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。     

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。     

基于小波分析及活动轮廓模型的图像分割方法

利用小波分析方法在不同尺度下提取图像中目标的不同边界细节的特性,将小波模极大值方法应用于目标边缘检测.首先,通过小波变换计算各个尺度下的模值和相角值,求出各个尺度下沿相角方向模的局部极大值点,即为图像边缘轮廓;然后,用基于边缘的活动轮廓模型的水平集方法对目标的边缘进行定位分割.实验表明,改进算法对噪声有很好的鲁棒性.     

基于主动轮廓模型的合成孔径雷达图像分割方法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中的乘性相干斑噪声影响分割效果的问题,提出了一种基于主动轮廓模型的分割方法。该方法将改进的细节保持各向异性扩散(IDPAD)滤波和SBGFRLS模型相融合,构造了一个边迭代演化边抑噪的改进的演化微分方程。在每一次迭代演化中,先借助改进的演化微分方程演化水平集函数,然后利用高斯滤波器正则化水平集函数,最后通过检查水平集函数的收敛性判定分割是否完成。实验结果表明,与经典的分割方法相比,本文方法在保护边缘的同时减少了乘性相干斑噪声对SAR图像分割的影响,减少了误检轮廓,且对初始轮廓不敏感。     

一种改进的活动轮廓的图像分割方法

对活动轮廓模型存在的问题,即活动曲线收缩范围小且无法检测图像的凹陷边界,提出了一种改进的算法．先采用GREEDY近似最优算法使活动曲线尽可能地接近图像的边界,然后在图像缓变区域取一适当的递减参数对外部能量进行放大,以使活动曲线向图像的凹陷边界移动．实验结果表明该方法是有效可行的．     

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。     

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%。     

快速有效的全局和局部能量驱动的活动轮廓模型

由全局和局部拟合能量驱动的活动轮廓模型(LGIF模型)对活动轮廓的初始化和噪声不敏感,且能够分割灰度不均匀图像;但是该模型的演化方程在每次迭代中需要进行多次高斯卷积,使得分割速度非常慢;基于这一缺点提出了一个新的模型;实验表明:该模型不仅能够分割灰度不均匀图像,而且分割效率优于LGIF模型。     

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。     

基于主动轮廓模型的图像分割算法

主动轮廓模型算法是目前流行的图像分割算法,其主要优点是无论图像的质量如何,总可以抽取得到光滑、封闭的边界.本文综述了主动轮廓模型算法的发展概况,并分类介绍了各算法的特点.此外,本文还给出了算法发展的方向,以及今后研究所面临的关键问题.     

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.      

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割; 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

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.      

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。     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割； 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

一种新的几何活动轮廓模型在图像分割中的应用

提出了改进的LBF模型(ILBF)及其图像分割算法.利用两种不同尺度参数的LBF模型分别描述局部和全局信息,并构造了新的能量函数.将局部熵引入到ILBF模型中,同时给出自动求取能量函数中权重参数ω的有效方法,用尺度参数σ较大的LBF模型替代LGIF模型中的C-V模型,较大σ值的LBF模型不仅具有全局特性而且具有局部特性;将进行数据处理后的局部熵引入到LGIF模型中,进而自动求取权重参数ω,克服了LGIF模型权重参数值的选取全程都需要人工参与的缺点.为了有利于计算机的自动求解和避免过多无用的循环迭代,提出了一种新的终止准则.