基于ITK的水平集医学图像分割算法

根据基于水平集图像分割的原理,采用ITK中提供的医学图像分割算法,实现了对医学图像的有效分割。     

无需重新初始化水平集的多相水平集图像分割方法

笔者提出了一种无需重新初始化水平集函数的多相变分水平集图像分割方法.根据Vese -Chan提出的多相模型的区域竞争思想,结合图像区域全局信息的能量函数作为模型的外部能量项,引入内部变形能量约束水平集函数来逼近符号距离函数,避免了重新初始化水平集函数的过程,提高了计算速度和分割效果.实验结果表明,笔者提出的模型有效地克服了传统模型需重新初始化和构造符号距离函数计算量大的缺点,而且具有全局最优分割能力和较强的抗噪性能.     

基于水平集分割方法的医学图像三维重建

为了提高医学图像处理对疾病辅助诊断和治疗的效果,提出一种新的基于先验形状的水平集方法,对多张脊柱CT切片进行分割,并将其分割结果进行三维重建。首先使用核主成分分析算法对训练样本进行降维,并用水平集来表达主成分作为先验形状;然后对水平集形状样本均值进行形态学处理,从而获得分割的初始轮廓;最后将初始轮廓引入RSF模型来构造新的总能量泛函,并依此对形态学预处理之后的每一张CT图像进行分割,进而根据分割结果进行三维重建。实验结果表明,新方法对多张CT切片的分割比传统分割方法具有更优的分割效果和更高的分割效率,能够精准地进行椎骨重建,指导脊椎的矫正手术。     

基于变分水平集的显微注射过程细胞分割

对于显微注射过程中的细胞质分割问题,传统水平集模型无法在多个目标连成一体的情况下分割出细胞质,且分割速度慢.为此,文中首先依据形状差异性特点获取细胞和注射针的联合轮廓,而后结合变分水平集理论增加边缘约束条件,改进能量泛函模型,实现对细胞质的完整分割,同时大幅提升水平集收敛速度.实验结果表明,文中算法可以快速实现细胞质的独立分割,同时避免对其他目标的错误分割.     

一种基于犹豫中智集和水平集的图像分割方法

皮肤镜图像分析技术的第一步为图像分割,分割的结果会直接影响到后续的处理过程,针对具有背景噪声、模糊边缘和灰度不均的皮肤镜图像,提出了一种新的结合水平集的犹豫中智集图像分割方法;首先利用犹豫中智集理论将图像转换为犹豫中智集图像,其中犹豫中智图像由三类子集组成(T、I、F),利用犹豫中智集图像突出表达图像的目标信息和边缘信息;然后针对传统 DRLSE 水平集的不足进行改进,构造新的边缘停止函数,并增加灰度驱动能量项,最后通过改进的DRLSE 水平集对 ISIC(2018)皮肤镜图像进行分割测试;实验结果的交并比(Jaccard Index)值均大于 95%,且均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和结构性相似指数(SSIM)均表现良好,表明方法能够准确、有效的分割具有模糊边缘和灰度不均的皮肤镜图像,对后续的皮肤镜图像的处理与诊断奠定了基础。     

基于水平集的Chan-Vese模型的图像分割

本文针对基于水平集的图像分割技术,研究了Chan-Vese模型,实现了该模型的灰度图像分割算法,提出了彩色图像分割算法,通过具体的实验结果,总结了该算法的优势。     

基于水平集的彩色图像分割方法

实现了一种新的彩色图像融合分割方法。首先,通过对彩色图像进行YCbCr变换,提取其颜色特征。进一步,对亮度图像进行Gabor变换,提取其纹理特征。同时,为了消除特征向量的冗余,引入PCA变换对高维特征向量进行压缩。然后,采取向量C-V模型对提取的特征向量进行分割。最后,对分割图像进一步后处理,消除小的区域。真实彩色图像实验结果证明了方法的有效性。     

一种基于水平集的肺部血管快速分割方法

肺部血管结构微小,CT片有噪音、血管边界模糊等原因的影响,使分割肺部血管成为肺部分割的难点.针对此问题,提出了应用基于阈值的水平集三维分割肺部血管的方法.水平集分割方法是基于几何形变模型而不是参数形变模型,因此方法可根据肺部解剖结构确定肺部血管不同部位的阈值范围和肺部血管的分布范围,从而解决由于边界模糊产生肺部血管分割不准确的问题,并在此基础上,提出并描述基于水平集肺部血管树枝杈点的判定方案.     

基于蚁群算法的图像分割方法

目的提出基于蚂蚁算法的图像分割技术,解决传统的图像分割算法分割图像的效果不理想、不能满足图像分割要求等问题。方法将图像的灰度、梯度和邻域特征组合成蚂蚁,通过MATLAB实现蚁群图像分割算法对图像的外廓提取。结果与结论相对于传统的图像分割算法,基于蚂蚁算法的图像分割算法的外廓提取具有更高的仿真精度,得到的图形外廓更为理想。     

图像分割方法综述

图像分割是图像处理中的一项关键技术,自20世纪70年代起一直受到人们高度重视,并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。文中分三类对近年来具有代表性的图像分割方法进行了介绍：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法。     

颜色恒常性的距离正则化水平集彩色图像分割

引入颜色恒常性原理用于区分自然彩色图像中的差分结构,并结合距离正则化水平集算法,对具高光和阴影的自然彩色图像进行分割。实验结果表明,该算法能够正确有效地分割出图像目标,而未引入颜色恒常性原理的水平集算法则得到错误的图像分割结果。     

基于序贯滤波的水平集图像分割

传统基于边缘的水平集分割模型对非均匀区域分割效果不理想,为了解决这一问题,本文分析了序贯滤波的平滑能力与滤波次数之间的关系,将序贯滤波与水平集分割相结合提出了基于序贯滤波的图像分割模型.为了实现自适应于图像内容的平滑,根据平滑分量分割区域的置信度,设计了图像分割的平滑指标,控制序贯滤波次数,使得不同平滑分量的轮廓曲线收敛于目标边界,改善了传统基于水平集方法对非均匀区域的分割效果.本文分割算法的F测度,精确率和召回率均高于传统模型,在一定程度上提高了非均匀区域的分割效果.     

参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法

为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF(local Gaussian distribution fitting)模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.     

基于AOS格式的扩展Chan-Vese模型及多水平集图像分割方法

对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的多水平集图像分割算法作了改进.首先,使用AOS算法改进了原模型的差分格式,使得差分格式无条件稳定.其次,在水平集的构造中应用了快速推进法的改进算法,减少了水平集初始化时计算的点数和重复次数.     

一种基于Mumford-Shah模型的脑肿瘤水平集分割算法

提出了一种新的基于Mumford—Shah模型的脑肿瘤水平集分割方法．它能提供一客观的、可重复的脑肿瘤分割,且分割结果和专家人工分割结果很接近．它可以用来探测边界不一定由梯度来定义的对象,也能自动探测内部轮廓．通过对来自2个病人的共42个（含有或不含水肿）脑肿瘤MRI切片进行分割来评价该算法的效率,结果取得了令人满意的效果．用匹配的百分比（PM）和一致率（CR）来定量评价分割的质量,结果肿瘤分割的PM和CR分别为93．20%和0．92,水肿分割的PM和CR分别为97．33％和0．76,满足临床的需要．     

改进的多相位水平集图像分割模型

在多相位水平集图像分割模型基础上,改进了模型的缺点,并采用了无条件收敛的LOD算法,数值实验结果表明,该方法是有效的。     

水平集理论在磁共振脑图像分割中的模型研究

灰度不均匀性常出现在医学图像中,给图像分割问题带来很大困扰.为了提高鲁棒性,可在分割模型中引入各种先验知识,例如形状和灰度分布信息.而传统的引入先验知识的分割算法,如神经网络算法,仍存在许多问题,包括数据计算量大和边界不连续等.为了解决这些问题,提出了一种基于水平集理论的分割算法.利用局部区域的灰度信息定义能量函数,然后根据能量函数的最小化机制引导水平集曲线进化并最终收敛到目标边界.在仿真实验中,将局域化的水平集算法与传统的自组织映射神经网络算法进行比较.结果表明,所得到的算法在鲁棒去噪和目标边界的连续性方面效果更佳.     

基于边缘强度的图象分割

介绍一种根据边缘强度进行象素灰度值加权平均以获得分割门限，与一般通过友度直方图找寻分割门限以进行图象分割的方法不同，不仅能消除噪声的影响，而且对友度分布不均匀的图象通过分区处理效果更好。还详细讨论该方法的工作原理及算法．     

基于变分水平集图像分割的视频烟雾检测方法

为及时判断火灾发生情况,利于灭火工作,研究了火灾早期产生烟雾的情况下,通过固定监视探头捕捉 到的影像视频,针对视频中的火情烟雾进行检测,结合计算机视频检测技术的光流法和帧差法获得视频中烟雾 运动的区域,基于某一时刻摄像机不动的情况下得到两帧连续的图像并检测视频中的运动区域,提出了一种不 需初始化的变分水平集算法。利用该算法对烟雾的视频进行分割,将运动区域从背景中分割出来,对烟雾进行 检测分析。从而使通过烟雾判断火情更精确,检测结果更实时,提高了视频指挥灭火工作的效率。