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.     

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...     

活动轮廓模型在医学图像分割的综述

医学图像分割作为图像处理领域的一个研究热点,长期受到广大科研工作者的关注。活动轮廓模型作为医学图像分割的一个重要工具,在近30年的研究中得到了长足的发展。根据活动轮廓模型的表达方式不同,将活动轮廓模型分为参数活动轮廓模型、几何活动轮廓模型;相对于参数活动轮廓模型,几何活动轮廓模型中曲线的运动过程是基于曲线的几何度量,如曲线的法线、曲率等;又由于水平集方法在几何活动轮廓模型的成功应用,使得几何活动轮廓模型在曲线的拓扑变化、数值求解等方面有不少优势。为了全面展示活动轮廓模型的发展历程及其在医学图像领域的应用,首先简述活动轮廓模型的发展历程及一些偏微分方程的基础知识;然后,详细分析几种较为经典活动轮廓模型;接着,对两种类型的活动轮廓模型进行对比分析;最后,对全文进行总结,并对活动轮廓模型的发展与未来进行展望。     

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.     

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。     

一种结合CV与GAC 模型的物体轮廓提取方法

提出一种结合CV模型和GAC模型的方法,通过CV模型中长度项的权值调整,得到图像的两类分割.在此基础上,定义图像新的梯度,让GAC模型在新的梯度值空间搜索,从而得到物体的外部轮廓.在真实彩色图像上的实验结果表明,本算法能够大大改善CV模型在提取目标轮廓时的过分割问题,对物体内部不进行分割,并大大减少物体外部零星的小区域,收敛到目标物体的外部闭合轮廓.     

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.     

基于局部灰度聚类的高斯分布拟合模型

针对高斯分布拟合模型对初始轮廓敏感的问题,提出一个基于局部灰度聚类的高斯分布拟合模型.新模型根据图像局部像素灰度聚类特点,采用灰度偏移场和一个分片常量函数共同拟合图像的局部灰度均值,实现了图像全局信息和局部信息的有机结合,使轮廓可以从任意初始位置向目标边缘演化,最后收敛在边缘上.新模型采用一种快速有效的数值方法实现,水平集函数在整个演化过程中不必重新初始化,活动轮廓演化速度得到显著提高.实验结果表明,本文算法能够在不同的轮廓初始化情况下获得准确的分割结果.     

局部C-V主动轮廓模型快速图像分割算法

经典的C-V模型分割算法在处理较大尺寸图像时存在需多次迭代、运算时间长的缺点。在分析图像尺寸和初始逼近图像与获得稳定解的迭代次数与运算时间的关系的基础上,提出了一种改进的基于阈值分割及快速连通域标记算法的局部C-V图像分割算法,对大尺寸图像进行处理。采用OTSU算法对图像进行初步的阈值分割,再利用快速非递归连通域标记算法进行连通域的标记及图像的局部分片。对分片后的小块图像以其阈值分割的结果作为初始逼近图像采用C-V算法进行分割处理。算法分析及仿真结果证实,与经典C-V算法相比较,改进的算法能够以很少的迭代次数和很短的运算时间达到稳定解,能够对含有丰富轮廓细节的大尺寸图像进行快速有效的处理。     

基于熵结合的活动轮廓分割模型

针对传统活动轮廓对图像分割鲁棒性较差的问题, 将基于区域的轮廓模型和基于梯度的轮廓模型通过图像熵与图像梯度和进行结合。通过图像熵与图像梯度和建立基于梯度与基于区域结合的活动轮廓模型。将水平集函数嵌入到模型中, 对模型结果进行连续分割, 并进行拓扑变化。采用窄带方法进行快速演化。实验证明, 该方法有较好的鲁棒性和较快的分割速度, 对图像分割理论的发展提供了新的研究途径。     

基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型

针对测地线活动轮廓模型对轮廓初始化敏感的问题,提出一个基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型.首先定义了一个与图像边缘法线方向的二阶导数相关的扩散方程,通过求解这个扩散方程获得边缘扩散信息,利用这种边缘扩散信息构建了一个新的力场;然后由该力场驱动活动轮廓演化,使活动轮廓可以从边缘的两侧向真实目标边缘逼近,最终收敛到期望的边缘.本文模型采用一种快速有效的数值方法实现,水平集函数在整个演化过程中无需重新初始化,活动轮廓演化速度得到显著提高.一系列的人工和真实图像的实验结果表明,本文模型不仅对于初始轮廓的位置选择不敏感,并且可以分割弱边界目标、具有复杂几何结构的目标和带有孔洞结构的目标,综合性能优于一些传统算法.     

基于局部偏差的图像分割与偏置场校正模型

利用活动轮廓模型对二维空间上的图像进行分割与偏置场校正,存在对初始曲线的位置敏感、对低对比度图像的分割效果不佳等问题。引入局部偏差矩阵对医学图像数据进行分割与偏置场校正,一方面,通过极小化测量图像与真实图像之间的偏差,使模型能够更加准确地进行分割;另一方面,通过交替迭代的方式计算偏置场,对图像进行校正使得对比度更加合理。对具有不同目标边界形态的合成图像和医学图像进行了实验,结果表明该模型对初始曲线的位置具有较强的鲁棒性,分割结果的准确性和偏置场的修正效果优于其他模型。     

基于主动轮廓模型的图像分割算法

主动轮廓模型算法是目前流行的图像分割算法,其主要优点是无论图像的质量如何,总可以抽取得到光滑、封闭的边界.本文综述了主动轮廓模型算法的发展概况,并分类介绍了各算法的特点.此外,本文还给出了算法发展的方向,以及今后研究所面临的关键问题.     

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.     

基于区域的主动轮廓模型的医学图像应用

对脑部MRI中各个大脑组织的准确分割在临床医学上具有重要的意义。该文综述了MR图像不均匀性校正方法及近几年来脑部MRI的分割方法的研究新进展,包括聚类算法、基于形变模型的分割方法、图割算法、形态学分水岭算法和基于图谱的MRI分割算法等。综合多种方法的优点,取长补短,在算法中引入图像的空间结构信息、纹理信息以及一些先验知识,有望在新理论技术上和新工具方面有所突破。     

基于改进活动轮廓模型的超声图像分割

活动轮廓模型被广泛应用于医学图像分割之中,文中提出了一种改进的快速活动轮廓分割法。原算法在优化过程中容易缩成一点,其初始轮廓必须给定在图像边缘附近,改进的快速活动轮廓算法给出了不同于原算法的内部能量函数,并增加一自适应的约束力,扩大了算法捕捉图像特征的范围。实验结果表明：该算法快,能在更大的范围内捕捉图像特征,是一种有效的分割超声图像的算法。     

基于主动轮廓模型的合成孔径雷达图像分割方法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中的乘性相干斑噪声影响分割效果的问题,提出了一种基于主动轮廓模型的分割方法。该方法将改进的细节保持各向异性扩散(IDPAD)滤波和SBGFRLS模型相融合,构造了一个边迭代演化边抑噪的改进的演化微分方程。在每一次迭代演化中,先借助改进的演化微分方程演化水平集函数,然后利用高斯滤波器正则化水平集函数,最后通过检查水平集函数的收敛性判定分割是否完成。实验结果表明,与经典的分割方法相比,本文方法在保护边缘的同时减少了乘性相干斑噪声对SAR图像分割的影响,减少了误检轮廓,且对初始轮廓不敏感。     

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。