共查询到14条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
利用具有图像增强能力的局部区域信息,定义一种新的符号压力函数(SPF)。用该SPF函数取代GAC模型中的边界停止函数,对GAC模型进行改进,提出一种新的区域活动轮廓模型,从而解决了非同质或弱边界图像的分割问题。继续采用Selective Binary and Gaussian Filtering水平集方法,避免水平集函数的重新初始化,简化新模型。真实图像和合成图像的实验结果表明,新模型与LBF模型具有相同的分割效果,但在计算效率上远优于LBF模型。新模型不仅能够分割非同质或弱边界图像,且具有亚像素分割精确性、抗噪性、局部全局选择分割性等性质。 相似文献
2.
目的 通过对现有基于区域的活动轮廓模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于K-means活动轮廓模型,该模型能有效分割灰度非同质图像。方法 结合图像全局和局部信息,根据交互熵的特性,提出新的局部自适应权重,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质分割目标的影响。结果 采用Jaccard相似系数-JS(Jaccard similarity)和Dice相似系数-DSC(Dice similarity coefficient)两个指标对自然以及合成图像的分割结果进行定量分析,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型JS和DSC的值最接近1,且迭代次数不多于50次。提出的模型具有较高的计算效率和准确率。结论 通过大量实验发现,新模型结合图像全局和局部信息,利用交互熵特性得到自适应权重,对初始曲线位置具有稳定性,且对灰度非同质图像具有较好地分割效果。本文算法主要适用于分割含有噪声及灰度非同质的医学图像,而且分割结果对初始轮廓具有鲁棒性。 相似文献
3.
4.
5.
Chan-Vese提出的“无边活动轮廓”模型(C-V模型)是一个著名的基于区域的图像分割模型,它是基于Mumford-Shah泛函和二值PC函数(目标区域取一个值,背景区域取另一个值)解决图像分割问题的。在C-V模型中,定义能量泛函的面积项的系数被要求为非负值,这个要求限制了模型适用的范围。实验研究表明:面积项系数取负值时,C-V模型能够分割某些原来不适用的图像。 相似文献
6.
7.
8.
融合局部和全局图像信息的活动轮廓模型 总被引:3,自引:0,他引:3
为了克服局部图像拟合模型对轮廓初始化敏感的不足,结合改进C-V模型,提出一种融合局部和全局图像信息的活动轮廓模型.首先由改进C-V模型的全局灰度拟合力和局部图像拟合模型的局部灰度拟合力的一个线性组合来构造水平集演化力,然后通过调整这2个拟合力的权重以提升该模型对轮廓初始化的灵活性,最后利用高斯滤波正则水平集函数法实现水平集函数的正则化.实验结果表明,对于一些真实和人造图像,文中模型显示了对轮廓初始化的鲁棒性,以及较好地处理灰度不均图像的能力. 相似文献
9.
为了增强对初始轮廓的鲁棒性并提高对灰度不均图像、噪声图像的分割效率,提出一种基于区域的活动轮廓模型.首先分别构造全局灰度拟合力与局部灰度拟合力,然后用线性组合获得模型的拟合项,并通过调整拟合力之间的权重提高模型对初始轮廓的鲁棒性,最后利用演化曲线的长度项保持曲线的光滑性.通过实验结果可以看出:与区域可变灰度拟合(RSF... 相似文献
10.
《计算机应用与软件》2013,(8)
C-V模型具有计算复杂度低、对初始化和噪声不敏感等优点,在处理图像的时候总是从全局的角度去考虑图像区域的灰度变化,从而导致难以分割灰度不均的图像。局部二元拟合(LBF)模型在处理灰度不均匀的图像分割方面有很大优势,但是LBF模型存在依赖初始轮廓大小、位置等缺点。针对C-V模型不能分割灰度不均图像和LBF模型敏感于轮廓初始化的问题,给出一个用偏微分方程表示的新的融合局部(LBF模型)和全局信息(改进的C-V模型)的活动轮廓模型。实践结果表明,新的模型对初始轮廓的敏感性低,能分割灰度不均的图像,且优于C-V模型,其分割效率明显高于LBF模型。 相似文献
11.
结合全局和双核局部拟合的活动轮廓分割模型 总被引:2,自引:0,他引:2
针对可缩放区域拟合(RSF)模型对初始轮廓敏感的缺点,提出了一种结合全局和局部图像信息的变分水平集活动轮廓模型。该模型设计了一个灰度域上的核函数,将其与RSF模型空域核的线性组合作为局部能量项,弥补了采样权值仅与空间距离有关的缺陷,提高了分割精度;构造了带有自适应全局指示函数的面积项,作为全局拟合力,提高了模型的收敛速度且避免陷入局部极小值;使用了高斯滤波方法,规则水平集函数,使其保持光滑,并避免了复杂的重新初始化过程。实验结果表明,该模型初始化灵活,对灰度不均匀图像有很好的分割效果 相似文献
12.
13.
为了有效地分割灰度不均匀图像,提出了一种区域自适应主动轮廓模型,在该模型中,定义了一个包含全局能量项和局部能量项的能量泛函。在算法的初期,全局能量项占主导地位,它具有收敛速度快、对初始轮廓不敏感的优点。在算法的后期,局部能量项占主导地位,它具有定位精度高的优点。理论分析和实验结果表明,该模型具有收敛速度快、分割精度高、对初始轮廓不敏感等优点。 相似文献
14.
基于全局信息的活动轮廓模型不能有效分割灰度不均匀图像,而基于局部信息的活动轮廓模型对轮廓初始化位置比较敏感。为此,提出结合全局信息和局部信息,构造新的符号压力函数(Signed Pressure Force,SPF),替代Selective Binary and Gaussian Filtering Regularized Level Set(SBGFRLS)模型中的符号压力函数,同时构造一种新的气球力函数,并采用SBGFRLS水平集方法演化轮廓曲线来分割图像的方法。实验结果证明该方法能有效分割灰度不均图像,同时对轮廓初始化位置不敏感,对噪声有较好的抗干扰性。 相似文献