

基于高斯混合模型的视频对象分割算法

针对应用高斯混合模型（GMM）进行视频建模与分割时的模型选择及参数估计初值选择的难点，提出了一种基于GMM的视频对象分割算法．首先进行特征提取，在特征矢量中引入加权运动信息，可根据不同需要选择合理的加权系数，然后通过分割投影进行模型选择及期望最大化（EM）算法的参数初始化并估计参数，这种初值选择方案使得EM算法的初值和真实值较接近，加快了迭代运算的收敛速度，从而提高了视频对象的分割速度，最后对特征矢量进行聚类分割．仿真实验表明，在保持良好分割效果的同时，所提算法的运算速度约为常规方案的76％，并且具有良好的稳定性．     

基于图割理论的储粮害虫图像分割

采用机器视觉对储粮进行检测是储粮害虫监测的主要方法之一。储粮害虫图像有效分割是粮虫特征提取和识别分类的基础和依据。为实现粮虫图像的有效分割,采用基于图割理论的图像分割方法。该方法采用高斯混合模型(GMM)表征颜色概率分布,在高斯混合模型参数学习估计过程中通过不断扩大背景样本点修正GMM参数,完成对能量函数的最小化,从而改善了分割效果。实验结果表明,该方法可以清晰地分割出与背景差异较小的粮虫,解决了基于直方图模型的图像分割方法无法从目标和背景相似的图像中将粮虫进行准确提取的问题。     

应用叶片图像分割与特征融合的复杂背景植物识别方法

针对复杂背景的存在性,通过图像分割处理消除复杂背景因素对植物识别的负面影响.提出一种基于形态学变换的标记分水岭算法,对植物叶片进行重建的开闭操作,并使用标记分水岭算法对其进行分割.识别测试纹理与形状特征提取方式,了解图像分割算法对复杂背景消除的有效性.结果表明:提出的算法能有效分割复杂背景叶片.     

基于模糊集与区域生长算法的胎儿下腔静脉血管超声分割

本方研究了胎儿下腔静脉血管在B型超声图像中的分割问题.B型超声使用方便,在临床中有广泛使用,但其图像有噪声多、对比度差的缺陷.为了有效地在B型超声图像中分割血管,提出了一种基于模糊集与区域生长算法的分割算法;该算法预先使用模糊集算法处理,以提高图像对比度;并使用基于梯度改进的自适应区域生长算法进行分割.实验以医生的手工分割结果作为金标准,并与阈值分割和水平集算法进行了对比.实验表明,该方法的准确度和稳定性高于阈值分割和水平集分割方法结果.     

遗传算法在最大熵多阈值分割的应用研究

图像分割最大熵多阈值算法存在计算复杂度高的弊端,目前针对这个问题所提出的各类算法效果都不太理想.依据遗传算法种群多样性好、收敛速度快的特点,将遗传算法应用到图像分割中,提出了一种基于最大熵多阈值分割技术的图像分割算法.仿真实验表明,新算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显少于传统的分割算法.