一种动态的梯度向量流模型

传统的基于梯度向量流的活动轮廓模型只能产生静止不变的外力场,外力场中普遍存在"平衡问题",导致轮廓曲线难以收敛到长凹形边界.为此,文中提出了一种动态的梯度向量流模型.该模型首先利用与演化轮廓曲线相关的示性函数对边缘梯度图进行加权并扩散生成一个动态力场,然后利用边界停止函数控制演化轮廓曲线的收敛.该模型充分利用了演化轮廓曲线的信息,避免了静态外力场因"平衡问题"导致的过早收敛问题,能够驱使轮廓曲线收敛到凹形边界.仿真实验结果表明,相比于传统的模型,文中模型能成功地分割出目标的长凹形边界,并且对复杂目标边界也有较好的分割效果.     

基于Snake模型的快速边缘检测

传统Snake模型存在两个难点,一是初始轮廓敏感,二是难深入凹陷区域.针对这两问题,存在一系列改进模型.本文结合距离模型和GVF模型的优点,提出一种快速边缘检测方法.先采用距离模型快速逼近目标边缘轮廓,设计判别条件,判断逼近程度;当判断已经收敛到目标轮廓处时,利用GVF模型继续收敛,深入目标轮廓的凹陷区域.实验结果表明改进模型具有捕获区域大,收敛速度快以及能深入凹陷区域,检测出完整边缘轮廓的特点.     

采用改进Snake模型的胸片肺野自动分割方法

为了解决传统Snake模型应用于X光胸片肺野分割时,对人工初始化轮廓的选择敏感、对凹陷区域分割不准确等问题,提出一种基于自动初始化Snake模型的X光胸片肺野自动分割方法.该方法首先通过Otsu法对原始图像进行二值化,得到包含肺野、背景区域的二值图像,并经过图像取反和连通域处理,运用形态学方法,得到只含有肺野区域的二值图像;然后,通过边界提取,完成对Snake模型轮廓的自动初始化;最后通过Snake模型的演化,得到分割结果.实验结果表明:该方法能摆脱Snake模型对人工初始化轮廓的依赖,提高分割的鲁棒性,同时对凹陷区域的分割更准确,具有更好的分割效果.     

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。     

结合自适应形态学梯度和区域信息的彩色图像分割

随着图像处理技术的发展,图像分割技术也日趋走向成熟,但是传统的分割方法很难实现全局分割,对目标边缘的检测存在漏检以致于无法实现有效的精确的分割,基于自适应形态梯度和区域信息的图像分割算法能弥补这些缺陷。为解决这个问题,我们提出了边缘检测采用自适应形态梯度的方法,区域信息的检测采用Chan－vese模型的最小化准则思想,把演化曲线放在一个控制的轮廓范围内不断演化,直到检测到目标物体为止,实验结果表明,该模型能停止在目标物体的边界,能检测到目标物体的凹陷区域,克服了目标边缘漏检问题,提高了分割的准确性。     

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.     

融合Kinect与GVF Snake的手势轮廓提取方法

针对Kinect相机在人体骨骼点采集时无法获取手势信息的不足,提出一种融合Kinect和GVF Snake的手势轮廓提取算法,可以提取出完整清晰的手势轮廓。此算法利用Kinect相机在人体信息采集中的优势,获取深度图像,定位手掌点与手腕点,由这两点计算手的旋转修正角度。以手掌点向外做八向搜索获取手掌包围盒切分出手区域。最后在包围盒上放置Snake初始轮廓线,通过GVF Snake模型迭代搜索,获取目标准确完整边界。对于深度图像在边缘数据急剧变化时出现的抖动、凹陷等缺点,选择先构建轮廓线再收敛的GVF Snake算法保证手势轮廓完整平滑。实验结果表明,该方法能够自动放置GVF Snake初始轮廓,准确跟踪手位置、精确收敛到手势轮廓,抗噪效果明显。     

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snake模型的目标检测

研究了snake模型在目标检测中的应用.分析了传统目标分割方法的不足和snake模型在目标检测中的优势,即在目标检测中能充分利用已知的目标形状信息;研究了传统snake模型在用于目标检测时存在的难以收敛到凹陷区域的问题;提出了适合目标检测的新的snake算法.在新snake模型中,能量函数的外力项用傅里叶描述子来构成.实验结果表明新的snake模型能使轮廓收敛到凹陷区,可以实现目标的检测.这一结果丰富了目标检测的方法,拓宽了snake方法的应用范围.     

WaterBalloonsSnake模型的数字图像轮廓提取算法

为解决数字图像如左心室MRI图像存在着弱边缘、与周围组织之间的低对比度区域的特点,传统的Snake模型算法分割数字图像,出现变形曲线泄漏现象这一问题,提出一种改进的Balloons Snake模型-Water Balloons Snake图像分割算法.该算法利用数学形态学理论自动获取左心室数字MRI图像的重心以及边界形状变化允许空间,采用分水岭变换算法获取图像轮廓内壁分水岭线,并以此作为Snake数字模型的初始样条曲线进行进一步轮廓捕获.以小香猪左室加标记MRI数字医学图像作为应用研究对象,对比了几种模型的不同处理结果.实验表明WaterBalloons Snake模型算法比经典Snake模型或Balloons Snake模型算法能够更有效地处理变形曲线泄漏问题,并且具有较快的收敛速度.     

基于局部统计特征约束的Snake模型图像分割方法

针对血管内超声(IVUS)图像边界模糊不清的问题,提出一种基于局部统计特征约束的Snake模型图像分割方法.首先利用IVUS图像的先验知识建立图像特征的统计信息,并以此信息构造变化的膨胀力,同时构造了轮廓曲线的内部平衡力,以此构造新的Snake模型,然后利用该模型进行图像分割.实验结果表明,该Snake模型对初始轮廓依赖性小,对噪声不敏感,能准确分割出具有模糊边界的目标图像.     

用于心肌细胞边缘检测的Snake算法研究

针对现有Snake算法易受噪声干扰、缺乏外部约束力、不能收敛于凹点等缺陷，提出了采用自适应外约束力、平滑差分滤波和蛇点停止运动的准则来控制Snake的运动。可克服已有Snake算法的缺点，同时编程简单，运算速度快。将其用于活体心肌细胞的边界跟踪，取得了良好的效果。     

An eSnake model for medical image segmentation

A novel scheme of external force for detecting the object boundary of medical image based on Snakes (active contours) is introduced in the paper. In our new method, an electrostatic field on a template plane above the original image plane is designed to form the map of the external force. Compared with the method of Gradient Vector Flow (GVF), our approach has clear physical meanings. It has stronger ability to conform to boundary concavities, is simple to implement, and reliable for shape segmenting. Additionally, our method has larger capture range for the external force and is useful for medical image preprocessing in various applications. Finally, by adding the balloon force to the electrostatic field model, our Snake is able to represent long tube-like shapes or shapes with significant protrusions or bifurcations, and it has the specialty to prevent Snake leaking from large gaps on image edge by using a two-stage segmentation technique introduced in this paper. The test of our models proves that our methods are robust, precise in medical image segmentation.     

An eSnake model for medical image segmentation

Deformable model is a curve or a surface drivenpartial differential equations (PDE) method for imagesegmentation and pattern recognition. Two types ofdeformable models have been developed previously.One is the parametric deformable model proposed byKass et al.[1], which formulates the curve explicitlyin the parametric form. The other is the geometricdeformable model, which implicitly characterizes thecurve by a level set function developed by Osher,Sethian and implement…     

一种改进的B-Snake肝癌图像分割算法

针对肝癌CT图像特点,提出了一种改进的B样条曲线的Snake模型图像分割算法,该算法首先对腹部CT图像进行预处理,获得肝脏癌变部分的初始轮廓,再构造闭合B样条Snake模型,最后使用MMSE最小化外力变形模型以实现图像的准确分割。实验结果表明,该方法对于肝癌CT图像取得了肝脏癌变部分目标的良好分割效果。     

用于边缘检测的Snake模型

在分析Ｓｎａｋｅ原始模型存在问题的基础上,提出了一种新的用于边缘检测的Ｓｎａｋｅ模型。在该模型中以物体轮廓采样点到其相邻两采样点中点的距离为内部能量函数,以每个采样点与相邻两采样点线段上所有的梯度的平均值为外部能量函数,并根据内、外部能量的比值动态调节权值参数,在该模型下物体边缘检测问题被转换成求总能量函数的最小值。试验结果表明,该模型克服了原始模型在迭代求解过程中轮廓紧缩到一点的倾向及易受噪声干     

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。     

低渗岩心自发同向渗吸启动压力梯度计算方法

基于Backly-Leverett水驱油理论,考虑自发同向渗吸过程润湿相前缘向前推进突破岩心出口端前、后时的渗流阻力差异,建立了考虑重力、毛管力、黏滞力和启动压力梯度的一维低渗岩心同向渗吸数学模型;利用建立的数学模型,通过调整启动压力梯度表达式中油水相系数和指数,当计算得到的渗吸速度与时间的关系曲线与室内同向渗吸实验实测曲线实现较好拟合时,即可得到渗吸过程中启动压力梯度的大小及变化规律。通过对5组渗吸实验结果拟合表明,利用该数学模型能够有效计算自发同向渗吸过程中的启动压力梯度大小,可见该方法的建立对于进一步完善渗吸理论数学模型以及丰富启动压力梯度的计算方法具有重要意义。     

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.