改进CV的图像分割

为了提高传统CV分割算法对含纹理的图像分割效果,该文分析了图像纹理分量的统计特性,在图像TV平滑的基础上,设计了新的保边平滑函数,建立了保边平滑模型;运用传统CV分割算法对平滑分量进行分割;根据不同平滑分量分割区域不同,设计了基于区域置信度的分割平滑收敛函数,解决了分割曲线消失问题。实验表明,相对于传统CV分割算法,该算法对自然图像分割的效果较好,对非一致区域不敏感。     

基于改进CV模型的金相图像分割

对金相图像进行快速精确分割是金相晶粒评级的关键步骤,利用传统Chan-Vese(CV)模型很难将晶粒精确地提取出来.为了更加精确地对金相图像进行分割,提出一种基于改进CV模型的金相图像分割方法.初始化水平集函数,对曲线内外两部分分别计算其倒数坎贝拉距离,并将该距离的大小作为拟合中心的权重系数,有效抑制了噪声点对区域拟合中心准确性的影响;引入指数熵自适应调节曲线内外能量权重,减少固定能量权重对曲线演化的影响;同时加入距离规范项以避免水平集函数的重新初始化,加速该模型的收敛.实验结果表明,与传统CV模型、测地线活动轮廓模型、距离规范项的水平集模型以及偏置场修正水平集模型相比,所提方法分割出的金相图像更加精确,分割效率较高且模型收敛性较好.     

基于CV模型改进的MRI图像分割方法

为解决灰度变化缓慢,边缘变化不明显的MRI图像的分割问题,在CV(Chan-Vese)模型的基础上,改进了CV模型的能量泛函,同时用新的g(R)来替换Dirac函数,优化了CV模型的参数,提高了CV模型的分割精度和分割速度。首先,引入了一个新的局部项。通过对图像进行局部直方图均衡化预处理,用预处理过的图像与原图像相减得到目标边缘变化较为明显▽I,将其作为局部项引入到CV模型的能量泛函。然后,由局部项构建新的边缘指示函数。用新构建的边缘指示函数g(R)代替Dirac函数,解决了CV模型演化曲线不能检测远离目标的边缘的问题。最后,优化平滑项参数,减少迭代次数提高运行效率。实验结果显示,本算法对脑部复发性胶质母细胞瘤的MR图像具有较好的分割效果。     

基于改进CV模型的高原鼠兔图像分割

针对CV模型无法分割灰度不均图像的问题,提出改进CV模型.在CV模型能量泛函中引入前景灰度不均抑制项,使CV模型能够对前景灰度不均图像进行分割.此外,在图像预处理阶段引入四叉树方法和大津法,缩小CV模型分割图像的搜索范围,减少分割时间;弥补CV模型须要手动设置初始轮廓的问题.实验结果表明:改进CV模型能够实现对前景灰度不均图像的精确分割,且耗时少,在背景抑制、目标区域轮廓定位等方面效果好.     

基于CV模型改进的磁共振成像图像分割方法

为解决灰度变化缓慢、边缘变化不明显的磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像的分割问题,在CV(Chan-Vese)模型的基础上,改进了CV模型的能量泛函,同时用新的边缘指示函数来替换Dirac函数,优化了CV模型的参数,提高了CV模型的分割精度和分割速度。首先,引入了一个新的局部项。用局部直方图均衡化预处理过的图像与原图像相减得到目标边缘变化较为明显的图像,并将其作为局部项引入到CV模型的能量泛函。然后,由局部项构建新的边缘指示函数。用新构建的边缘指示函数代替Dirac函数,解决了CV模型演化曲线不能检测远离目标的边缘的问题。最后,优化平滑项参数,减少迭代次数提高运行效率。实验结果显示,算法对脑部复发性胶质母细胞瘤的MRI图像具有较好的分割效果。     

基于改进CV模型的目标多色彩图像分割

针对Chan-Vese(CV)模型无法完整分割目标包含多色彩及色彩具有突变性图像的问题,通过K-means聚类对图像演化曲线内部像素进行处理,得出聚类中心点,用聚类中心点值与均值滤波后图像的灰度信息构造CV模型内部拟合值,从而提高模型对复杂目标图像分割的适应性.此外,用矩形脉冲函数代替CV模型能量泛函中的正则化脉冲函数,可将水平集演化方程的计算限定在零水平集附近,从而避免图像背景干扰物对分割结果的影响.实验结果表明:改进模型可准确、快速地分割目标包含多色彩及色彩具有突变性的图像.     

利用改进CV模型连续水平集算法的核磁共振乳腺图像分割

针对核磁共振乳腺图像边界弱、信息量大、信噪比低的问题,提出一种基于改进Chan-Vese(CV)模型的连续水平集分割算法。该算法利用B样条基函数将传统离散水平集函数表示成连续形式,用解决B样条空间的变分问题代替水平集函数更新的计算问题;通过引入转移Heaviside函数,构造α-CV模型作为能量函数模型。实验结果表明,与传统CV模型离散水平集方法相比,该算法可以避免局部极小值的现象,提高分割精度,有效抑制噪声,分割迭代次数降低了101数量级,并且可以准确、稳定地实现低信噪比、弱边界的核磁共振乳腺图像分割。     

基于改进蚁群算法的图像分割

为了对图像进行准确的分割,提出了一种基于改进蚁群算法的图像分割。对图像分割中的边缘分割法、传统蚁群算法和改进后的蚁群算法进行了分析,对图像分割结果进行了比对,对传统蚁群算法中的动态更新信息素浓度、初始聚类中心和参数变量进行了改进。实验结果表明:改进后的蚁群算法可以有效地提高图像的分割精确度,同时减少传统蚁群算法的搜索时间,缓解传统蚁群算法求解速度较慢的缺陷。     

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。     

基于改进遗传算法的Otsu图像分割方法

在对图像进行分割时,为了能够快速有效地求出最优分割阈值,对遗传算法进行了改进,并将其应用于Otsu图像分割.改进后的遗传算法随着适应度不同可自动调整遗传控制参数,并且收敛性好,不易早熟,最后能够得到图像分割的最佳阈值.通过实验可以看出,该方法得出的阈值更加稳定,阈值计算的时间也有极大提高,更能满足图像分割的要求.     

基于改进分水岭算法的图像分割算法

针对传统分水岭图像分割算法存在的对噪声敏感、误分割率高等缺陷,提出一种基于改进分水岭算法的图像分割方法,以获得更理想的图像分割结果.首先对原始图像进行滤波预处理,消除噪声对图像分割的干扰,保护分割目标的边缘信息;然后对图像进行变换处理以增强图像对比度,并在此基础上采用分水岭算法分割图像;最后采用多种类型图像在MATLAB2014平台上进行仿真测试.仿真测试结果表明,该方法避免了噪声对图像分割结果的影响,能获得更理想的图像分割效果,且分割精度和效率明显优于其他图像分割方法.     

基于改进分水岭算法的球团矿图像分割

针对传统图像分割算法不能对球团矿图像中粘连球团进行准确有效分割的问题,提出一种改进的分水岭分割算法。该算法将标记和分水岭算法结合起来,利用标记带来的先验知识限定图像分割区域的数目,并对分水岭算法的梯度图像进行修改,从而能够对球团边缘准确分割,同时避免产生过分割现象。实验结果表明,改进分水岭算法对图像中粘连球团的边缘有良好的分割效果。     

基于改进遗传算法的Otsu图像分割方法

在对图像进行分割时,为了能够快速有效地求出最优分割阈值,对遗传算法进行了改进,并将其应用于Otsu图像分割。改进后的遗传算法随着适应度不同可自动调整遗传控制参数,并且收敛性好,不易早熟,最后能够得到图像分割的最佳阈值。通过实验可以看出,该方法得出的阈值更加稳定,阈值计算的时间也有极大提高,更能满足图像分割的要求。     

基于改进遗传算法的otsu图像分割算法

在图像分割过程中,传统的遗传算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷.因此,提出了一种基于改进遗传算法的otsu图像分割算法,该算法在原有分割算法基础上对交叉率和变异率进行改进,使用otsu作为适应度函数,并采用选择、交叉、变异等操作寻找最佳分割阈值.仿真实验表明,该算法可以有效提高图像的分割精度和计算速度,证明了该算法具有良好的寻优能力.     

基于图像阈值分割的改进蜂群算法

为快速准确地将图像背景与目标进行有效分割, 提出了一种基于图像阈值分割的量子改进蜂群算法(IABCQ: Improved Artificial Bee Colony Algorithm Based on Quantum)。该算法将量子比特概率幅的正弦分量引入到蜂群算法的编码中, 通过调整相位角更新量子比特概率幅, 使蜂群算法中引领蜂向当前最优蜜源的方向移动, 避免算法搜索的盲目性; 借鉴量子运算中非门操作将个体的正弦和余弦分量互换, 使跟随蜂的蜜源进行互补更新;应用蜂群算法更新个数的限制, 避免了局部优解和不动点引起的个体不更新问题。通过不同类型图像和算法之间的比较表明, 该改进蜂群算法应用到图像阈值分割中的收敛时间减少了20%左右, 同时也表现出良好的稳定性和抗噪声能力。
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基于改进分水岭算法的医学图像分割

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点。针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将形态学滤波、多尺度形态学梯度和控制标记符分水岭相结合的分割策略。首先利用数学形态闭-开运算完成预处理以滤除原始医学图像中的噪声和非感知信息。其次做闭运算以平滑图像,并对平滑的图像计算多尺度的形态学梯度。再次对形态学梯度图像进行重建,然后采用控制标记符的分水岭变换算法对重建后的梯度图像进行分割。最后将分割结果变换回原始尺度。仿真实验结果表明,这种改进的方法不但使经典分水岭算法中的过分割现象得到了很好的抑制,医学图像中的病变区域被有效分割出来;而且分割算法简单,同时具有多尺度的特点,能够适应医学图像分类与信息提取的需求。     

基于改进C-V模型乳腺癌MR图像分割

在乳腺癌MR图像分割中,传统C-V模型没有充分利用图像边界曲率信息,需要重新初始化水平集函数使其保持为一个符号距离函数(SDF),导致图像分割比较慢,同时目标区域易产生过度分割.为此,通过在传统的C-V模型中引入惩罚能量项和全局边界曲率能量项,提出一种改进的C-V模型图像分割方法,克服了水平集函数需要重新初始化和目标区域易产生过度分割等问题.实验表明,改进的C-V模型对乳腺癌MR图像具有较好的分割效果,分割收敛速度较快.     

基于改进的CV模型对脑白质疏松症MRI图像区域分割

提出了一种基于先验形状的CV模型对脑白质疏松症MRI图像病变区域分割。首先利用数学形态学对原始图像滤波并建立先验形状,再对CV模型进行改进以避免重新初始化;然后进行曲线演化,得到最终的分割轮廓。实验结果表明,该方法能较为准确地分割出病变区域,对脑白质疏松症临床辅助诊断有一定的应用价值。     

基于改进GA和OTSU的图像分割算法

图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一项关键技术.文章利用改进遗传算法与改进OSTU算法相结合对二维图像分割进行了全局优化,使算法在保持群体多样性的同时加快收敛速度,提高算法全局收敛的稳定性,实现了图像的自动最佳阈值的分割。     

基于浸没改进的标记分水岭图像分割算法

针对分水岭变换图像分割算法浸没效率低的缺陷,本文在分水岭浸没阶段通过使用无效盆地标记数组来优化浸没处理.首先在预处理阶段采用形态学梯度算子使原始图像的灰度级跃变更为急剧,然后通过巴特沃斯低通滤波较好地过滤掉噪声;接着在分水岭浸没阶段识别出标记错误的盆地,并将这些错误盆地存储在一个无效盆地标记数组中;最后通过该数组对错误盆地统一进行一次合并.实验结果表明:该方法能显著提高分水岭浸没效率,同时较好地抑制过分割.