WaterBalloonsSnake模型的数字图像轮廓提取算法

为解决数字图像如左心室MRI图像存在着弱边缘、与周围组织之间的低对比度区域的特点,传统的Snake模型算法分割数字图像,出现变形曲线泄漏现象这一问题,提出一种改进的Balloons Snake模型-Water Balloons Snake图像分割算法.该算法利用数学形态学理论自动获取左心室数字MRI图像的重心以及边界形状变化允许空间,采用分水岭变换算法获取图像轮廓内壁分水岭线,并以此作为Snake数字模型的初始样条曲线进行进一步轮廓捕获.以小香猪左室加标记MRI数字医学图像作为应用研究对象,对比了几种模型的不同处理结果.实验表明WaterBalloons Snake模型算法比经典Snake模型或Balloons Snake模型算法能够更有效地处理变形曲线泄漏问题,并且具有较快的收敛速度.     

基于小波变换及GVF模型的SAR图像轮廓提取算法

给出一种基于小波变换及GVF模型的SAR图像轮廓提取算法.首先,对SAR图像进行预处理,分割出可能的目标片;其次,利用小波多尺度分析滤波和基于梯度矢量流的主动轮廓模型进行边缘点的连接,得到真实轮廓.实验结果表明该方法能较好地提取SAR图像的轮廓.     

基于选择性注意机制的无边界主动轮廓图像分割算法

针对现有的主动轮廓算法多为人为给定初始轮廓线的问题,提出一种基于选择性注意机制的无边界主动轮廓图像分割算法。该算法首先利用数学形态学算子对图像进行平滑预处理,然后将选择性注意机制引入到基于区域的无边界主动轮廓模型中,对单目标和多目标图像分别采用基于显著图的方法以及基于选择注意与小波变换相结合的方法进行掩膜初始化,最后应用水平集方法进行图像分割。结果表明,该算法不仅可以减少迭代次数,当图像中存在多个目标时还可以得到更精确的分割结果,有效地提高了主动轮廓算法的效率。     

基于轮廓波变换的模糊聚类图像分割

提出基于轮廓波变换的模糊聚类图像分割算法,从变换域的角度提高传统聚类算法的抗噪声能力.首先用轮廓波变换对含噪声图像消嗓,然后再进行聚类图像分割.实验结果表明:新算法能够获得较好的图像分割效果和质量.     

分水岭与GVF组合应用于胃癌细胞核的分割

基于计算机速度的提高,把分水岭变换和GVF模型与病理专业知识相结合,实现了胃癌病理切片显微图像的细胞核分割。利用分水岭变换得到细胞核的初始轮廓,然后利用GVF模型逼近得到细胞核的终止轮廓。实验袁明,组合算法的分割效果较好。     

基于梯度向量流的活动轮廓模型

针对当前活动轮廓模型对噪声敏感, 难实现弱边界图像的准确分割问题, 提出一种基于梯度向量流的活动轮廓模型. 首先采用Contourlet变换对图像进行去噪处理, 解决了噪声对图像分割的干扰; 然后在活动轮廓模型中引入一个指示函数, 用于描述向量场与轮廓曲线间的关系, 通过轮廓曲线演化过程实现图像分割; 最后用实验对本文模型的图像分割性能进行验证. 实验结果表明, 该方法可以快速、 准确地实现多种类型的图像分割, 分割精度和抗噪能力优于其他活动轮廓模型.     

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FCM和标记分水岭的粘连岩石颗粒图像分割

模糊C均值算法可利用图像的多种特征值进行准确的图像分割,但不能分割粘连物体;传统的分水岭分割算法能够获得准确的物体边缘轮廓,但容易造成过分割.为了解决这个问题,提出基于FCM和标记分水岭的粘连图像分割.该方法首先对原始彩色图像中值滤波后进行基于LUV颜色空间的FCM聚类;对聚类后的图像用形态学方法去杂质、空洞填充后进行距离变换;然后根据距离变换图像找出局部最大值,得到种子图像;最后对距离变换图像进行基于标记的分水岭分割,得到最终的分割图像.该方法对粘连岩石颗粒图像进行分割,取得了较好的实验效果.     

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.     

基于视觉感知机制的轮廓检测方法

结合初级视皮层的结构及其功能特性,模拟初级皮层的轮廓感知功能,提出一种有效的基于人类视觉感知机制的轮廓检测算法.首先,利用局部能量建立复杂细胞响应模型;然后,结合初级视皮层细胞排列特性构建图像信息与皮层细胞的映射关系,通过模拟神经元间的水平连接机制,实现对图像轮廓信息的增强和背景信息的抑制,建立了以初级视皮层风车状结构为基础的轮廓感知模型.实验结果表明:所提方法在保持目标轮廓完整性的同时,对背景信息的抑制效果更为有效;可以更加有效地对图像背景纹理进行抑制和对目标轮廓进行增强,在一定程度上达到了轮廓过度检测与欠检测的平衡,检测出的目标轮廓位置也更加精准.     

等高线自动矢量化的后处理

为了更好的实现等高线自动矢量化的后处理工作,包括数据预处理(剔除毛刺和矢量数据压缩)、断点连接、接边检查和等高线赋值等.对于等高线数据压缩问题,采用了一种较好的压缩方法--Douglas-Peucker 算法.通过解决断点连接问题,提出了端点趋势连接方法,建立矩形框缓冲区、趋势比较和距离判断进行层层筛选,将符合要求的等高线进行连接处理的方法,提高了连接的速度和效率,为等高线后处理工作提供了指导和帮助.     

CVC轧辊辊形参数的确定

对CVC轧辊的辊形曲线进行数学解析,研究轧辊的轴向移动量与轧辊有效凸度的关系,推导辊形参数的理论计算公式,得到从工艺角度出发计算辊形系数A1的公式,并对某CSP厂CVC轧辊技术参数进行计算,提出其辊形参数的修正建议。     

用切触线法加工曲线轮廓

用切触线近似表示满足正则条件的曲线,将切触线沿法向偏移刀具半径大小位置,以计算得到曲线轮廓数控铣削的刀位轨迹,简化了常用的隐式方程或参数方程形式计算刀位数据的过程。分析了误差影响的因素并提出了控制方法;以摆线的轮廓加工为例,阐述了该算法的正确性与高效性。该方法可移植到运算能力较强的数控系统中,并可作为乘积型曲面刀位点数据计算的基础。     

基于粒子滤波算法的物体轮廓提取

为了解决物体轮廓提取工作中,由于图像的复杂性和多义性无法依靠计算机来自动完成,而手工提取又存在速度慢、精度低、工作量大等缺点的问题,提出了一种基于粒子滤波算法的物体轮廓的提取算法,该方法可以整合各种先验信息到模型中去提高提取精度.实验证明该方法通过很少的人工交互就可以很好的提取复杂物体的轮廓.该方法为提取物体轮廓线提供了较好的解决对策.     

基于轮廓关键点集的形状分类

形状分析是计算机视觉领域的经典问题,目前已有大量关于形状分类问题的研究.但是,当处理大的非线性失真、特别是结构上或者关联上的失真时,许多形状分类方法往往无能为力.提出一种利用轮廓关键点集(contour critical point sets,CCPS)进行形状分类的新方法.轮廓关键点的特征用其inner-distance形状上下文(IDSC)表征.关键点的inner-distance形状上下文不仅表征形状的局部特征,也反映其全局特征,这种局部点的全局特征信息对遮挡、非线性失真等有良好的鲁棒性.巧妙地构造关键点的特征向量后,对形状轮廓关键点集、形状类、和全体形状样本建模,进行三级的贝叶斯分类.形状类模型使得可以利用同一类中的不同样本的不同关键点对输入形状进行识别.实验结果表明,这种基于视觉部分的全局特征,三级的贝叶斯分类方法对非线性失真、类内变异、结构变化、遮挡等具有良好的鲁棒性.文中的方法在Kimia形状数据库上达到100%的分类精度,并且分类所有108个测试形状仅需要8s,是目前已知最好的分类性能.在广泛使用的MPEG-7形状数据库上,也能达到满意的分类结果.     

一种用于CT片层间轮廓线插值的算法

提出一种基于角度建立断层之间匹配点对的线性插值算法。与以往方法相比，该方法简单易行，计算速度快，可实现序列图像的自动插值。通过对人类下肢长骨CT(Compterized tomography)片数据进行实验的结果表明，它是一种可行的层间轮廓线插值方法，不仅对原本相似轮廓的插值效果良好，而且对形状差异大的轮廓线也能得到令人满意的结果。     

融合轮廓和区域特征的形状描述子

提出了一种融合轮廓和区域信息的新的形状描述子。首先提取图像的轮廓,并对轮廓进行采样,形成描述形状轮廓的有序点列表。之后对每个采样点分别顺时针和逆时针等距离跟踪获得两个邻点,计算相邻点距离、拱高以及质心距离三个函数的均值、方差和极差。然后获取由拱高和质心距离组成的复函数的傅里叶描述子。组合统计值与傅里叶描述子形成轮廓特征。最后对区域进行采样形成形状矩阵,获得低频傅里叶系数作为区域特征。对MPEG—7标准图形库的检索实验显示,该描述子的检索性能显著优于三角形面积函数、质心距离函数、拱高半径复函数和Hu不变矩等同类描述子。     

基于多视点多尺度的轮廓畸变图像仿真方法

针对目标成像中出现的尺度变化和轮廓畸变等问题,提出了飞机目标的多视点多尺度轮廓畸变图像仿真方法.采用MultiGen建立目标的精确三维模型,先通过高斯球仿真其不同视点图像,然后由多视点原始级别图像轮廓通过高斯金字塔进行模糊降分辨率处理,最后对不同尺度图像轮廓叠加不同强度的高斯噪声.仿真试验结果表明,该方法生成的图像能逼真地模拟实际图像,可作为ATR系统性能测试所需实验数据.