对复杂边缘检测的Snake改进算法

针对Snake原始模型对包含凹陷形状目标或信噪比较低的图像边缘检测结果差的问题,通过对复杂形状目标及含噪声图像的特性研究,从能量函数和迭代策略两个方面对Snake原始模型进行改进,增加了新的控制能量,并对各能量因素的影响权值进行了讨论,同时对蛇点采用了动态分布方法,以适应不同的目标形状特性.仿真结果表明,改进后的Snake模型较原始模型大大减弱了对蛇点初始位置的依赖,并在一定程度上有效地克服了图像噪声对迭代算法的影响,提高了对复杂目标的边缘检测性能.     

基于三阶样条曲线拟合的改进Snake模型在医学超声图像分割中的应用

鉴于医学超声图像所具有的复杂性,采用基于样条曲线拟合的改进Snake模型来实现对心脏超声图像的分割.为了克服传统Snake模型对初始轮廓的依赖性,采用扇形法获得靠近目标边界的初始轮廓点,并且得到的轮廓点是有序点集.能量最小化过程运用贪婪算法来获得图像的特征边缘点,最后采用三阶样条拟合的方法来获得连续的图像边缘.实验结果表明,采用本方法可以获得连续、封闭的边缘曲线,能够较好地将目标从图像中提取出来.     

红外序列图像目标的高效跟踪

针对Mean shift算法中仅使用灰度特征难于实现对红外序列图像目标准确跟踪的问题,提出了利用边缘-灰度特征相融合的目标跟踪算法.为了实现红外序列图像中目标的高效跟踪,在研究Mean shift灰度特征的基础上,根据红外序列图像的边缘方向信息与灰度信息构建了边缘-灰度目标模型,将此模型应用到目标跟踪算法中,提高了Mean shift算法在红外序列图像目标跟踪过程中的运算能力.实验证明,该方法能够增加灰度直方图对目标模型的描述能力,提高了目标跟踪算法的鲁棒性.     

基于改进的Snake模型的眼细胞彩色图像边缘检测算法研究

在前人研究的Snake模型上提出了适应彩色眼细胞图像边缘检测的改进的Snake模型，该改进模型选取了有益的能量项．舍去了刚性能量项．并在面积能量项的计算上进行了一些改进．在图像力能量项上采用把单通道灰度图像处理方式推广到真彩色RGB三通道的方法．获取彩色图像力能量项．在轮廓初始化时的受控点逆时针排序上给出了行之有效的算法．最后采用贪婪算法最小化总能量．在彩色眼细胞边缘检测上取得了较为明显的效果。     

弱边缘医学超声图像目标区域的自动定位与分割

医学超声图像分割是图像处理中的一项关键技术.以胆结石超声图像为例,介绍一种新的弱边缘超声图像分割算法.首先采用基于直方图凹度分析的阈值分割方法确定Snake模型的初始蛇,再基于Snake模型结合贪婪算法对图像进行目标分割.实验结果表明该算法对弱边缘现象较为严重的医学超声图像进行目标分割时,定位准确,且分割效果良好.     

彩色图像目标轮廓提取算法研究

提出了一种新的彩色图像的边缘提取方法：首先选取信道相关性最低的lαβ彩色空间,在此空间中采用基于小波变换的图像边缘检测方法进行了边缘点检测,并进行了阈值的有效确定;然后利用改进的GVF Snake模型CGVF（Color Gradient Vector Flow）Snake模型进行目标初始轮廓线的自动设置,通过极少次的逼近,得到彩色图像的目标边缘.实验结果表明,本方法提高了边缘检测的准确性,同时可以成功检测出彩色图像的目标轮廓.     

主动轮廓线模型在频域距离约束下的行为研究

针对传统主动轮廓模型在目标检测中存在的不足,对传统Snake算法进行了改进,用轮廓和目标间的频域距离来构造内力.分别研究了在单纯频域距离约束下和频域距离与图像力共同作用下Snake的变形行为.研究表明,在单纯频域距离约束下Snake能变形到目标、能量趋最小化,而在频域距离和图像力共同作用下Snake不能变形到目标.提出一种新的变参数Snake算法,该算法的变参数方式是让频域距离和图像力在Snake变形的不同阶段起作用,实验结果表明新的Snake算法可以变行到目标.     

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。     

主动轮廓模型及其在医学体分割中的应用

利用医学序列切片在灰度值和空间位置上的相关性,对传统主动轮廓模型进行改进,将其应用于医学体数据分割中.以物体轮廓采样到其相邻两采样点中点的距离为内部能量函数,同时通过制约轮廓的长度,使其尽可能短来达到;利用图像区域的局部梯度信息,同时利用序列图像之间局部区域的全局信息及其相关性重新构造外部能量函数;并根据内外部能量的比值,动态的调节权值参数.实验结果表明,改进算法既可以有效地检测出一些拐角点和凹点,又可以避免目标边缘收敛于某些噪声点或伪边缘点,可达到良好的体分割效果.     

一种改进的Snake模型及其在医学图像分割中的应用

以超声肿瘤图像为例,将改进的Snake模型应用到超声图像的目标轮廓提取中,并取得了较好的效果。首先采用数学形态学方法对图像进行增强预处理,从而提高图像的对比度,将肿瘤区域凸显出来;然后利用改进的Snake模型提取肿瘤的边缘。该方法与传统的轮廓提取方法相比,具有捕获范围广、抗噪性强等特点。实验结果表明,采用该方法可以准确地提取肿瘤区域的轮廓,在临床上具有广泛的应用前景。