基于活动轮廓模型的DDP修正算法

活动轮廓模型是在现时图像处理和计算机视觉中用于实现对象的边缘检测或轮廓提取的有效工具。本文在讨论用最优化方法－动态规划（ＤＰ）算法求解ｓｎａｋｅ最小能量的基础上提出了对ＤＰ的修正算法，给出了计算机模拟结果。     

基于改进活动轮廓模型的人脸分割

人脸图像往往轮廓边界模糊、梯度不明显,常规活动轮廓模型通常无法获得理想的分割效果。为实现准确的人脸轮廓定位及分割,结合人脸检测、活动轮廓模型和数学形态学算子提出一个基于曲线演化的人脸分割方案,并提出一个改进的活动轮廓模型,有效提高了人脸轮廓定位精度和算法收敛速度。实验结果表明该模型可以有效地检测出局部模糊或分断边界而且演化曲线不会断裂,能够获得较好的人脸分割结果;此外,本文提出的C-V模型的窄带实现方法使计算量减少60%。     

基于曲率和活动轮廓模型的重叠细胞分割算法

提出了一种基于曲率和活动轮廓模型的重叠细胞分割算法,用于解决重叠细胞显微图像边界难以自动分离的问题.该算法使用Otsu算法和形态学滤波得到重叠细胞整体轮廓,并根据其曲率信息来定位细胞边界接触点,再采用活动轮廓模型分割得到重叠区域轮廓,最后结合边界接触点信息将其与整体轮廓拼接得到单个细胞轮廓.实验结果表明,算法实现了重叠细胞的分割,分割得到的细胞完整度高,且算法具有一定的鲁棒性,表明该算法用于重叠细胞的分割是可行、有效的.     

基于测地主动轮廓和水平集的目标检测方法

针对传统Snake模型在进行目标检测和分割时不能处理拓扑变化以及不能反映出演化曲线的内在几何特性,提出了一种新的目标检测方法——基于水平集的测地主动轮廓模型。该方法采用改进的测地主动轮廓模型,并结合水平集方法,即用水平集函数表示测地主动轮廓模型的曲线演化方程,来模拟初始曲线沿能量下降最快的方向演化的过程。对这种新模型进行研究,将其应用于一些灰度图像的目标检测和分割实验中,实验结果表明,所提出的新方法具有良好的检测效果,对多目标进行了有效分割,并且它能清晰地反映出演化曲线的内在几何特性以及具有良好的拓扑处理能力,这些特性是传统Snake模型所不具有的。     

基于改进活动轮廓模型的超声图像分割

活动轮廓模型被广泛应用于医学图像分割之中,文中提出了一种改进的快速活动轮廓分割法。原算法在优化过程中容易缩成一点,其初始轮廓必须给定在图像边缘附近,改进的快速活动轮廓算法给出了不同于原算法的内部能量函数,并增加一自适应的约束力,扩大了算法捕捉图像特征的范围。实验结果表明：该算法快,能在更大的范围内捕捉图像特征,是一种有效的分割超声图像的算法。     

基于法向力活动轮廓模型的医学图像分割

提出法向力活动轮廓模型并应用到医学图像分割中，实验结果表明该模型能扩大初始轮廓曲线收敛范围，正确分割侧脑室图像．而且，初始轮廓曲线愈接近目标真实边界，迭代次数愈少，分割速度愈快．     

活动轮廓模型在医学图像分割的综述

医学图像分割作为图像处理领域的一个研究热点,长期受到广大科研工作者的关注。活动轮廓模型作为医学图像分割的一个重要工具,在近30年的研究中得到了长足的发展。根据活动轮廓模型的表达方式不同,将活动轮廓模型分为参数活动轮廓模型、几何活动轮廓模型;相对于参数活动轮廓模型,几何活动轮廓模型中曲线的运动过程是基于曲线的几何度量,如曲线的法线、曲率等;又由于水平集方法在几何活动轮廓模型的成功应用,使得几何活动轮廓模型在曲线的拓扑变化、数值求解等方面有不少优势。为了全面展示活动轮廓模型的发展历程及其在医学图像领域的应用,首先简述活动轮廓模型的发展历程及一些偏微分方程的基础知识;然后,详细分析几种较为经典活动轮廓模型;接着,对两种类型的活动轮廓模型进行对比分析;最后,对全文进行总结,并对活动轮廓模型的发展与未来进行展望。     

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．     

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.     

基于Bayes分类算法和活动轮廓模型的新疆肝包虫CT图像分割方法

肝包虫病是新疆常见的寄生虫病,严重危及人类健康。目前,医院常采用CT影像技术对该病进行诊断。肝包虫CT图像有其特有的病理特征,图像的灰度分布存在不均匀性和边界模糊性,且不同的包虫囊肿类型,其CT图像表现各异。本文针对该病的CT影像特征,提出一种同时对肝脏及包虫病灶进行分割的迭代算法。在每一步迭代过程中,算法分为初始分割和优化分割两个步骤:首先,在CT切片图像中确定位于正常肝脏及包虫病灶区的种子点,根据种子点的位置,利用Gauss概率模型拟合不同区域的灰度分布,并结合Bayes分类算法对肝脏及病灶区同时进行初始分割;然后,利用基于先验形状力场的活动轮廓模型算法优化初始分割结果,从而获得精确的肝脏及病灶区的边界。为了验证该算法的有效性,将算法对不同病人的CT切片图像进行分割实验,并从主观和客观两个方面,将算法的分割结果与医师手动分割结果进行对比评估,结果表明,该算法能在分割肝脏的同时准确地提取包虫病灶区。     

基于改进活动轮廓模型的焊接接头缺陷分割

针对焊接接头的X射线图像存在光照不均、对比度低、缺陷边缘模糊等特点,提出了一种改进活动轮廓模型的分割方法.在传统活动轮廓模型中,引入平均滑动直方图进行非参数概率密度估计,使模型的驱动按照梯度力和统计压力值进行,解决了初始化受限和对焊接接头缺陷边界难准确分割的问题.实验结果表明,应用本文所提改进算法,能够准确地从X射线图像中提取出焊接接头缺陷,图像分割精度得到显著提高.      

基于边带限制的梯度矢量流主动轮廓线模型的超声图像分割

主动轮廓线模型是广泛应用于数字图像分析和计算机视觉等领域的一种目标轮廓跟踪算法，非常适合于医学图像（如CT和MRI）的处理。但将这一模型应用于超声图像的分割和目标轮廓的跟踪时，由于超声图像不可避免地存在着斑点噪声、弱边界和与组织有关的纹理，往往使传统主动轮廓模型难以获得满意的轮廓跟踪效果。为此，在梯度矢量流主动轮廓线模型的基础上，引入边带限制概念，并将该模型应用于超声图像的分割。实验表明，该方法较好地限制了非目标边缘和噪声干扰的影响，而且对超声及其序列图像具有较好的分割效果。     

基于熵结合的活动轮廓分割模型

针对传统活动轮廓对图像分割鲁棒性较差的问题, 将基于区域的轮廓模型和基于梯度的轮廓模型通过图像熵与图像梯度和进行结合。通过图像熵与图像梯度和建立基于梯度与基于区域结合的活动轮廓模型。将水平集函数嵌入到模型中, 对模型结果进行连续分割, 并进行拓扑变化。采用窄带方法进行快速演化。实验证明, 该方法有较好的鲁棒性和较快的分割速度, 对图像分割理论的发展提供了新的研究途径。     

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.     

使用测地线活动轮廓模型的合成孔径雷达图像分割方法

为解决经典的测地线活动轮廓(geodesic active contour, GAC)模型在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像上不适用的问题,在原GAC模型的基础上提出一种新的分割方法。首先在ROEWA算子进行边缘检测的同时使用Frost滤波器对图像进行负指数加权,形成边滤波边检测的模式,提高了算子的边缘检测与定位能力;然后使用经验阈值对ROEWA强度进行二值化,提高了曲线演化的速度与精确度;最终使用二值化的改进后ROEWA算子替代原GAC模型中的全局梯度项作为边缘指示函数引导图像分割。实验结果表明,针对仿真SAR图像及真实河流SAR图像,分割效果与参数指标都有明显提升。     

基于法向力活动轮廓模型的医学图像分割

提出法向力活动轮廓模型并应用到医学图像分割中,实验结果表明该模型能扩大初始轮廓曲线收敛范围,正确分割侧脑室图像.而且,初始轮廓曲线愈接近目标真实边界,迭代次数愈少,分割速度愈快.     

基于活动轮廓模型的在线铁谱图像分割研究

为了准确分割磨粒区域以得到油液中铁谱磨粒的含量，从而获取设备油品及故障信息，以图像可视在线铁谱传感器获取的磨粒图像为对象，引入了基于曲线演化理论和水平集方法的两个区域几何轮廓模型，即LBF模型及IR模型。通过对比这2种模型的分割效果发现：IR模型具有更高的分割准确率和更快的收敛速度。然后进一步分析了模型参数对分割结果的影响，得出不同磨粒浓度条件下对应最优分割效果和最短运算时间的分割参数值，为在线监测中磨粒图像分割参数的自适应选择提供了依据。实验结果表明，研究所采用的分割模型对于磨粒图像具有更高的分割准确率和收敛速度，为后续快速、准确计算油液中铁谱磨粒含量提供了保证。