基于AOS格式的扩展Mumford-Shah模型图像分割算法

在Chan-Vese模型的基础上,给出一种基于AOS格式的扩展Mumford-Shah模型图像分割算法.扩展的Mumford-Shah模型将图像分解为几何和纹理两部分,实现图像分割的同时有效避免了纹理和噪声的影响.数值求解采用AOS格式,不仅扩大了时间步长的调节范围,还解决了参数难以选择的问题,提高了算法稳定性.实验结果表明,本文算法分割效果良好,运算效率有了较大提高.     

基于算子分裂的图像分割模型及其快速算法

针对带有纹理和噪声的图像,在Mumford-Shah模型的基础上,提出一种基于算子分裂的图像分割模型.数值求解采用AOS与Newton迭代相结合的方法,不仅解决了参数难以选择的问题,还扩大了时间步长的调节范围,提高了算法稳定性.实验结果表明,本文算法在分割过程中可以很好的处理拓扑结构,有效地避免了纹理(或噪声)对分割效果的影响,并且具有较高的计算效率.     

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.     

一种用于超声图像序列分割的水平集演化方法

超声图像具有低信噪比、边界模糊、边界部分缺失、灰度不均等特点,对它的分割极具挑战性.而图像分割又是图像定量、定性分析的关键环节,分割的精确性对后续的分析、处理工作影响重大.距离保持水平集演化(DRLSE)方法对超声图像中出现的弱边界、被部分遮挡边界的分割较差,容易受噪声和灰度不均的影响,因此易造成弱边界泄漏、局部最优等误分割问题;并且初始轮廓对位置敏感,这使得分割的正确性严重依赖初始轮廓位置的选择,故不能对图像进行批量处理.为此提出了一种优化策略:融合基于局部区域的灰度信息和基于边缘的梯度信息构造新的边缘停止函数和面积项权系数,使得演化曲线不仅能够自适应地改变演化方向更有利于对图像序列的处理,同时对斑点噪声和灰度不均问题也有很好的抑制能力;另外,构造了一个先验形状约束项,利用前一帧的分割结果对当前帧的分割进行约束,促进曲线正确演化至目标边界,使得对边界部分遮挡的图像也有着更精确的分割效果.通过合成图像和真实超声图像对分割算法进行了性能分析,设计了基于边缘的豪斯多夫距离和平均绝对距离对算法分割轮廓和医生分割轮廓之间的距离差异性进行度量,实验证明优化策略相比于DRLSE模型和其传统优化模型,有着更高的分割精度,分割效果更出色.     

基于C-V方法改进的红外图像自动分割

基于简化的Mumford-Shah水平集图像分割模型,Chan-Vese提出了不依赖于图像边缘的水平集图像分割算法(C-V方法).但是该方法分割参数难以确定,对于具有非均匀灰度背景的红外目标图像常常分割失败.针对这一问题给出了改进的拟合能量模型,新模型兼顾到了目标的同质性信息与其所占面积比例的关系.基于该模型的水平集图像分割方法自适应于灰度起伏的背景,可以较为理想地分割出与背景灰度差异不太明显的目标,对小目标也具有很强的适应性.实验结果表明,在固定水平集分割参数的情况下,新方法对于不同类型、不同背景的红外图像具有了良好的适应性.     

基于改进的Chambolle对偶迭代的图像分割方法

为了克服基于对偶迭代的分割方法在要求达到较高精度的分割时收敛较慢的缺点,提出了对二相位分片常数Mumford-Shah模型的一个子问题采用改进的Chambolle对偶迭代进行求解.通过对Chambolle对偶迭代和一种修正对偶迭代分别进行局部傅立叶分析,证明了所提出的算法的合理性.实验结果表明:对于two-cell图像,dot256图像,当终止准则精度要求更高时,提出的算法迭代步数少,收敛更快.     

基于局部统计特征约束的Snake模型图像分割方法

针对血管内超声(IVUS)图像边界模糊不清的问题,提出一种基于局部统计特征约束的Snake模型图像分割方法.首先利用IVUS图像的先验知识建立图像特征的统计信息,并以此信息构造变化的膨胀力,同时构造了轮廓曲线的内部平衡力,以此构造新的Snake模型,然后利用该模型进行图像分割.实验结果表明,该Snake模型对初始轮廓依赖性小,对噪声不敏感,能准确分割出具有模糊边界的目标图像.     

一种基于去除干扰基团Markov随机场的SAR图像分割算法

研究了马尔科夫随机场模型与图像的关系.利用条件迭代模型算法逐点更新图像标记,并结合区域生长思想,提出了一种基于去除干扰基团Markov随机场的SAR图像分割方法.数值试验通过与传统Markov分割算法从分割时间、迭代次数和收敛能量进行对比分析,结果表明,该方法具有更高的分割正确率,分割目标边界更清晰平滑,分割效果也更好.     

彩色纹理图像分割的非局部Mumford-Shah多通道全变差模型

彩色纹理图像分割的困难在于纹理图像成分的描述及彩色图像层与层之间的耦合。为解决该问题,基于多通道全变差规则项可优化彩色图像层与层之间的耦合,非局部算子可以描述纹理图像特征的特点,提出了彩色纹理图像分割的非局部Mumford-Shah多通道全变差变分模型。所提模型综合多通道全变差模型、非局部Mumford-Shah模型优点,并用二值标记函数划分区域。为了提高数值计算效率,对所提出模型设计了ADMM(alternating direction method of multipliers)优化算法。最后,通过数值实验对比以及定性与定量分析表明方法对于彩色纹理图像的分割取得较好结果。     

集成非线性统计形状先验的M-S图像分割模型

为克服噪声污染、血管遮挡、光照不均匀、对比度小、个体间差异大等视网膜和视神经细微组织结构医学图像分割中固有的困难,提出了一种集成非线性形状先验的医学图像分割新方法.该方法首先采用非线性的核函数将目标先验形状窄带水平集映射到其核空间,然后在核空间进行主成分分析(PCA),以获取目标形状窄带水平集核空间的基底向量,并据此将目标形状先验知识集成到Mumford-Shah向量值图像分割模型,实现医学图像的分割.不同青光眼病人的视乳头图像分割实验结果表明,该方法能够有效地分割噪声大、对比度小且部分被血管遮挡的各阶段的青光眼病人视乳头图像.