结合自适应变化停止函数的边缘活动轮廓模型*

在基于边缘的活动轮廓模型中,边缘停止函数的选择将直接影响模型的分割效果。传统的边缘停止函数仅仅是基于梯度模型建立的一个单调递减的正函数,基于这种边缘停止函数的活动轮廓模型存在两个缺点:一是对噪声比较敏感;二是对灰度不均图像分割不准确。为此,提出一个自适应变化边缘停止函数。实验表明,使用该边缘停止函数构造的边缘活动轮廓模型能够较好地克服上述不足。     

不用高斯平滑的边缘活动轮廓模型

在基于边缘的活动轮廓模型中,边缘停止函数的选择是十分重要的。边缘停止函数是一个单调递减的正函数和高斯平滑后的图像梯度模的复合函数。基于这种边缘停止函数的活动轮廓模型存在两个缺点：一是在同质区域演化速度慢;二是图像需要预先进行高斯平滑（滤波）,但平滑噪声的同时,也平滑了目标边缘,可能使分割不够准确。提出一个新的不用高斯平滑的边缘停止函数。实验表明,基于这种边缘停止函数的活动轮廓模型能够减少迭代次数与分割时间约50%。     

引入分数阶微分的局部高斯分布拟合能量模型

局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型缺乏全局信息,对初始轮廓曲线选取较敏感,特别在分割弱边缘和弱纹理区域图像时,容易陷入局部极值,对噪声的鲁棒性不好.针对上述问题,文中提出引入分数阶微分的LGDF模型.在LGDF模型中引入全局的Grümwald-Letnikov(G-L)分数阶梯度拟合项,增强弱边缘和弱纹理区域的梯度信息,提高对初始轮廓曲线和噪声的鲁棒性.采用自适应权重函数确定全局项和局部项的系数,提高对灰度不均匀图像的分割效率和分割精度.根据图像的梯度模值、信息熵和对比度构建自适应分数阶阶次的函数,提高分割效率.理论分析和实验均表明,文中模型可以用于灰度不均匀、弱纹理、弱边缘图像的分割.合成图像和真实图像的实验表明文中模型可以提高图像的分割精度和效率.     

结合小波变换的边缘活动轮廓模型

在基于边缘的活动轮廓模型中,边缘停止函数的选择是十分重要的。传统的边缘停止函数依赖于图像高斯平滑后的梯度模,这容易导致模型分割速度慢,无法准确分割被噪声严重污染或背景复杂的图像。结合小波变换,提出一个新的边缘停止函数。实验表明,基于该函数的边缘模型可以有效地解决上述问题,而且可以应用于多目标的选择性分割。     

先验形状力场参数活动轮廓模型及其医学图像分割

先验形状参数活动轮廓模型是一种抗噪声干扰稳定的图像分割方法．它具有对弱边缘、凹区域进行分割的能力，同时有较大的边缘捕捉范围．通过引入一种非距离性的先验形状力场，构建一种新的能反映先验形状的参数活动轮廓模型．新的先验形状活动轮廓模型避免了曲线之间距离的计算，减少了模型的复杂性．新的方法可以较好地解决传统型参数活动轮廓模型的一些本质缺陷.实验对带噪声且为弱边缘的医学CT图像和超声图像进行分割能得到理想的边缘轮廓.     

图像分割的结构张量几何活动轮廓模型

基于水平集方法和结构张量,提出几何活动轮廓模型应用于图像分割,解决水平集方法轮廓初始化和弱边缘处易于边缘泄露问题.该方法利用张量图像的散度算子构造新的外力,引导水平集函数的自适应运动,使得其可以初始为常值函数,消失其演化对初始轮廓的需要;在偏微分方程中引入张量迹信息,减少噪声对其演化的影响,避免轮廓在弱边缘处泄露.实验结果表明,该方法对噪声图像鲁棒,能提取深度凹陷目标轮廓和红外图像中的弱目标.     

一种新的结合图像梯度的局部活动轮廓模型

基于区域的局部二值拟合模型只考虑图像灰度的平均值统计信息,然而由于图像中的噪声改变了图像的灰度分布,该类方法对于包含大量噪声的图像往往很难获得理想的效果。为了提高模型对于噪声的鲁棒性,提出了一种结合图像统计信息和梯度信息的局部活动轮廓模型。该模型在图像灰度的统计信息的基础上,加入图像梯度信息,分别构造以高斯函数为核函数的局部二值灰度拟合能量和局部二值梯度拟合能量,得到最终的能量泛函,并通过最小化该能量函数,驱使活动轮廓向目标边缘演化。实验结果表明,基于图像灰度和梯度的局部活动轮廓模型能够有效克服图像中弱边缘以及强噪声对于分割结果的影响,其分割精度高于同类方法。     

结合分数阶微分和图像局部信息的CV模型

目的 由于CV模型仅利用了图像的全局信息,其对灰度不均匀图像的分割效果不理想,同时在分割弱边缘和弱纹理图像时,优化易陷入局部最优从而导致分割效率低下,且对初始位置的选择较为敏感。针对这些问题,提出一种结合分数阶微分和图像局部信息的CV模型。方法 首先将分数阶梯度信息融入图像的局部信息中,用来替代CV模型的整数阶全局信息,并建立自适应计算分数阶最佳阶次的数学模型,然后在模型中加入符号距离的约束项。结果 一方面,用局部信息代替全局信息,可以在一定程度上解决CV模型对灰度不均匀图像分割效果不理想的问题。另一方面,将Grünwald-Letnikov分数阶梯度信息融合到局部信息中,当分数阶阶次0 < α < 1时,增加了图像灰度不均匀、弱边缘、弱纹理区域的梯度信息,从而增加了演化驱动力避免演化曲线陷入局部最优,有效地解决了图像因灰度变化不大导致演化曲线驱动力小的问题,在一定程度上解决了模型对初始轮廓位置选择和对噪声敏感的问题。同时为了解决人工选取最佳分数阶阶次费时费力的问题,根据图像的梯度模值和信息熵建立计算分数阶最佳阶次的数学模型,将此自适应分数阶模型应用到算法之中,以自适应确定最佳分数阶阶次。此外,为了避免模型的重新初始化,在模型中加入符号距离的约束项,从而提高了曲线的演化效率。结论 理论分析和实验结果均表明,该算法能够较好地分割灰度不均匀、弱边缘和弱纹理区域的图像,并能根据图像特征自适应确定最佳分数阶阶次,提高了分割精度和分割效率,且对初始轮廓位置选择及噪声均具有一定的鲁棒性。     

几何活动轮廓模型中停止速度函数的尺度变换

近年来,通过水平集方法实现的几何活动轮廓模型（GAC）已成为图像处理和计算机视觉领域里十分流行的图像分割方法。几乎所有的GAC模型都依赖于停止速度函数,该函数通常是基于图像梯度定义的,其作用是使活动轮廓（演化曲线）停止在所希望的目标边界上。为了加快活动轮廓的演化速度,提出对停止速度函数进行尺度变换的方法。对4幅人工和自然图像的实验结果显示,所提出的方案能够大大减少分割时间,同时,对于凹陷边界和弱边界的分割取得了更好的效果。     

结合显著性和边缘信息的水平集图像分割方法

针对 LBF 模型对初始轮廓的依赖性和对边缘的弱控制能力,研究了一种结合显著性和边缘信息 的水平集图像分割方法。首先,结合小波分析理论,基于视觉注意机制构造图像显著图;然后,利用小波分解 所描述的图像边缘信息,构造边缘检测函数,同自适应初始轮廓一起引入到 LBF 水平集模型中,并用有限差 分法进行数值求解。实验结果表明,提出的图像分割方法能有效降低初始轮廓位置对活动轮廓模型的影响,对 合成图像、自然图像均有较好的分割结果,相较于其他传统方法具有更高的演化效率和分割质量。     

活动轮廓模型基于结构张量的边缘停止函数

所有边缘活动轮廓模型都依赖边缘停止函数,该函数通常是高斯平滑图像的梯度模的单减函数。梯度能够刻画图像的局部边缘特征,但忽略了边缘的“分叉点”、“角点”等重要信息,这导致了边缘定位不准甚至产生错误的分割。基于图像结构张量的一个局部相干性度量,提出一个新边缘停止函数。实验结果表明,基于这个边缘停止函数,活动轮廓模型能够精确定位目标边缘,同时大大减少了迭代次数并具有较强抗噪性。     

红外图像活动轮廓分割算法

红外图像通常存在边缘模糊、对比度低、背景复杂等特点,传统的活动轮廓模型难以达到理想的分割效果。针对这种情况,提出了一种能够用于红外图像分割的边缘活动轮廓模型。该模型采用了结合图像局部熵信息定义的边缘停止函数,同时提出了一种针对红外图像的自动选取初始轮廓的方法,进一步提高了算法的效率。实验结果表明,采用该模型能够有效分割红外图像。     

An Occlusion-aware Edge-Based Method for Monocular 3D Object Tracking using Edge Confidence

We propose an edge-based method for 6DOF pose tracking of rigid objects using a monocular RGB camera. One of the critical problem for edge-based methods is to search the object contour points in the image corresponding to the known 3D model points. However, previous methods often produce false object contour points in case of cluttered backgrounds and partial occlusions. In this paper, we propose a novel edge-based 3D objects tracking method to tackle this problem. To search the object contour points, foreground and background clutter points are first filtered out using edge color cue, then object contour points are searched by maximizing their edge confidence which combines edge color and distance cues. Furthermore, the edge confidence is integrated into the edge-based energy function to reduce the influence of false contour points caused by cluttered backgrounds and partial occlusions. We also extend our method to multi-object tracking which can handle mutual occlusions. We compare our method with the recent state-of-art methods on challenging public datasets. Experiments demonstrate that our method improves robustness and accuracy against cluttered backgrounds and partial occlusions.     

Fisher准则和正则化水平集方法分割噪声图像

随着活动轮廓模型的不断成熟和发展,模型的抗噪能力又成为重要的研究课题.为了精确地分割图像的同时去除图像的噪声,针对噪声图像用非负稳健函数作为边缘保持函数,从而保证图像在去噪的过程中边缘和纹理信息不被模糊.首先创造性地将分类器中的Fisher准则函数引入到图像分割中,从分类的角度对C-V模型给出了Fisher解释.把Fisher准则作为分割的标准来建立一个基于区域和边缘相结合的同时完成去噪和分割变分水平集分割模型.其次详细讨论了该模型的数值求解方法.最后实验验证了用Fisher值来衡量分割标准的理论的正确性和可靠性以及模型中正则项约束在去噪过程中的边缘保持功能.通过3组实验检验了提出的模型对噪声图像的去噪和分割比聚类算法、松弛迭代算法、Mean Shift算法有更好的效果.     

基于LBF方法的测地线活动轮廓模型

经典的测地线活动轮廓模型分割含有弱边界的目标时,难以得到真实边界。为解决这一问题,文中将结合局部二元拟合(LBF)方法和测地线活动轮廓模型的优点,提出一种基于LBF方法的测地线活动轮廓模型。首先,将LBF方法的能量泛函进行归一化处理,取代测地线活动轮廓模型的边缘停止函数。其次,构建梯度下降流,促使轮廓曲线运动到目标边界上。最后,对5组含有弱边界的图像进行仿真实验。实验结果表明,文中模型能准确分割含有弱边界的目标,具有抗噪性,同时对初始曲线的位置不敏感,优于其它常见改进的测地线活动轮廓模型。     

基于贝塞尔滤波改进的测地活动轮廓图像分割模型

活动轮廓模型广泛应用于图像分割和目标轮廓提取,基于边缘的测地活动轮廓（GAC）模型在提取边缘明显的物体时得到广泛的应用,但GAC演化过程中,迭代次数较多,耗时较长。针对这一问题,结合贝塞尔滤波理论,对GAC模型改进。首先,利用贝塞尔滤波对图像进行平滑处理,降低噪声;其次,基于贝塞尔滤波的边缘检测函数,构建新的边缘停止项,且并入到GAC模型中;最后,在构造的模型中同时加入反应扩散（RD）项以避免水平集重新初始化。实验结果表明,与多个基于边缘的模型相比,所提模型在保证分割结果精确度的同时,提高了时间效率,更适用于实际应用。     

Local or global minima: flexible dual-front active contours

Most variational active contour models are designed to find local minima of data-dependent energy functionals with the hope that reasonable initial placement of the active contour will drive it toward a "desirable" local minimum as opposed to an undesirable configuration due to noise or complex image structure. As such, there has been much research into the design of complex region-based energy functionals that are less likely to yield undesirable local minima when compared to simpler edge-based energy functionals whose sensitivity to noise and texture is significantly worse. Unfortunately, most of these more "robust" region-based energy functionals are applicable to a much narrower class of imagery compared to typical edge-based energies due to stronger global assumptions about the underlying image data. Devising new implementation algorithms for active contours that attempt to capture more global minimizers of already proposed image-based energies would allow us to choose an energy that makes sense for a particular class of energy without concern over its sensitivity to local minima. Such implementations have been proposed for capturing global minima. However, sometimes the completely-global minimum is just as undesirable as a minimum that is too local. In this paper, we propose a novel, fast, and flexible dual front implementation of active contours, motivated by minimal path techniques and utilizing fast sweeping algorithms, which is easily manipulated to yield minima with variable "degrees" of localness and globalness. By simply adjusting the size of active regions, the ability to gracefully move from capturing minima that are more local (according to the initial placement of the active contour/surface) to minima that are more global allows this model to more easily obtain "desirable" minimizers (which often are neither the most local nor the most global). Experiments on various 2D and 3D images and comparisons with some active contour models and region-growing methods are also given to illustrate the properties of this model and its performance in a variety of segmentation applications.