自适应水平集方法乳腺超声肿块分割应用

针对超声成像固有的噪声大、伪影斑点多、对比度低等特点, 在利用CV和LBF模型优点的基础上, 融合了动态变化制导的全局信息和局部信息, 在能量泛函演化过程中, 全局信息项和局部信息项的权重系数实时变化调整。实验结果表明, 与两种已有模型相比, 该方法能够较好地处理灰度非匀质乳腺超声图像的肿块病灶分割问题, 分割准确性和病灶边缘细节处理更好, 分割速度较快, 临床适用性更强。     

基于改进归一化割的甲状腺肿瘤B超图像分割

为了实现甲状腺肿瘤B超图像和核素图像的图像配准融合以及得到特征级图像配准所需要的特征区域,需分割出甲状腺、肿瘤及其周围组织。这类图像在形成过程中往往会产生斑点噪声使图像质量较差,且具有灰度对比度低和亮度分布不均匀等特点,提出一种基于各向异性扩散的归一化割分割法,将各向异性扩散模型引入到归一化割中,并通过调节模型参数来对甲状腺肿瘤B超图像进行去噪和边缘增强,优化了归一化割中轮廓线图和权值矩阵,在一定程度上避免了归一化割的过分割和欠分割,实验结果证明了该方法的可行性。     

基于图割优化的能量最小化模型图像分割方法

针对主动轮廓模型中利用梯度下降法求解能量函数容易陷入局部极小的不足,设计了一个离散化最小能量函数模型。该模型以Chan-Vese模型为基础,利用图割方法优化能量泛函,实现能量的全局最优解。新模型首先将图像映射为图,将基于像素的能量泛函转换为可用图表示的离散化能量函数,通过计算节点及其邻域关系权值,迭代求解最小化能量并将其作用于形变轮廓曲线,直至达到稳定状态。新模型改进了主动轮廓模型对弱边界图像初始轮廓敏感的问题,提高了分割精度和运行速度。     

SAR图像分割的改进参数核图割方法

针对合成孔径雷达(SAR)图像的分割问题,提出一种改进的参数核图割方法。对参数核图割方法中的能量函数进行改进,在核空间中考虑分段常数模型,并实现目标函数的空间核化。SAR图像的分割通过能量函数的最小化实现,由不动点迭代估计区域参数,并由图割模型逐步最小化能量函数实现SAR图像的分割。为验证改进参数核图割方法的分割效果,对自然图像进行分割,结果表明,其分割精度达到83%,比参数核图割方法提高了11%。真实SAR图像的分割结果验证了该方法对SAR图像的分割结果优于参数核图割方法。     

基于改进能量泛函模型的噪声图像分割算法

针对噪声图像的分割难,分割不准确,以及现有模型无法适应多种噪声环境的问题,提出了一种基于改进的能量泛函模型的噪声图像分割算法,该算法结合各向异性扩散方程和灰度水平集算法,通过对能量泛函的改进实现对噪声图像的准确、快速分割。将非凸泛函引入能量泛函模型,并通过证明不存在全局最小值,利用获得的能量泛函模型得到光滑的目标图像边界。将各向异性扩散模型得到的光滑图像与水平集模型相结合,得到改进的能量泛函模型。通过求解在能量泛函的最小值,得到前景目标的水平集演化的最佳位置。该算法与同类模型的对比实验表明该模型对噪声图像具有较高的分割精度和鲁棒性。     

一种改进的变分水平集的图像分割算法

为了解决灰度不均匀现象对医学图像的干扰问题,提出了基于局部极性信息的活 动轮廓模型。通过引入局部图像信息,该模型能有效地分割灰度不均匀图像。在规则化项中增 加的能量惩罚项,使得水平集函数在演化过程中保持为近似的符号距离函数。该算法将图像分 割问题归结为曲线能量泛函的最小化,首先建立包含局部灰度信息（极性信息）和改进的符号 距离函数的曲线演化能量泛函;然后采用变分水平集方法求解能量函数的最小值,得到最终的 分割结果。真实医学图像和人工合成图像的实验结果表明,此方法对灰度不均匀的医学图像有 较高的分割精确度,在图像分割速度上有较大提高。由于利用了局部灰度信息,可以有效地分 割灰度不均匀的医学图像,而改进后的变分水平集可以完全避免重新初始化,使得图像分割效 率大大提高了。     

基于变异系数和模糊集的活动轮廓图像分割模型

由于图像分割具有模糊性,提出了一个对灰度不均匀、高噪声图像的分割模型。该模型以模糊能量泛函为基础,结合区域和边缘信息,利用变异系数作为局部区域统计量,避免了噪声对分割的干扰,很好地提取了图像信息。区域能量可以平衡目标和背景的重要性,驱使初始轮廓向目标边界移动。边缘能量对伪水平集函数进行正则化,保持曲线演化过程中的平滑性。在求能量泛函极小值时,直接计算新旧能量泛函的差值以更新伪水平集。对于高噪声以及混合噪声和强度不均匀的合成和真实图像的分割结果表明,本文模型具有较好的分割效果。     

基于能量最小化的星载SAR图像建筑物分割方法

针对星载合成孔径雷达 (Synthetic aperture radar, SAR) 图像信噪比低、建筑物目标几何变形大以及周围背景复杂的特点, 本文提出了一种基于能量最小化的星载SAR图像建筑物分割方法.基于星载SAR图像数据构造条件概率能量项, 推动变形曲线向建筑物目标边界演化; 在能量泛函模型中定义长度能量项以保证变形曲线的平滑; 在水平集方法获取的SAR图像初始分割结果的基础上, 以高分辨率光学遥感影像中建筑物目标的轮廓作为先验信息, 构造先验形状能量项约束曲线在第二阶段的演化, 最终实现SAR图像建筑物的分割.实验结果表明, 该方法显著提高了建筑物目标轮廓的分割精度.     

基于图割的图像分割方法及其新进展

鉴于图割的理论意义和实际应用价值,系统综述了基于图割的图像分割方法. 首先,深入分析了基于图割的图像分割方法的基本原理,主要从定性和定量角度剖析了图割与能量函数最小化之间的关系, 然后,概括了基于图割的图像分割方法的基本步骤,包括能量函数的设计、图的构造和最小割/最大流方法, 其次,系统梳理和评述了基于图割的图像分割方法的国内外研究现状,最后,指出了基于图割的图像分割方法的发展方向.     

一种具有去噪能力的全局最小值分割模型

几何主动轮廓模型的能量泛函是非凸性的,导致图像分割结果依赖于曲线的初始化条件,对噪声敏感。针对该问题,提出一种全局最小值分割模型,对能量泛函进行凸性非约束改进,利用基于总变分对偶公式的快速数值化算法实现图像的分割。对合成图像和医学图像的分割结果表明,利用该模型可以准确提取出对象的边界,分割速度快,对噪声具有较好的鲁棒性。     

基于图割和模糊连接度的交互式舰船红外图像分割方法

针对舰船红外图像分割中的低对比度、边缘模糊和目标灰度不均匀问题, 提出了基于图割和模糊连接度的交互式图像分割方法. 交互方式为矩形笔刷, 选择目标和背景种子点. 分割方法为基于图割的图像分割方法, 引入模糊连接度来计算图割的似然能, 给出了模糊连接度权重的自动确定方法, 提出了基于直方图分解的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)成分个数和参数估计方法. 仿真结果表明, 新方法可实现各种复杂环境下舰船红外图像目标的有效分割.     

小波多尺度水平集算法与心脏超声图像鲁棒分割

由于斑点噪声的存在,超声图像的灰度分布是非高斯的,传统的基于高斯模型的图像分割方法不能解决心脏超声图像分割问题。但小波分解后的高阶低频小波系数近似服从高斯分布,利用这个特点,论文提出一种新颖的小波多分辨率框架下的水平集曲线演化算法。首先对超声心脏图像做小波分解,得到各层的低频图像。从小波分解的顶层低频图像开始,利用边界和区域复合约束动态轮廓线模型(ActiveContourModel)寻找左心室内边界;然后通过插值将结果向下一尺度低频图像传递,并利用尺度间形状约束和边界约束复合ACM进一步细化曲线,使其符合局部图像特征,如此逐层重复直至原始图像。由于采用了小波多尺度框架和尺度间形状约束,算法具有曲线演化结果稳健鲁棒、不易陷入局部极小和发生边界泄漏等优点,非常适合心脏超声图像噪声高、对比度低、边界灰度梯度不显著的特点。在实际临床三维超声图像上的实验表明,算法分割结果和人工分割结果很接近。     

采用引导滤波的超声纹理补偿图像优化

针对医学超声图像中声衰减补偿引起的组织结构模糊、清晰度降低问题,提出一种基于引导滤波的自适应优化超声图像方法.首先分析声衰减对医学超声成像能量的影响;其次比较超声信号能量补偿常用方法,选用图像纹理信息进行衰减补偿;再结合引导滤波保边平滑特性,根据超声图像组织结构与斑点噪声均值与方差特性自适应优化,得到具有更多临床诊断信息的高品质超声图像.实验结果表明,该方法改善了图像清晰度,在增强图像组织结构的同时弱化斑点噪声,其有效性在仿真体模、正常与病变组织的超声图中得到了验证.     

基于图割与改进模糊C均值的图像分割

为提高图割算法对图像的分割效果,提出一种改进的模糊C均值聚类算法(FCMA)和图割分割算法相结合的图像分割方法。首先,用均值漂移算法将图像过分割成多个小区域(超像素),用得到的超像素代替像素点作为图的顶点,以相邻像素块间的关系为边构建图模型;然后,采用改进的模糊C均值(FCMA)算法对前景和背景的混合高斯模型分别进行聚类分析;最后,用最大流/最小割算法求取能量函数的全局最优解即得到图像的分割结果。实验结果表明,该方法在分割结果上具有较强的区域一致性及较为清晰、平滑的图像边缘,并且该方法对含有噪声的图像也能得到较好的分割结果。     

模糊C 均值聚类与多相水平集图割优化相结合的图像分割

针对在分割多个目标时多相水平集模型对初始轮廓曲线敏感且计算量大的问题, 提出采用模糊C 均值聚类算法将图像进行粗分割,初始化多相水平集函数,使用图割算法分割 出多相结果的方法。该方法能有效减小多相水平集算法对初始轮廓曲线的敏感性,使图割算法 在分割图像时更容易分割出理想的目标轮廓;同时,采用图割算法可使水平集函数很快收敛到 能量最小值,有效减少计算量,提高计算效率。实验表明该方法具有较好地分割效果和较高地 分割效率。     

结合全局概率密度差异与局部灰度拟合的超声图像分割

由于超声图像具有高噪声、低对比度、边缘模糊不清等特点, 超声图像的分割成为图像处理领域中一个难度较高、亟待解决的问题. 本文提出了一种结合全局概率密度差异与局部灰度拟合的主动轮廓模型对超声图像进行分割的方法. 该方法分别在原始超声图像与预处理图像上利用了图像的全局和局部信息. 在原始图像上, 利用各区域的灰度分布, 并结合超声图像的背景知识对图像的全局信息建模. 为了考虑图像的局部信息, 首先对图像进行预处理, 在预处理图像上, 利用局部灰度拟合模型对图像中的局部信息进行建模. 通过分别在不同图像上对全局和局部信息建模的方式, 本方法将利用Speckle噪声与去除Speckle噪声的分割思想结合在一起. 本文提出的方法分别在模拟和临床超声图像上进行了实验. 实验结果证明, 该方法对图像中的噪声具有较好的适应性, 并对初始条件不敏感, 可以准确地对超声图像进行分割.     

结合局部灰度差异的噪声图像分割模型

针对未知强度和分布规律的噪声图像难以得到正确分割，现有模型无法适应多种噪声环境的问题，提出了一种基于图像局部灰度差异的噪声图像分割模型。首先，分析局部K均值聚类（LCK）模型和局部相似性系数（RLSF）模型中能量泛函对噪声点的降权机制的不足，提出优化方案；其次，将一种结合局部灰度差异的噪声点修复函数引入能量泛函，降低了显著偏离局部均值的噪声点对分割结果的干扰；最后使用变分法推导出该模型的水平集迭代方程。与局部二值拟合（LBF）模型、LCK模型和RLSF模型相比，使用该模型进行噪声自然图像分割时，可得到更高的查全率、查准率和F值。实验结果表明，所提模型可稳定、有效地分割非均匀和高噪声图像。     

基于自动随机游走的涎腺肿瘤超声图像分割方法

针对涎腺超声图像斑点噪声强、对比度低和边界弱的特点,提出了一种结合形态学检测的自动随机游走分割方法.该方法首先利用形态学操作获得目标的初始轮廓,然后提取目标区域和背景区域骨架结构的有效标记点作为随机游走算法的种子点,最后利用种子点对预滤波后的肿瘤图像实现随机游走分割.实验选取大量临床采集的涎腺肿瘤超声图像进行测试,结果表明该方法计算复杂度低,解决了传统随机游走模型初始种子点的人工干预问题,有效实现了涎腺肿瘤的自动分割.     

基于区域相似性的活动轮廓SAR图像分割

为了克服传统活动轮廓SAR分割模型高度依赖统计分布假定的缺点,结合基于成对相似性的图划分方法和几何活动轮廓模型的优点,提出了基于区域相似性的活动轮廓SAR分割模型.首先将原始图像过分割成同质子区域集;然后结合强度和纹理信息真实度量子区域的成对相似性,并以此定义能量泛函;最后利用基于过分割的规则化和快速曲线演化实现SAR图像的有效分割.真实SAR图像的实验结果表明,该模型能快速、准确地得到SAR图像的分割结果.     

基于小波变换的权重自适应图像分割模型

针对灰度不均匀且含噪声图像的分割问题,提出了全局和局部灰度信息的权重参 数自适应水平集分割模型。首先,利用图像的全局和局部灰度信息构造全局能量项和局部能量 项;然后,利用小波变换和小波阈值去噪方法,构造对噪声不敏感的边缘信息刻画矩阵,定义包含 图像边缘信息的自适应权重系数矩阵;最后,利用定义的权重系数矩阵组合全局和局部能量项, 得到分割模型的能量泛函。使用变分法得到了水平集函数演化方程,利用有限差分法实现数值 求解。实验结果表明,该模型兼有 Chan-Vese 模型和 Local Binary Fitting 模型的优点,能够有效 地分割灰度不均匀含噪图像,并对活动轮廓曲线的初始位置和初始形状具有很强的鲁棒性。