结合全局信息的LIF模型图像分割方法

针对LIF模型对初始轮廓敏感,CV模型对初始轮廓具有较强的鲁棒性,并且2种模型对噪声污染的图像不能取得令人满意结果的问题,在原先模型能量函数基础上,构造新的能量拟合项,增强对噪声的抗噪性.采用新的CV模型,使用图像全局信息得到粗分割结果.以粗分割轮廓作为新的LIF模型的零水平集,利用图像局部信息得到精确分割结果.同时使用一种新的边缘检测算子,重新定义边缘停止函数,进一步提高了模型的抗噪性.实验结果表明,它比CV模型、LIF模型、Chen模型和Qi模型更具优势,具有更强的抗噪性.     

基于Zernike矩和水平集的超声图像分割

为了提高超声图像的分割精确率,提出了一种基于Zernike矩和水平集的超声图像分割方法.首先,利用9个具有不同阶数和重复度的Zernike矩提取超声图像的纹理特征,保留矩的幅值和相位,获得18个特征图,同时在每一特征图目标区域内外采样,利用采样值计算出特征图的权值.然后,将特征图与高斯算子进行卷积,计算其边缘检测函数,将所有特征图的边缘检测函数与对应的特征图权值相乘,所得结果之和即为该超声图像的边缘检测函数.最后,利用基于变分函数的水平集方法对超声图像进行分割.基于前列腺超声图像的实验结果显示,相比基于梯度的水平集方法和基于Zernike矩幅值的水平集方法,所提方法具有更高的分割精度,dice相似系数达到95%以上.     

一种基于偏压场的水平集图像快速分割算法

提出了一种基于偏压场的水平集图像快速分割算法.运用偏压场估计图像局部统计信息,结合图像的全局信息和图像边缘信息建立新的能量函数,然后将此能量函数嵌入到水平集框架中,得到最终改进的分割模型.最后对合成图像和真实图像进行分割,并与其他4种模型对比,实验结果表明,提出的模型分割精度提高了20%以上,而且分割速度提高了2~5倍.     

基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割

针对李春明提出的"无需重新初始化的变分水平集分割模型"存在对内部像素灰度值相近、边缘分离性差、图像分割效果不理想等问题,提出了一种改进的基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法.将原始图像进行核模糊C均值聚类处理得到聚类图像,并将其引入初始水平集函数中.然后将改进的边缘指示函数代入李模型中,实现最终的图像分割.通过对人体脑部、肩部MR医学图像进行试验,并采用最大香农熵进行客观评价.结果表明所提出方法的最大香农熵的值在一定程度上大于李模型方法,且运行时间和迭代次数都有所减少,证明了新方法具有良好的分割质量、适应性强,且无需重新初始化.     

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。     

基于偏微分方程的GAC水平集图像分割模型

引入一个约束能量,去除水平集函数在演化过程中的周期性初始化难题,并使用反应扩散方法,解决引入的基于变分水平集方法的约束能量不能直接作用于基于偏微分方程驱动的水平集模型中的问题.提出一种新的边缘检测算子,重新定义边缘停止函数.实验结果表明,论文模型在图像分割质量上具有一定优势.     

基于Mumford-Shah模型的局部水平集分割窄带算法

提出了一种基于Mumford-Shah推广模型的水平集能量函数,引入了梯度特征,并在此基础上提出了一种新的局部水平集分割方法,提高了算法收敛速度,避免了图像中的无关边缘对分割结果的干扰.设计了窄带算法,克服了水平集方法初始化复杂的缺点.与窄带算法相结合,所提出的分割方法可以在杂波背景中得到分割的局部最优解.通过采用Otsu算子确定感兴趣目标初始位置,所提出的方法可用于具有不同灰度特征的多目标分割.实验证明了所提出的方法用于复杂背景下的目标分割以及多目标分割时的有效性和计算效率.     

基于数据场和水平集演化的图像分割

为了充分挖掘图像内不同区域间的隐含关联性,并解决图像分割中自适应阈值选择问题,提出了一种基于数据场和水平集的图像分割方法。利用数据场能够有效地表示图像像素间的相互作用,根据势值能够得到对应的势值等势线,可以根据该等势线的分布情况,采用梯度下降法来得到图像的二值化分割结果。为了得到更为精确的分割边缘,还引入基于拉普拉斯边缘检测函数的水平集演化方法来对二值化结果进行边缘曲线演化。将二值化分割结果与传统的基于数据场的图像分割算法对比结果显示,所提出的算法在分割准确性上表现良好,并且能够使得图像边缘更加精确。实验结果表明,提出的方法能够较好地分割目标,且对噪声图像具有较强的鲁棒性。     

边缘强化的无需重新初始化的水平集分割模型

对Chan-Vese模型和Li等提出的不需初始化的基于变分的几何活动轮廓模型在水平集框架下的物理机制进行了分析,在考虑两种模型优缺点的基础上,提出一种新的基于水平集框架的图像分割模型.该模型整合了图像边缘的局部信息和区域的全局信息,数值计算过程中水平集不需要重新初始化.为了防止边缘信息深入到分割目标的内部,新模型利用Laplacian修正算子加大边缘信息在方程中的权重.实验表明,与CV模型相比,所提出的新模型分割效果和分割时间与初始轮廓线的位置和形状选取基本无关;在处理噪声图像、灰度值渐进多目标图像和边缘复杂图像等效果也优于CV模型和Li模型.     

逐层迭代的多尺度水平集红外图像分割算法

针对应用传统水平集方法进行红外图像分割易产生误分割且运算量大,提出了一种多尺度水平集分割算法,该算法利用小波变换将图像分解成多尺度子图像,在子图像上进行图像分割,采用插值法将粗尺度上曲线演化结果投影到细尺度上作为初始轮廓线,逐层分割,并根据图像噪声的大小,确定演化模型中的正则项参数,使噪声得到有效抑制,获得准确的分割结果.仿真实验表明,该方法不仅分割效果好,而且具有抗噪性强和运算速度快的特点.     

多分辨超声心动图像分割模型

提出了一种新的基于水平集的多分辨空间超声心动图像分割模型，该模型在粗尺度上实现预分割，然后通过解传递方法将结果传递到细尺度上进行优化分割．在粗尺度上采用基于区域的高斯噪声模型分析图像，并和测地线模型相结合实现预分割，预分割结果表明了组合模型能自动和精确地提取边界．提出了基于数学形态学算子的尺度间快速解传递方法，该方法不需要进行插值运算，避免了常规方法效率低的问题．在细尺度上提出了一种局部活动轮廓优化模型，定义了新的基于局部亮度的目标函数．优化后的平均相似性从0．9862提高到0．9985．对左心室图像的分割实验证明了多分辨模型和常规方法相比具有更好的精确性和鲁棒性．     

基于区域生长和水平集的肝脏提取分割算法

为了克服传统的以单幅图像作为信息来源的水平集模型分割复杂背景图像的局限性,结合区域生长法和水平集方法各自的特点,提出了一种新的由多幅图像信息构建的水平集分割算法模型。在运用水平集方法分割人体腹腔图像前,首先运用本文提出的一种有效的区域生长法在腹腔图像中得到肝脏的粗略分割结果作为先验形状图像。通过先验形状图像在Chan-Vese模型下控制水平集的演化,使活动轮廓的先验形状信息融合到水平集分割算法模型中,同时,利用Li模型在人体腹腔图像中进一步获取肝脏的边缘信息。这种融合多幅图像信息的复合水平集分割算法模型能够充分利用图像信息,有效地描述水平集方法中活动轮廓与目标区域肝脏的关系。通过实验验证,提出的算法模型能够很好地从人体腹腔图像中提取出肝脏区域。     

快速非匀质图像分割方法

针对灰度非匀质图像分割困难及效率低下的问题,提出一种基于局部区域活动轮廓模型快速分割方法.该方法结合核函数和割测度定义一个新的能量函数.一方面,在中心点被核函数掩模的局部区域内,用邻近点的加权均值拟合数据项能有效处理图像的非匀质分布.另一方面,用割测度逼近的曲线长度作为全局正则性,利于轮廓快速定位于物体边界.最后,在轮廓演化过程中,使用基于栅格图的最大流算法,避免了传统模型计算代价高昂的水平集函数.合成图像和真实图像的实验结果表明,提出的方法能有效快速地分割灰度非匀质图像中的弱边缘物体及多灰阶复杂结构物体;同时,对初始轮廓线位置和噪声具有较好的鲁棒性.     

改进RSF主动轮廓模型的医学图像分割方法

针对可伸缩区域拟合能量(RSF)模型在分割某些医学图像时会存在欠分割以及轮廓收敛速度慢等问题,提出一种改进的RSF模型.利用K均值对医学图像进行全局处理,用一个新的核函数代替高斯函数.在新的核函数基础上重新建立能量泛函,并将一个内部能量项作为罚函数项引入到水平集模型中.结果表明,与传统的RSF模型相比,改进模型的分割精度提高了近40%,分割速度提高了近30%.     

基于Nystrom方法的水平集医学图像分割算法

现有的基于最小化区域扩展拟合能量的图像分割模型,对于边缘模糊、噪声强的图像存在易产生边缘泄露的现象,导致分割效果不理想.针对这种现象提出了一种基于Nystrom方法的水平集医学图像分割算法.算法将原始图像通过Nystrom方法采样,近似估算相似矩阵和特征向量,通过k-means算法将特征向量聚类,最后利用水平集分割方法实现图像分割.实验结果表明,与基于最小化区域扩展拟合能量的图像分割模型相比,在相同的迭代次数中,分割时间减少,相似度系数提高.     

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。     

演化曲线自适应驱动的图像分割水平集模型研究

利用图像梯度和几何曲率等信息可以准确定位分割图像的边缘.基于此,本文在对图像分割典型变分模型有效性及所存在问题分析和讨论的基础上,提出了一种演化曲线自适应驱动的图像分割水平集模型.模型通过调整演化曲线长度项和面积项的权重函数,使演化曲线能够根据图像当前的状态自适应的调整演化幅度和方向,不仅提高了图像分割的准确度,还大大缩减了图像分割时间;模型在利用图像局部区域信息的同时,也利用全局化的正则函数来兼顾模型能量泛函的全局性,使模型有了对异质区域边界的捕捉能力.经试验验证文章所提出的新模型有效可靠.     

基于帧间相关性的乳腺MRI三维分割

针对乳腺磁共振图像序列的肿瘤分割问题,提出一种基于超像素和改进C-V模型的三维全自动分割方法.该方法利用磁共振图像序列的帧间相关性,约束相邻帧图像的分割轮廓.采用超像素算法提取肿瘤的大致轮廓,再用改进的C-V水平集算法对可疑区域边缘进行优化,使其更接近肿瘤的实际边缘.将该方法及3种对比方法应用于89例乳腺MRI序列图像.以手动分割的轮廓为基准,该方法得到的平均重叠率为87.84%,,相比于C-V模型的58.90%,、超像素和水平集结合的76.36%,、K均值+C-V的83.62%,,有明显提升.实验结果表明,该方法的全自动分割结果对于肿瘤起始和终止帧图像具有较高的分割精度.     

基于Hessian矩阵和水平集的视网膜血管分割

视网膜血管图像可以作为糖尿病与青光眼等疾病的诊断依据;但现有的血管提取算法存在精度不足、对噪声敏感,以及鲁棒性不强等缺点。针对这个问题提出了一种新的视网膜血管图像分割方法。首先获取视网膜绿色通道图像,利用Hessian矩阵特征值、特征向量的几何特性和响应函数,初步估计视网膜图像中可能存在的血管;并在此基础上利用水平集函数初始化血管图像。然后,在局部数据能量拟合泛函中引入新的正则化和面积约束。最后,在水平集函数演化过程中获得精准的视网膜血管图像。实验表明算法在分割视网膜血管图像上具有较强的鲁棒性。