基于先验形状的CV模型肝脏CT图像分割

针对目标被部分遮挡或部分信息丢失情况下CV模型不能正确识别的问题,提出一种新的分割算法。首先,利用数学形态学对原肝脏图像进行滤波,并结合其他算法建立肝脏先验形状;然后,采用边缘查找和区域标定等算法,对肝脏先验性状的边缘以及边缘内外区域进行赋值,构建执行效率高的符号函数距离函数,将其通过形状比较函数嵌入到CV模型的能量泛函中,形成新的基于先验形状的CV模型,并将此模型用于分割存在干扰或者被部分遮挡的肝脏CT图像。与CV模型分割结果相比,本文算法能在目标周围存在干扰信息或者被部分遮挡的情形下,成功地正确识别出目标区域。     

基于改进先验形状CV模型的目标分割

由于空间目标姿态变化较大,且其灰度与地球背景差异较小,传统CV（Chan and Vese）模型难以获得理想的分割结果。针对目标被部分遮挡或部分信息丢失情况下CV模型不能正确识别问题,Chan和Zhu在CV模型基础上引入先验能量项,构建的先验形状模型只具有旋转、缩放和平移不变性。本文提出了一种先验形状约束的变分水平集改进模型,用于分割星空及复杂地球背景下的空间目标。在保持先验形状模型具有旋转、缩放和平移不变性的基础上,本文改进的变分水平集模型增加了X、Y方向拉伸以及剪切不变约束能量项,增强了先验形状对目标变化的自适应性。实验结果表明本文方法对复杂背景下姿态变化较大的空间目标,具有更好的分割效果。      

基于形状先验的建筑物几何参数提取方法

基于单幅高分辨率遥感图像的建筑物几何参数提取结果的准确性,容易受图像背景、图像噪声以及灰度分布相似性的干扰,形成错误的提取结果。针对这一问题,该文提出一种新的基于形状先验的变分水平集提取方法,该方法同时使用图像边缘信息、区域灰度信息以及包含屋顶和侧立面的形状先验信息,实现单幅遥感图像中建筑物的几何参数的提取。实验结果表明,该方法能够更加准确地提取建筑物,最后得到的几何参数比较接近真值,并且由于更加充分地使用了全局形状信息该方法能更好地抵制侧立面的干扰,具有很强的鲁棒性。     

图像分割中局部能量驱动的快速主动轮廓模型

为了解决图像对象灰度分布不一致性的分割难题,提高图像分割速度,提出了一个全新的快速主动轮廓模型。它由曲线周围局部的统计信息驱动曲线发生形变演化,并使用图像中的边缘信息来引导曲线的演化方向。模型中,根据区域模板与演化曲线共同定义的局部统计信息创建数据拟合项,并应用水平集方法求解曲线的演化。对合成图像和医学图像的实验结果表明,本文提出的分割模型可以同时分割多个灰度不一致的对象,分割速度快,结果稳定,对噪声具有很好的鲁棒性。     

基于GVF Snake模型的设备内壁图像轮廓提取

主动轮廓模型主要用于计算机视觉与图像处理,尤其是用于检测对象的边界,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.通过使用梯度矢量流(Gradient Vector Flow,GVF)主动轮廓模型对设备内壁图像进行分割,克服了传统主动轮廓模型不能检测目标凹陷处,初始轮廓必须靠近物体边缘,以及收敛速度较慢的缺点.实验结果表明该算法不仅可以获得较好的设备内壁图像分割效果,而且能提高轮廓提取的速度,为标定设备内壁有损部位的几何参数提供良好的环境.     

引入判别准则的主动轮廓分割模型

基于区域信息的主动轮廓模型应用在图像分割中,难以使初始轮廓线的鲁棒性和分割强度异质图像的能力实现有效统一.针对这一缺陷,根据Fisher判别准则,在基于全局区域信息和局部区域信息的主动轮廓模型的基础上,对局部区域信息项进行了变换以及引入了判别准则,得到了一种改进的基于区域信息的主动轮廓模型.改进的模型不仅增强了初始位置的鲁棒性,而且可以有效处理强度异质图像,通过实验检验了该模型的性能.     

基于形状约束Snake模型的人脸轮廓提取

提出了一种具有形状约束的人脸轮廓提取算法,该算法根据人脸形状近似椭圆的特征,在S12ake的能量函数中加入形状能量,使控制点间的联系得到加强,以提高收敛结果的准确性,实验结果表明,提出的方法能够较好地提取复杂背景中的人脸轮廓,是一种有效的方法.     

基于主动形状模型的人脸定位方法研究与实现

研究基于主动形状模型（ASM）的人脸定位的原理、方法和过程，包括计算新位置、计算形状和姿态参数、参数更新等，进行了实验并分析了结果。实验表明，主动形状模型用于人脸定位效果良好。     

基于局部主动轮廓模型的宽带激光熔覆熔池边缘提取

为了准确、高效地提取宽带激光熔覆熔池边缘, 排除宽带激光熔覆过程中存在的强烈弧光、金属液 滴、粉末飞溅等因素的干扰,通过CCD工业相机和复合滤光镜片组成的熔池监测系统实时采 集宽带激光熔 覆熔池图像。对获取的熔池图像进行预处理,选定阈值拟合二次曲线作为初始轮廓线,假设 目标区域与背 景区域具有最大的平均灰度差异,利用熔池本身几何结构信息与图像局部统计信息相互约束 驱动轮廓曲线 演化,准确地提取了宽带激光熔覆熔池边缘。与灰度阈值、数字形态学、C-V主动轮廓模 型等传统方法相 比,该方法有效地提高了熔池边缘提取的精度以及抗干扰性能。     

活动轮廓模型综述

基于活动轮廓模型的目标分割、物体跟踪方法是近十几年来图像和视频领域研究的热点,它可以将待处理问题的先验知识与各种图像处理算法有效地融合在一起,比以往的计算机视觉理论有更强的实用性.本文结合图像分割方法从指导思想和所用的数学方法两方面对活动轮廓模型特别是几何活动轮廓模型中基于水平集方法的C-V方法做了一定综述.     

一种具有向心力的新型Snake算法

动态轮廓模型（Snake算法）是一种较好的目标轮廓检测方法。但是传统的Snake算法在对其能量函数进行优化时,不能检测多目标、血管内轮廓和凹形轮廓。文章首先对图像进行自动Snake初始化,然后在Snake 的成长过程中加入向心力因子。实验结果表明,新的算法能够检测多目标、血管内轮廓和凹形轮廓,优于传统的Snake算法。     

Active Shape Model of Combining Pca and Ica： Application to Facial Feature Extraction

Active Shape Model （ASM） is a powerful statistical tool to extract the facial features of a face image under frontal view. It mainly relies on Principle Component Analysis （PCA） to statistically model the variability in the training set of example shapes. Independent Component Analysis （ICA） has been proven to be more efficient to extract face features than PCA. In this paper, we combine the PCA and ICA by the consecutive strategy to form a novel ASM. Firstly, an initial model, which shows the global shape variability in the training set, is generated by the PCA-based ASM. And then, the final shape model, which contains more local characters, is established by the ICA-based ASM. Experimental results verify that the accuracy of facial feature extraction is statistically significantly improved by applying the ICA modes after the PCA modes.     

一种非参数估计的活动围道图像分割方法

该文采用Parzen窗非参数估计的活动围道方法进行图像分割,不必假定图像区域符合特定的概率分布,大大增加了该算法的应用范围。通过动态调整Parzen窗口参数,更好地利用了图像灰度区域一致的信息,使之更好地适应图像分割的任务。通过合成图像和真实图像的实验证明此方法具有很好的合理性,具有很好的分割精度和抗噪性能。     

基于加权主动形状建模的人脸特征定位方法

主动形状建模是面部特征定位和人脸识别等模式识别领域中常用的一种方法。然而,由于受到初始情况、光照等诸多因素的影响,主动形状建模经常会陷入最优化过程中的局部最小问题,从而导致其性能下降。该文在传统主动形状模型基础上,提出了一种加权主动形状建模的方法,该方法可以有效地解决上述局部最小问题,并且更好地捕捉局部点的特征信息,从而更精确地进行面部特征定位。最后通过实验验证了上面的结论。     

一种基于活动轮廓模型的PET-CT肺肿瘤分割方法

针对PET-CT肺肿瘤分割中存在的没有充分将医生临床经验融入到算法设计的问题,该文利用PET高斯分布先验,结合区域可伸缩拟合(RSF)模型和最大似然比分类(MLC)准则,提出一种基于变分水平集的混合活动轮廓模型RSF_ML。进一步,借鉴人工勾画肺肿瘤过程中融合图像的重要价值,提出了基于RSF_ML的PET-CT肺肿瘤融合图像分割方法。实验表明,所提出方法较好地实现了有代表性的非小细胞肺肿瘤(Non-Small Cell Lung Cancer, NSCLC)的精确分割,主客观结果优于对比方法,可为临床提供有效的计算机辅助分割结果。     

A Kernel PCA Shape Prior and Edge Based MRF Image Segmentation

We introduce both shape prior and edge information to Markov random field (MRF) to segment target of interest in images.Kernel Principal component analysis (PCA) is performed on a set of training shapes to obtain statistical shape representation.Edges are extracted directly from images.Both of them are added to the MRF energy function and the integrated energy function is minimized by graph cuts.An alignment procedure is presented to deal with variations between the target object and shape templates.Edge information makes the influence of inaccurate shape alignment not too severe,and brings result smoother.The experiments indicate that shape and edge play important roles for complete and robust foreground segmentation.     

一种用于GSM系统的多层平面有源滤波器

给出一种新颖可用于GSM系统手持机(MS)的甚小型多层平面有源滤波器的结构、等效电路模型、最优化的数学模型和实现方法。提出了提高程序运行效率的“优化筛选法”。计算并讨论了1.85GHz频率下该滤波器的结构参数值和等效电路元件值与射频参数的关系,由此获得了最佳结构参数和等效电路值,计算表明在通带范围内该滤波器具有低噪声性能。     

结合边界和区域的水平集超声图像分割算法

针对距离正则化的水平集演化（DRLSE）模型难以处理弱边缘图像、初始轮廓敏感以及曲线演化方向单一等问题,提出一种结合边缘和区域信息的变分水平集超声图像分割模型。该模型采用改进的四阶偏微分方程进行滤波,实现在去除噪声的同时保护图像边缘信息;构造了自适应加权系数,实现曲线自适应地向内或者向外演化;引入CV模型的外部能量项,将图像的边缘信息和区域信息相结合,提高了全局分割能力。实验结果表明：该方法在分割超声图像时,具有演化结果稳定,边缘定位准确的特点,可以较好地提取超声图像中的目标。     

一种新的SAR图像局部拟合活动轮廓模型

本文基于I-divergence-TV(IDT)去噪模型和变分水平集方法提出一个新的局部拟合活动轮廓模型。该模型能有效解决SAR图像的分割问题,并且不需要周期性地更新水平集函数。通过对合成图像和实测Envisat SAR图像的分割实验,提出的模型与局部拟合RSF模型相比具有更准确的边缘定位能力和噪声抑制能力。