基于局部与全局信息的活动轮廓图像分割模型

根据贝叶斯分类准则提出了一种改进的基于局部与全局信息的水平集图像分割模型。首先,利用图像的局部信息建立了局部能量项,引导目标附近的演化曲线停在目标边缘上;然后,利用图像的全局信息建立了全局能量项,加速远离目标边缘处演化曲线的演化;最后,提出了一种联合局部能量项和全局能量项的统一的水平集模型架构,提高了分割效率和分割灰度不均匀图像的能力。分割实验结果表明,该改进模型不但提高了对初始轮廓位置的鲁棒性,而且在分割灰度不均匀的图像时也取得了令人满意的分割结果。     

基于自适应分割与偏移场估计的活动轮廓模型

针对传统活动轮廓模型无法快速、准确、强鲁棒性地分割灰度不均匀图像的问题,提出了偏移场估计与图像分割相结合的新型混合活动轮廓模型。首先,通过对图像进行模糊聚类分析,提出带有模糊隶属度函数的新型偏移场估计模型,提高了模型对图像灰度信息的估计与提取能力。其次,利用图像信息熵构造了自适应尺度算子(adaptive scaling operator, ASO),改善了模型的分割效率及对初始轮廓和噪声的鲁棒性。最后,通过将偏移场估计模型和ASO融入到能量泛函中,提出新型混合活动轮廓模型。实验结果表明,该模型不但对初始轮廓和不同种类噪声具有较强的鲁棒性,而且对不同程度的灰度不均匀图像具有较高的分割准确度与分割效率。     

基于Snake模型的低对比度噪声心脏MRI图像分割

提出了一种基于Snake模型的低对比度、噪声心脏MRI图像分割算法。Snake模型通过轮廓线的变形得到感兴趣区域(ROI)的边界，但其分割结果依赖于初始轮廓线的位置，且变形曲线容易收敛于局部梯度极大值区域或从弱边界处泄漏，对于深度凹陷的区域也难以分割。通过增加局部面积能量项，扩大了Snake模型寻找边界的范围；在模糊C均值集群分类的基础上，构造模糊能量项，能够较好地处理心脏MRI图像中的弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象。分割实验证明了改进的模型能够有效地分割低对比度、噪声心脏MRI图像。     

结合模糊C均值聚类和曲线演化的心脏MRI图像分割

提出了结合模糊C均值聚类和曲线演化的MRI图像分割算法。由于心脏的变形和血液的流动，MRI图像中出现了弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象。分析了使用水平集方法分割此类图像时出现的问题，提出了两阶段分割算法：结合先验知识和直方图，对心脏MRI图像进行模糊C均值聚类，再根据聚类的结果定义窄带中像素点的速度函数，通过曲线演化获取左心室的粗边界；然后使用梯度向量流构造另一速度函数对边界进行细化。心脏MRI图像的分割实验证明了算法的有效性。     

基于ROEWA算子局部活动轮廓的SAR图像分割算法

针对经典可变区域拟合(region scalable fitting,RSF)模型无法分割合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的问题,提出了一种基于指数加权均值比(ratio of exponentially weighted averages, ROEWA)算子的改进RSF局部活动轮廓模型。算法首先以SAR图像目标边缘的ROEWA算子的负指数函数为边缘指示函数,对区域可伸缩能量项和弧长项进行加权,消除了原模型中梯度算子对于乘性相干斑满布的SAR图像边缘检测失效的弊端,还防止了目标弱边界的泄漏,避免了边界缺失;其次在零水平集演化的偏微分方程中加入权系数可变的面积项,提升了算法在目标边缘处的自适应捕获能力,同时也提高了算法对目标多层轮廓的检测能力,并且最大化地保留了目标的外轮廓;面积项的可变权系数可根据目标的ROEWA算子的模值来自动调整大小,很好地保持了目标的边缘细节。改进算法不受初始轮廓的影响,对相干斑噪声不敏感,且实验证明算法的计算复杂度仅与图像的尺寸有关。通过对合成与真实的SAR图像数据进行实验,验证了所提方法的直观性和有效性。     

基于图割的DCT编码图像分割算法

图割是图像分割中经典有效的算法,针对其计算量较大、实时性能不佳,面对广泛使用的DCT编码图像,提出一种改进的交互式快速分割算法。该算法利用DCT编码图像中的DC系数生成DC低频图像,有效降低了GMM参数学习的训练样本数,结合DC系数与AC系数生成纹理特征,通过颜色与纹理特征的有机结合、局部自适应正则化参数的选取,改善了对纹理图像和细长型边界的分割能力。实验结果表明,算法效率得到了提高,分割效果得到了一定的改善。     

广义模糊熵的构造及其在图像分割中的应用

针对现有的模糊熵阈值法对噪声干扰、光照不均匀图片的分割不能获得满意分割效果的不足,提出了模糊熵公式的参数化修改并用于图像分割,获得了选取最佳分割阈值的模糊熵新算法。首先将Sugeno广义否定算子替代二次型模糊熵公式的Zadeh标准否定算子,得到了参数型的广义模糊熵表达式;其次,将其应用于构造图像阈值化分割的准则函数;最后,给出了图像阈值化分割新算法中的广义模糊熵参数自动选取方法。实验结果表明,给出的广义模糊熵图像分割方法对光照不均匀图像相比传统模糊熵分割方法更有效。     

一种新的SAR图像斑点噪声自适应抑制方法

在合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像斑点噪声抑制处理中,为有效保护图像细节,提出欧拉弹性能量各向异性扩散去噪模型。该模型将各向异性扩散模型转化为最小能量变分模型,结合欧拉弹性能量模型的边界保护和增强能力,在抑制噪声的同时能更有效地保护和增强细节信息。同时为了提高计算效率,提出自适应变步长去噪算法。仿真和真实SAR图像的实验结果表明,该算法不仅在抑制噪声的同时能够很好地保护图像细节,而且有效减少了计算时间、提高了效率。     

基于自适应非局部均值的SAR图像相干斑抑制

针对在利用非局部均值方法对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像降斑时,存在的图像块相似性度量不准确、鲁棒性不高等问题,提出了一种基于自适应非局部均值的SAR图像相干斑抑制方法。首先,定义平滑度以刻画图像不同区域的纹理复杂程度,并设计自适应匹配函数,自适应地确定图像块和搜索窗口的大小,以提高块相似性度量的准确性,并在此基础上提出了自适应非局部均值算法框架。然后,利用Gabor滤波器对图像块的相似性进行度量,以增强块相似性度量的鲁棒性,并以所提框架为依据,设计了基于Gabor滤波器的自适应非局部均值算法。实验结果表明,所提算法不仅能够有效去除相干斑噪声,而且较好地保持了图像的纹理、边缘、点目标等信息,为后期SAR图像的理解与解译奠定了良好的基础。     

自适应边缘检测最大似然分割算法

由于SAR图像中存在较强的乘性斑点噪声 ,给SAR图像分割造成很大困难。研究了分割SAR图像用的最大似然区域增长分割算法 ,并提出在分割前先利用自适应边缘检测方法获得边缘图 ,然后利用边缘图对图像进行初始分割。理论分析和获得的分割结果证明 ,引入自适应边缘检测后 ,不但在图像的均匀区域能更好地抑制斑点而且可以更好地保持图像的结构信息 ,图像分割效果得到明显改善。     

结合Contourlet与ACPSO的红外热波图像增强

针对无损检测红外热波图像对比度低、边缘模糊、含大量噪声的问题,提出了基于Contourlet变换和混沌变异双粒子群优化(adaptive chaotic variation particle swarm optimization,ACPSO)的自适应增强方法。红外热波图像经Contourlet变换分解成低通和带通方向子带。低通子带系数依据一种适应于人类视觉系统的灰度级变换调整,待定参数由ACPSO确定,为了得到最佳增强效果,适应度函数由一种对比度测量函数确定;带通方向子带系数的调整则采用非线性增益函数实现,从而抑制噪声并增强细节。大量红外热波图像增强实验结果表明,与现有的4种增强方法相比,能大大提高缺陷和背景之间的对比度,增强缺陷的边缘细节。进一步采用倒数熵多阈值分割方法时,能更有效地提取缺陷,为后续准确进行缺陷识别和尺寸测量奠定了基础。     

基于遗传算法的熵算法在人类染色体图像的分割中的应用

染色体图像分割是染色体图像分析与识别的重要内容之一。文中提出了实现染色体的自动分割的熵分割算法,该算法充分考虑了每个视野中分割目标(染色体)的数量大以及人类显带染色体被明暗交迭的带纹分割为若干不连续的片段等特点。文中还对传统的分割方法和熵方法进行了对比。传统的方法容易受噪声的影响从而将染色体分割开来。1维熵方法没有考虑灰度空间在空间的分布。2维熵方法在图像分割时较为费时。为了改善分割的精度和速度,在遗传算法的基础上运用1维和2维的熵方法。运用遗传算法的方法一场景分割不到一分钟并且得到得很好的染色体形态。算法的优越性通过实验来体现。     

基于双密度双树小波变换的超声图像降噪

针对去除斑点噪声提高超声图像质量的问题,提出双密度双树离散小波变换（DD-DT DWT）结合局部方差估计的双变量收缩阈值函数（BFS）的图像降噪改进算法实现超声图像降噪。首先将原始图像用DD-DT DWT进行多尺度分解,根据噪声模型和小波子父代系数确定的局部边缘方差估计阈值,利用子父代小波系数相关性构成的双变量阈值函数,对图像16个方向的小波系数进行非线性自适应的处理,最后重建降噪后的图像。用仿真和真实数据对此算法进行验证,并与其他小波降噪系统的性能比较,结果分析表明噪声图像经该算法降噪后,图像性能指标均有提高,不仅有效的实现图像降噪,而且较好的保留图像细节。     

基于量子粒子群的广义模糊熵阈值法参数选取

针对广义模糊熵阈值分割法中参数m的选择问题,提出了一种结合优化算法的自适应参数选取算法.该算法依据一种图像分割质量评价指标建立目标函数,再基于量子粒子群优化搜索算法在参数的变化空间自适应地搜索最佳参数,同时依据模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的三个参数(a,b,d)进行了全局组合寻优,从而建立了一个嵌套的优化搜索过程,实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验表明,该方法对光照不均匀图像有更好的分割效果.     

基于优化水平集方法的CT图像肺结节检测算法

对Chan-Vese水平集图像分割方法进行分析和改进,提出了结合全局区域均值和局部边界信息的水平集改进算法,应用于肺部CT图像分割和肺结节检测。在图像分割的目标函数中,在Chan-Vese方法基础上,引入局部边界统计特性能量项,以利于提高肺部医学图像分割的准确率和分割速度。实验表明,该方法可以很好地分割出肺实质轮廓和肺结节病灶区域,在分割速度上比Chan-Vese方法有了明显的提高,检测结果不依赖于初始设置,将人工交互降至最低,有利于实现CT图像肺结节自动检测。     

图像混合噪声的模糊加权均值滤波算法仿真

针对图像混合噪声提出了一种新型的模糊加权均值滤波算法。该算法以象素的灰度差为基础,通过构建T-S模糊模型来自适应地计算反映各象素噪声污染程度的加权系数,然后通过加权平均算法得出最终结果,因此,该算法能够有效地抑制噪声象素对其邻域象素的影响,极大地改善了滤波效果。基于Matlab的多组仿真实验结果表明,该算法具有很好的普遍性和自适应性,能够比较有效地保护细节信息,对混合噪声有很好的抑制能力。     

基于邻域加权模糊C均值的遥感影像分割

遥感影像分割是遥感影像识别和理解的前提和基础,遥感影像分割的结果直接决定着后续像分析和理解的质量。针对经典模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法分割图像时存在的不足,即该算法只考虑图像中像素自身的灰度值信息而没有考虑其邻域内的像素空间信息从而对噪声比较敏感,提出了一种邻域加权FCM(Neighboring Weighted FCM,NW-FCM)的遥感影像分割算法,该算法中邻域窗口内各系数(权)的值是根据图像自身的特性而自适应确定的。通过分割合成图像和实际的高分辨率遥感影像的实验结果表明,相对于其他几种方法,所提的方法取得了更好的分割效果。     

复杂背景下运动目标分割算法研究

综合运动目标的边缘信息和运动信息,提出一种复杂背景下运动目标的分割算法。在计算光流场时采用各向异性的平滑约束,从而实现了对图像光流场的自适应计算。利用Canny算子检测出的不封闭边缘作为初始信息,根据光流场的连续特性进行边缘生长后可获得对目标的初始分割。对初始分割结果进行边界跟踪,通过保留具有最长边界长度的团块,去掉背景中的杂散噪声,就可获得清楚的分割图。实验证明,该方法能对复杂背景下的运动目标进行准确的分割。     

基于视觉对比度机制的红外弱小目标检测算法

针对红外图像中空天、海天等复杂背景及像素点噪声容易造成检测虚警的问题,提出一种基于视觉对比度机制的红外弱小目标检测算法。首先,通过新定义的局部对比度算子获取对比度增强的图像,该步骤可抑制背景杂波与像素点噪声对检测的干扰,提高图像的信杂比,增强目标区域的视觉显著性。然后,利用多尺度方法优化图像的显著区域,以增强算法的适用性,从而实现算法对不同尺寸的弱小目标的有效检测。最后,利用自适应阈值分割方法获取待检测的真实目标。实验结果表明,该算法无需图像预处理环节即可实现对不同尺寸的弱小目标的鲁棒性检测,对比常用算法具有快速性、高效性和较强的适用性。     

一种基于标记阈值的分水岭分割新算法

为了克服分水岭算法的过分割问题,提出了一种新的带标记(marker)的分水岭分割算法。该方法首先根据邻接像素的连通性提取原始图像梯度的局部极小值点,然后采用最大熵阈值法去除由噪声及图像细节纹理所产生的伪极小值点,将修改后得到的极小值点强制作为标记,并在原始梯度图像上应用带标记的分水岭算法。该方法的优点是可以自适应地提取标记而不需要先验知识,克服了标记提取的困难。实验结果表明,该算法能有效地减少分水岭的过分割现象。