一种针对脑部图像分割强度不均匀性的改进方法

强度不均匀性是医学图像中常见的问题,对图像的精确分割提出了许多挑战,图像分割是计算机视觉和计算的基础步骤,提出了一种基于模糊C均值(FCM)的能量最小化方法,将全局聚类和局部聚类相结合,用于磁共振(MR)脑图像的偏场估计和分割。该方法将MR图像分解为两个分量作为全局聚类项的优点,充分利用了表征组织物理性质的真实图像和解释强度不均匀性的偏置场及其各自的空间特性。MR图像的分解描述了整个图像中偏移场的变化,其中组织边界的某些深层变化细节可能会丢失。该方法利用了图像局部区域的不同偏移场的局部聚类项,较好地处理了不同组织间强度的深刻变化。由于局部聚类方法对偏移场的分布缺乏全局控制,此文利用了全局聚类和局部聚类的优点,考虑了两者的结合。在该方法中,通过能量最小化过程同时实现了偏移场估计和组织分割。用FCM迭代优化能量最小化问题,通过真实图像和合成图像与相关模型的对比实验,证明了该模型在偏差校正和分割精度方面的优越性。     

基于标记的肝脏CT图像智能提取

针对腹部CT图像所含脏器多且复杂的特点,结合解剖学知识,提出了一种新的基于多尺度梯度的医学图像分割方法。结合图像的灰度直方图的梯度变化,对图像进行内外标记,而后利用强制最小技术对多尺度梯度进行修改。在修改后的梯度图像中直接进行全局阈值分割,并结合解剖学知识再进行相应的形态学处理,最终可以较好的将肝脏从腹部图像中提取出来,适合用于肝脏的智能提取。     

变电站巡检机器人避障方法研究与应用

为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障.     

基于小波纹理特征的医学图像检索

为了缩小图像高层语义与底层特征之间的鸿沟,提出了一种基于共生矩阵的图像纹理特征提取的新方法.该方法结合了图像的频域统计特征和空间分布特性,首先通过小波变换提取图像的局部频域信息,然后结合图像的整体结构特征,构建用于提取图像纹理特征的小波灰度共生矩阵.通过对比实验表明,与分别使用其他灰度共生矩阵和小波特征相比,基于小波灰度共生矩阵的纹理特征提取方法在医学图像检索中取得了更好的效果.     

基于小波和模糊理论的纹理分割方法

提出了一种基于小波和模糊理论的纹理分割方法,该方法首先对图象进行高阶小波分解,得到一系列分辨率不同的子图象;然后采用模糊聚类方法从最低分辨率图象进行聚类,将低一级的分割结果扩展后再应用于较高级分辨率,一直到最高分辨率为止,这样就得到一个原始图象的初始分割;最后引入空间约束算法,得到原始图象的粗细分割结果．由于考虑了图象象素之间的相互关系,故提高了分割的准确性．仿真结果表明该方法是比较有效的．     

一种基于熵值的自动阈值图像分割方法

在分析输电线路部件图像样本的特征的基础上,提出了一种基于熵值的自动阈值图像分割方法．该方法利用图像的信息熵值来自动选择图像的分割阈值,将由输电线路主要部件构成的前景图像分割出来．实验结果表明,该算法具有实现简单、计算开销小、运算速度快的优点,能满足以天空为主要背景的输电线路自动巡视的高分辨率图像实时预处理的需     

结合BV-L2分解的CV变分水平集模型

Chan-Vese(CV)模型基于图像的全局信息,对噪声有一定的鲁棒性,但是对于强噪声污染图像,CV模型并不能取得好的分割效果。笔者结合变分图像分解和CV模型,提出了一个新的图像分割变分模型。该模型结合BV-L~2分解和CV模型,可以实现噪声图像的同时去噪与分割。采用交替迭代算法对新模型进行求解。以人造图像和自然图像为实验对象验证了研究模型分割的有效性和鲁棒性。此外,对比实验结果显示对于强噪声污染图像,与经典的CV模型和VFCMS模型相比,研究模型在分割质量上有一定优势。     

面向高分辨率卫星图像的几种图像分割算法稳定性对比分析

将基于均值漂移和图模型的图像分割算法及这两种算法的混合算法应用到高分辨率卫星光学图像,并对比了它们在分割遥感图像时的稳定性。均值漂移算法是一种基于核密度梯度估计的特征空间分析算法,其实质是一种统计优化过程。基于图模型的算法将一幅图像抽象为一个无向图,通过不断合并图结点,将这个图分割为多个连通分量,进而实现一幅图像分割。混合算法首先利用均值漂移技术对图像进行滤波,然后再使用图分割算法对图像进行分割。实验结果显示,均值漂移算法分割结果对其参数变化较为敏感,而基于图模型的算法和混合算法则较为稳定。     

融入全局信息的局部拟合的活动轮廓模型

提出一种结合局部和全局灰度信息的图像分割模型.该模型通过引入新的控制参数,降低了局部拟合项在局部二值拟合的活动轮廓模型(LBF模型)中的主导作用,同时增加了全局信息在模型中的辅助作用,从而改进了局部二元拟合项.实验结果表明,改进的模型不仅能分割灰度不均的图像,而且提高了轮廓初始化的灵活性.针对一些合成和真实的图像,改进的模型减轻了对轮廓初始化位置、大小及噪声的敏感性,同时加快了曲线的演化速度,减少了CPU时间.     

基于分水岭和广义非局部平均的小波去噪

非局部平均滤波去噪方法和基于广义非局部平均的小波域去噪方法都会在不同程度上损失图像细节信息.为了在去除图像噪声的同时更好地保留图像细节,文中提出了一种基于分水岭分割和广义非局部平均的小波去噪方法.首先对含有噪声的图像进行基于梯度的分水岭分割并保留分水岭脊线;然后对含有噪声的图像进行多维度小波分解,对分解的每一层系数估计尺度系数和形状系数,构造每层小波子系数的广义高斯模型,对每层细节子带信息分别在水平、垂直、对角线3个方向应用基于广义高斯模型的非局部平均滤波;最后用含噪图像中与分水岭脊线相对应的像素点替换小波重构后图像的对应像素点.仿真结果表明,该方法与基于广义非局部平局的小波分析去噪法相比能获得更好的视觉效果和去噪效果.     

基于PCNN模型的区域生长图像分割

提出了一种结合区域生长算法和脉冲耦合神经网络进行图像分割的方法.该方法将待分割图像的像素点映射为PCNN模型中的神经元,把改进的脉冲耦合神经网络模型的点火频率同区域生长的理论结合起来进行图像分割.实验表明该方法分割的图像与传统的分割法相比具有边缘信息更加完整,区域划分更加准确,分割效果更能符合人眼视觉的识别特征.     

基于深度学习和水平集的彩色图像分割方法

图像分割作为图像的分析与理解的基础环节,受到了诸多学者的广泛关注。本文结合了基于全卷积神经网络的语义分割技术与基于水平集方法的图像分割技术,使用DeepLab V2与 Distance Regularized Level Set Evolution(DRLSE)模型对一般的彩色图像进行分割。此外,本文还在 DRLSE 模型中加入了一个新的形状能量项,提高了零水平集的演化速度。数值实验结果验证了本文方法的有效性。     

改进的先验形状模型构造及其人脸图像分割

在处理分割被遮挡、背景与目标灰度相似或数据丢失的目标时,需在CV(Chan and Vese)模型的基础上引入先验形状信息。传统的先验形状项只具有旋转、缩放和平移不变性,针对表情丰富、易产生遮挡的人脸图像,分割结果很不理想。结合形状统计的水平集图像分割做了如下两点工作:(1)在CV模型基础上加入局部剪切和X、Y方向拉伸不变两种特性上,建立了新的数学分割模型;(2)构造新的先验形状能量项,对全局变化和局部变化的人脸图像都能进行平滑快速的演化。实验结果表明本文方法对复杂背景下姿态变化较大的人脸图像,具有较好的分割效果。     

基于自动多种子区域生长的遥感影像面向对象分割方法

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础.     

基于局部统计信息的主动轮廓模型

灰度不均普遍存在于医学图像中,为了克服灰度不均对图像分割的影响,基于图像的局部统计信息,结合偏移场校正模型,建立了高斯分布的主动轮廓模型.引入水平集函数,并根据变分法原理,实现了该算法.最后利用新算法和经典算法作对比实验,结果表明,新算法对合成图像和真实图像的分割都取得了较好的结果,具有更强的鲁棒性.     

基于Markov随机场的三维物体识别算法

为准确识别出三维物体,提出了一种新的物体特征框架,采用密集采样的多分辨率网格来描述物体观测图像的局部特征,引入Markov随机场模型对网格节点之间的几何关系进行建模。不同图像之间的匹配通过最高置信度优先算法实现,以获取两图像各个节点之间的准确匹配关系以及全局相似度。在Coil-100(columbiaobjectimagelibrary)图像数据库上,以100个物体的4、8、18、36个视角的样本为模板,用其他68、64、54和36个视角的样本进行测试,该算法识别率分别为95.75%、99.30%、100.0%和100.0%,识别准确率明显高于文献中的方法,这说明算法在基于观测图像的物体识别领域有着非常好的应用前景。     

用于图像分割的局部区域能量最小化算法

针对点对马尔可夫随机场(Pairwise MRF)模型中像素成对交互的结构不能充分描述图像丰富的局部统计特征问题,在研究Pairwise MRF模型基础上,提出了一种基于局部区域能量最小化的图像分割算法.该算法先利用图像局部区域信息构造局部区域能量模型,建立了一种局部交互的区域马尔可夫随机场分割模型,然后采用无环置信传播(LBP)算法对MRF全局能量进行优化.优化过程中,对局部区域能量进行收敛并按照MAP准则估计局部区域标号,通过LBP算法把局部区域信息传递到邻域区域中去.实验结果表明,所提出的新算法较标准LBP算法具有更好的分割结果,并有效地抑制了图像噪声信号和纹理信号对分割结果的干扰和影响.     

一种改进的C-V主动轮廓模型

针对C-V(Chan-Vese)模型不能较好分割灰度不均匀图像的缺点,对C-V模型能量方程进行改进。将图像的局部灰度拟合信息融入到面积项中,使分割兼顾了图像的全局和局部信息,同时加入惩罚能量项来约束水平集函数逼近符号距离函数,避免模型重新初始化。对灰度不均匀图像分割的实验结果表明,该模型优于C-V模型。     

一种新的基于局部区域的活动轮廓模型

提出了一种新的基于曲线演化的活动轮廓图像分割模型.该模型利用局部图像统计信息来代替C-V模型中的全局灰度均值,以此可以分割灰度不均匀的图像.此外,在模型定义的能量泛函中增加了水平集正则项,以此来保证数值计算的准确性和避免对水平集函数的重新初始化.将本文提出的活动轮廓模型用于分割人工和自然图像,比较结果显示:C-V模型不能很好处理灰度不均匀图像,而本文提出的模型对灰度不均匀图像能得到满意的分割效果.     

基于全局优化方法的SAR图像快速分割算法

为解决变分水平集分割模型能量泛函的非凸性及其易陷入局部极小值解的问题,研究变分水平集分割模型的全局优化问题.基于Aubert-Aujol (AA)去噪模型和变分水平集方法,提出一个局部统计活动轮廓模型;然后通过凸松弛技术将提出的模型转换成全局优化模型;再利用分裂Bregman技术将全局优化模型转化为两个易于计算的Shrinkage算子和Laplace算子.通过对合成图像和Envisat SAR图像的分割实验,提出的全局分割模型不仅能够快速地得到全局最小值,而且比经典模型更准确地得到图像分割边缘.