控制活动轮廓演化的快速图像分割方法

针对目前图像分割方法较难精确、 快速地实现图像分割的问题, 提出一种控制活动轮廓演化的快速图像分割方法. 首先用外部能量与内部能量加权和作为曲线能量函数, 用封闭曲线外部与内部能量建立活动轮廓波模型; 然后用最优路径移动更新曲线能量, 获取所需图像分割目标; 最后引入粒子群优化算法获取全部初始轮廓点的最优控制点, 根据最优控制点控制活动轮廓演化达到实现目标图像准确分割的目的. 实验结果表明, 该方法的图像分割精度明显高于目前典型的图像分割算法, 提高了图像分割的抗噪性能及图像分割速度.     

基于模糊C均值聚类能量最小化的超声图像分割

 提出了基于模糊C均值能量最小化的活动轮廓模型.该模型首先对待分割图像进行模糊C均值聚类得到前景和背景的模糊隶属度值,然后将待分割目标的局部像素信息和它的隶属度值作为活动轮廓模型的水平集函数的初始值,改进了传统的求解Euler-Lagrange方程使活动轮廓的能量极小化的模型,利用快速算法直接计算模糊C均值能量最小化驱动传统活动轮廓模型的曲线演化.将提出算法与经典的活动轮廓模型分割算法比较,对仿真和临床的超声图像分割实验结果表明：提出算法能很好地分割像素不均匀、边界模糊、含有斑点噪声的超声图像,具有较好的分割性能和较快的分割速度.     

基于Hermite样条轮廓模型的图像轮廓提取

提出了一种采用Hermite样条曲线拟合方法与主动轮廓模型相结合的方法．采用Hermite样条轮廓曲线作为描述主动轮廓线的基函数，给出了这种轮廓模型的能量表达式，利用动态规划技术实现能量最小化的优化过程．采用传统的主动轮廓模型与本文方法分别对两幅颅脑图像中的病变区域提取轮廓，对比实验结果表明，采用Hermite样条轮廓模型可以取得更加令人满意的效果．     

基于环绕数约束模型的轮廓识别算法研究

为了解决当前图像轮廓识别算法中由于区域标记和轮廓标记性质不同,导致难以将多标记融合识别技术应用于图像轮廓识别中的问题,本文提出了一种基于环绕数约束的能量最小化模型,用以精确识别目标轮廓.在这种模型中,区域标记(如颜色和纹理均匀性)和轮廓标记(如局部对比度和连续性)通过一个目标函数进行描述,实现多标记融合识别.首先,将环绕数作为约束,将其引入到能量最小化模型中,得到区域标记与轮廓标记的线性约束;然后,对区域标记、轮廓标记以及曲率标记进行融合,实现对图像中目标轮廓的识别;最后,将能量最小化模型与标记相结合,通过比率能量函数对算法进行实例应用分析,验证算法的有效性.实验结果表明:与传统轮廓识别算法相比,所提算法具有更高的轮廓识别精度.     

顺序统计滤波能量驱动的鲁棒快速图像分割

为了提升图像分割的速度与初始轮廓和参数鲁棒性,提出了一种基于有序统计滤波能量驱动的鲁棒主动轮廓模型。首先用顺序统计滤波的边力函数来代替传统的数据拟合,进一步引入边力函数能量泛函快速自适应地吸引曲线向目标的边界演化。为了有效地调节水平集函数,利用优化后的长度项对曲线进行平滑和缩短,并通过标准梯度下降法将能量泛函最小化。最后实验结果表明提出的方法能够更加快速、准确地分割图像,并且对初始轮廓和参数具有较强的鲁棒性。     

基于分水岭变换和主动轮廓模型的舌体轮廓图像分割

舌体轮廓的图像分割是计算机辅助舌诊系统进行图像分析的前提条件.提出了一种基于分水岭变换和主动轮廓模型相结合的自动轮廓分割算法.采用了分水岭变换的结果作为主动轮廓模型算法的初始曲线.在分水岭变换中,通过引入标记函数和强制最小值技术解决了传统分水岭变换可能导致的过分割问题;同时,在保证分割质量的基础上,通过降采样的方法来提高分割速度.算法对678例临床舌像进行了分割,正确分割率为96.9%.     

基于区域的活动轮廓图像分割模型的变步长优化算法

基于偏微分方程图像分割的活动轮廓模型,基本思想是将图像分割归结为最小化一个封闭曲线的能量泛函,图像分割问题实质上是一个无约束最优化问题.传统最小化算法的数值实现过程中采用固定时间步长的方法,时间步长选取较大,迭代过程容易出现震荡现象影响分割结果,而时间步长选取较小,又会减慢收敛速度.利用Wolfe-Powell线搜索方法,提出了一种变时间步长的优化算法,在迭代过程中根据搜索方向自动调整时间步长大小,有效克服了固定时间步长出现的震荡现象和收敛速度慢的问题.     

基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法

针对传统方法分类遥感成像雷达距离图像时, 未对图像进行平滑处理, 导致其易受环境干扰, 分类性能较差的问题, 提出一种基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法. 首先通过偏微分方程对遥感成像雷达距离图像进行平滑处理, 然后采用基于偏微分方程的多区域分割模型, 将分割后的遥感成像雷达距离图像分类过程视为泛化函数最小化过程, 通过分割对能量泛函数进行最小化处理, 实现遥感成像雷达距离图像的多区域分类. 实验结果表明, 该方法成像速度快, 去噪和图像分割效果好, 分类精度和Kappa系数值均较高.     

基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法

针对传统方法分类遥感成像雷达距离图像时, 未对图像进行平滑处理, 导致其易受环境干扰, 分类性能较差的问题, 提出一种基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法. 首先通过偏微分方程对遥感成像雷达距离图像进行平滑处理, 然后采用基于偏微分方程的多区域分割模型, 将分割后的遥感成像雷达距离图像分类过程视为泛化函数最小化过程, 通过分割对能量泛函数进行最小化处理, 实现遥感成像雷达距离图像的多区域分类. 实验结果表明, 该方法成像速度快, 去噪和图像分割效果好, 分类精度和Kappa系数值均较高.     

复杂背景下同光度性质物体的图像分割

提出一种针对复杂背景下具有同光度性质物体的分割方法, 并将全局最小化活动轮廓方法引入到所提出的方法中, 从而达到快速、 全局、 最小化的效果. 该方法利用对目标物体错误检测的“对数概率和”对图像进行二值分类, 再对远景区域的数据进行稳健性统计, 最后最小化能量函数得到分割结果. 通过与C-V模型比较表明, 该算法的运算时间及分割准确性具有明显优势.     

基于PSO的Live Wire交互式图像分割算法

传统Live Wire算法易受伪轮廓干扰,并且算法执行速度较慢.针对这些问题,提出一种基于PSO的Live Wire交互式图像分割算法.算法首先构造新的代价函数,引入相邻节点间梯度幅值变化函数来减轻伪轮廓的干扰,提高了算法的分割精度;其次,为了提高算法的执行效率,应用粒子群算法求取图像中任意两点间最短路径来定位目标边界...     

基于三阶样条曲线拟合的改进Snake模型在医学超声图像分割中的应用

鉴于医学超声图像所具有的复杂性,采用基于样条曲线拟合的改进Snake模型来实现对心脏超声图像的分割.为了克服传统Snake模型对初始轮廓的依赖性,采用扇形法获得靠近目标边界的初始轮廓点,并且得到的轮廓点是有序点集.能量最小化过程运用贪婪算法来获得图像的特征边缘点,最后采用三阶样条拟合的方法来获得连续的图像边缘.实验结果表明,采用本方法可以获得连续、封闭的边缘曲线,能够较好地将目标从图像中提取出来.     

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.     

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.     

基于正交多项式密度函数的CT图像分割方法

通过构建面向CT图像数据的非参数正交多项式密度模型, 解决了带有先验性质的参数化方法不能对复杂医学图像做出合适地描述, 从而导致实际物理模型与假设模型间存在较大差异的问题, 即模型不匹配的问题. 在形成的多峰函数基础上采用改进的粒子群优化算法, 依据启发式优化搜索策略实现多峰优化, 先寻找多个局部最优解, 再以局部最优解为聚类中心实现图像分割. 通过模拟数据和真实CT图像数据的仿真, 证明了基于正交多项式密度函数图像分割算法的有效性.     

融入形状先验的马尔科夫图像分割

在马尔科夫(MRF)图像分割框架中融合形状先验约束,把图像分割问题作为最大后验(MAP)估计的一个马尔科夫随机场,在本质上,相当于最小化吉布斯能量函数.然后通过通量最大约束将形状先验信息合并到吉布斯能量函数,最后用图割技术最小化使吉布斯能量函数达到最优解,促使分割轮廓接近给定的形状模板.实验结果表明,算法效率得到了提高,分割效果得到了很大的改善.     

基于QPSO的图像分割算法

文章将具有量子行为粒子群优化(QPSO)算法应用到图像分割中,提出了一种新的图像分割算法.新方法基于最佳熵阈值分割技术,用QPSO算法自适应选取分割阈值;仿真实验针对Lena图像分割问题,将标准粒子群优化(PSO)算法与QPSO算法分别独立运行,仿真结果表明,基于QPSO优化的图像分割算法不仅克服了PSO容易过早陷入局部最优值的缺点,而且分割速度更快,是一种更有效的分割方法.     

融入光度信息图割的图像轮廓提取方法

图割算法是图像分割方法中一种高效最优化的计算方法,针对图像中目标物体光照不均匀导致的分割不准确问题,本文提出了一种基于光度信息的图割方法:该方法利用彩色图像的RGB值,得到像素的颜色值和亮度值,用其平均值表示像素的光度值,将图像的光度信息融入到主动轮廓模型的能量函数中,构建新的能量函数,利用最大流/最小割算法求解新的能量函数的最优解,得到目标的轮廓;实验结果证明,该方法能够使初始轮廓较准确较迅速地收敛到目标物体的轮廓。     

基于U-Net和Res_UNet模型的 传送带矿石图像分割方法

针对传送带矿石图像中矿石粘连和边缘模糊造成的分割不准确问题,提出了一种基于U-Net和Res_UNet模型的传送带矿石图像分割方法.该方法首先将待分割图像经过灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡化处理后,利用预训练的U-Net模型提取图像轮廓;然后,将图像轮廓二值化后,利用预训练的Res_UNet模型进行轮廓优化;最后,利用OpenCV得到分割结果.与基于形态学重建的分水岭算法和NUR法分别对10张测试图进行实验比较,结果表明,所提出的利用深度学习实现矿石轮廓检测和优化方法分割的结果更加准确,证明了其对传送带矿石图像分割的有效性.     

基于纹理特征的主动轮廓模型图像分割

现有的图像分割方法在轮廓提取过程中大多利用基于图像灰度信息的能量函数,没有考虑目标图像纹理特征信息,不能准确描述待分割纹理图像的边缘轮廓。针对该问题,给出了一种利用主动轮廓模型的方法,将图像纹理信息加入到主动轮廓的能量函数中,构造一种新的外部能量函数,求取函数的最优解,由此获得目标图像轮廓。实验表明,该方法能有效解决复杂纹理图像边缘描述不准确的问题,获得较完整准确的目标轮廓。