基于矩阵分块化的GVF Snake模型

针对GVF Snake模型对高清图像计算速度较慢问题,通过对GVF力场的迭代计算过程、计算机Cache体系结构与原理的分析,提出了基于矩阵分块化的GVF力场的算法;确定了分块方式和最优分块大小。计算机仿真实验表明,这种方法能够大幅提高GVF外力场迭代运算速度。     

Snake模型在图像分割中的应用研究

Snake模型是一种重要的基于边缘的图像分割算法。本文总结了三种经典的Snake模型的优缺点,重点分析了GVF Snake模型及其改进模型GGVF Snake模型力场的特点,并在针对单个宽型深度凹陷物体、瓶型物体或多次内凹物体的分段轮廓检测算法的基础上,提出了基于GGVF Snake模型的多个凸形物体或窄型深度凹陷物体的分段轮廓检测算法。实验结果表明,该算法可以正确检测出多个凸形物体或窄型深度凹陷物体的完整轮廓。     

基于背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取

针对现有的目标轮廓提取算法存在的问题,提出了一种结合背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取方法.该方法首先改进了基于背景减的背景边缘抑制方法,然后将其与GVF Snake方法相结合,提取运动目标轮廓.实验结果表明该方法能准确提取出完整的运动目标轮廓.     

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。     

基于贪婪Snake模型与多尺度分析的图像分割

为了准确分离目标区域,提出了一种基于贪婪Snake与多尺度图像增强相结合的新的轮廓分离模型.首先对输入的图像给定一个初始轮廓,然后应用多尺度分析进行图像增强,之后在不同的尺度中运用贪婪Snake模型进行轮廓的分离,最终分离出理想的目标轮廓.实验证明该方法提高了分割的精度.     

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。     

基于GVF Snake和边界跟踪的主动轮廓图像分割

梯度向量流蛇(GVF Snake)模型在处理图像分割问题上取得了较好的结果,但它对初始轮廓曲线的依赖程度较大且梯度向量场计算时间较长,故此提出一种基于GVF Snake模型和边界跟踪的轮廓提取图像分割算法。该算法利用边界跟踪算法进行粗糙的分割,获取边缘位置有效信息点,经采样后生成一条初始轮廓线。同时,基于拉格朗日法求解梯度向量场的方法,提出一个距离终止条件以提高计算速度。实验结果表明,与GVF Snake、手动GVF Snake和CV活动轮廓算法相比,该算法有效提高了图像分割的自动化程度和分割精度。     

一种改进的Snake模型

Snake模型对初始位置敏感,因此要求初始轮廓应尽可能地靠近真实轮廓,否则结果常达不到要求。使用Snake模型分割序列图像时,常常利用连续图像的相关信息来获取某一图像的初始轮廓,这样获得的初始轮廓有时不仅不靠近真实轮廓,而且它的一部分在真实轮廓内,而另一部分在外。针对该问题做了研究,极大地放宽了初始轮廓选取条件。     

基于Snake模型的图像目标轮廓自动跟踪方法

针对实验数据像素灰度的分布特点，提出了一种对目标轮廓线进行有效和可靠的搜索和跟踪策略．由于数据中病变组织与其邻近组织像素灰度差别相对明显，首先通过来用一种改进的轮廓自动跟踪方法对目标轮廓进行跟踪，将得到的轮廓线经采样得到其离散控制点作为Snake轮廓搜索和跟踪算法的输入，既克服了Snake方法对初始轮廓线控制点分布的局限性，又避免了采用单一轮廓跟踪方法跟踪目标轮廓线的不确定性，提高了分割病变组织的速度和准确性，此方法具有较高实用意义。     

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.     

基于高斯矢量场的多尺度水平集图像分割算法

针对主动轮廓模型的弱边界和运算复杂度高等缺点,提出一种有效的解决算法,该算法引入高斯矢量场(GVF),扩大边界力的作用范围,同时综合区域信息,有效解决弱边界问题;并运用多尺度LevelSet方法提高算法的运算速度.实验表明,所提出算法不仅分割效果好,而且具有抗噪性能强和运算速度快的特点.     

A Fast Algorithm for GVF Snake Model

A research on difference scheme of image gravitational field in the GVF snake model is performed depending on the uniform stability and convergence conditions of the difference scheme.It is found that the original explicit forward difference scheme puts a strict restriction on the diffusion coefficient in the partial differential equation which decelerates the convergence speed of difference equation iteration.A new difference scheme is put forward,which has the advantage of unconditional uniform stability and convergence,and the restriction on the coefficient of partial differential equation is removed.Through increasing the value of the coefficient appropriately,the image of boundary information transmission becomes faster.Hence,iteration calculations are decreased rapidly for a given transmission range.The simulation experiments indicate that the new difference scheme be higher efficiency than the traditional one.     

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.     

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。     

GVF场的多层细胞神经网络实现及其在图像分割中的应用

提出了利用多层细胞神经网络实现梯度矢量流GVF场的方法,并与扩展、细化的细胞神经网络(CNN)相结合来实现动态轮廓的图像分割．细胞神经网络具有并行运算的能力,可解决传统串行算法复杂性大,不能实时处理的问题,并克服了梯度场作为CNN的外力驱动方法的局部最小问题。在图像处理过程中,外部图像由GVF信息引导,最后收敛到所期望的目标位置。结果表明,该方法在不同的输入图像条件下均获得了比Vilarino提出的方法更好的分割结果,并具有实时处理速度。     

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.