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.     

一种新的活动轮廓模型算法

传统的活动轮廓模型具有处理速度慢，运算量大，对凹陷轮廓处理效果差等缺点．本文把小波多分辨率技术应用于主动轮廓算法，结合梯度矢量流(gradient vector flow，GVF)概念，首先在低分辨率的图像上进行处理，得到结果后，再在高分辨率层次上继续处理，由此解决了初始轮廓必须离真实轮廓很近的问题，提高了运算速度；同时利用小波分解的方向性，降低了搜索的范围，进一步提高了轮廓收敛的速度；由于使用了GVF所产生的外力场，对于凹陷轮廓同样可以保证正确的收敛．同时比原始的GVF方法处理速度要快得多．     

融合C-V和GVF的测地线活动轮廓模型

对于有凹陷边界或弱边界的待分割目标,采用传统的测地线活动轮廓(GAC)模型无法进行准确的图像分割.为了解决这一问题,提出了一种融合C-V模型、GVF模型和GAC模型的图像分割算法.在该算法中,GAC模型的单位内法向量与GVF模型的梯度矢量流共同作用,促使轮廓曲线向目标的边界方向运动;而GAC模型单位内法向量与C-V模型的区域信息的力场共同作用,不仅促使轮廓曲线向目标的边界方向运动,而且使轮廓曲线稳定在目标的边界上.仿真实验证明了上述方法的有效性,同时还证明了该方法对轮廓曲线的初始位置具有较好的适应性.     

基于小波分析与Snake模型的图像边缘检测方法

利用小波分析理论和GVF(梯度矢量流)Snake动态轮廓模型方法,提出了一种图像边缘检测的新方法-WVF(小波变换矢量流)Snake模型。计算机模拟表明,该方法克服了小波分析方法得到的边缘不连续的缺点,同时比GVFSnake模型具有更好的抗噪性。从而提高了动态轮廓模型方法检测复杂图像边缘线的能力。     

基于小波变换及GVF模型的SAR图像轮廓提取算法

给出一种基于小波变换及GVF模型的SAR图像轮廓提取算法.首先,对SAR图像进行预处理,分割出可能的目标片;其次,利用小波多尺度分析滤波和基于梯度矢量流的主动轮廓模型进行边缘点的连接,得到真实轮廓.实验结果表明该方法能较好地提取SAR图像的轮廓.     

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。     

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。     

一种改进的室内运动人体检测与轮廓提取算法

运动人体的检测与人体轮廓提取是计算机视频处理中的重要内容,是进行行为理解和分析的基础,在交通监控、银行监控、机器视觉领域有着广泛的应用。结合运动人体的特点,根据背景差分法与Sobel梯度计算方法,提出一种具有自适应背景图象更新功能的运动人体检测及提取精确轮廓的算法。实验表明该算法有较好的运行效果。     

基于扩展邻域的动态方向GVF计算方法

采用基于动态方向梯度矢量流(GVF)分割边界不清晰、灰度分布不均图像时,GVF外力场中通过拉普拉斯算子的扩散作用,利用4邻域进行掩膜运算;但未充分利用图像信息形成光滑的矢量场,同时迭代次数较高。提出一种基于扩展邻域的动态方向GVF计算方法。新方法从掩膜的角度分析了梯度矢量流模型,通过采用更大的邻域的掩膜来代替原来的基于4邻域的掩膜,得到了基于扩展邻域的梯度矢量流的计算方法。新的计算方法仅仅需要较少的迭代次数就能得到较好的效果。     

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。     

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。     

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.     

一种改进的活动轮廓的图像分割方法

对活动轮廓模型存在的问题,即活动曲线收缩范围小且无法检测图像的凹陷边界,提出了一种改进的算法．先采用GREEDY近似最优算法使活动曲线尽可能地接近图像的边界,然后在图像缓变区域取一适当的递减参数对外部能量进行放大,以使活动曲线向图像的凹陷边界移动．实验结果表明该方法是有效可行的．     

辅以CV-GVF方法的测地线活动轮廓模型

针对经典的测地线活动轮廓对初始位置和噪声比较敏感,在有噪声干扰或初始位置距目标边缘较远时,其往往无法准确收敛到目标边缘的问题,通过将由梯度矢量流和CV方法构成的耦合力场与测地线活动轮廓相结合,提出了辅以CV-GVF方法的测地线活动轮廓模型.实验结果表明,该活动轮廓模型在噪声背景中从无需特别设置的初始位置准确收敛到了目标边缘,对初始位置和背景噪声具有较好的适应性.     

一种基于改进Snake模型的边界检测方法

基于原始Snake模型提出一种改进Snake模型的边界检测方法. 该方法通过引入一个能自动控制外力大小的权值, 令其与图像梯度大小成正比, 通过Laplace算子将梯度信息扩展到更远的均匀区域, 扩大了Snake演化曲线的搜索范围, 使演化曲线在加权外力的作用下能进入到目标深度凹陷的区域. 通过OpenCV实验表明, 改进的Snake模型能较好地收敛到待分割目标深度凹陷的边界, 同时提高了收敛速度, 改善了原始Snake模型难以捕获凹陷边界的问题.     

一种改进Snake模型的边缘检测算法

在心脏核磁共振图像分割研究中，针对传统的Snake模型存在的问题，提出改进的Snake模型及其二阶段贪心优化算法。对人工合成图像和真实心脏MRI图像实验表明，改进后的模型具有如下特点：内部能量项物理意义直观清晰，且易于实现；对初始轮廓不太敏感，收敛范围扩大，且收敛速度提高，具有实际应用价值。     

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.     

提高轮廓加工误差联机检测精度的一种方法

在数控机床或加工中心上采用联机检测轮廓加工误差的方法,不同价值昂贵的坐标测量机,具有简单、省时、经济的特点。分析了数控机床或加工中心的直线运动误差对轮廓加工误差联机检测精度的影响,提出了消除机床几何运动误差影响。提高轮廓加工误差联机检测精度的方法。实验结果表明,所采用的方法可以明显提高轮廓加工误差联机检测精度。     

图象轮廓间插值的一种矢量计算方法

在计算机图象处理和图形学中、图象轮廓间的插值经常应用于三维图形综合,三维图形的逼真显示等方面。本文介绍一种轮廓间插值的方法——动态弹性插值法。该方法给轮廓间加以力的作用,使一个轮廓逐渐向另一轮廓逼近,从而完成插值。文中给出了插值的实验结果。     

基于边缘保护扩散的梯度矢量流测地线活动轮廓模型

针对梯度矢量流测地线活动轮廓(gradientvectorflowgeodesicactivecontour,GVFGAC)模型对弱图像边缘敏感,轮廓演化难以进入目标细长的凹部,容易陷入局部极小值的问题,提出了一个基于边缘保护扩散的梯度矢量流测地线活动轮廓模型.在新模型中,采用各向异性扩散方式构建一个新的梯度矢量流场,使活动轮廓能够有效地克服弱边缘的干扰,收敛到期望的边缘位置.实验结果表明,与GVFGAC模型相比,新模型能够获得较好的分割结果,综合性能优于GVFGAC模型.