基于多尺度小波边缘检测改进GVF snake的颈部淋巴结超声图像轮廓提取

提取超声图像的轮廓对医学诊断有着积极意义。然而,由于超声图像具有目标与背景间对比度低、信噪比低等特点,以往的边缘检测算法在解决图像噪声、精确定位边缘以及获得连续光滑的边缘线之间的矛盾均未得到理想的效果。GVF snake能较好地解决以上矛盾,且具有更大的捕获范围和更强的凹陷域收敛性。但GVF snake初始轮廓线需手工勾勒,不仅比较繁琐,而且目标提取的结果在很大程度上受人工初始化的影响。为此,提出一种多尺度小波变换模极大值与GVF snake算法结合的方法来提取颈部淋巴结超声图像轮廓。该方法首先运用小波变换模极大值多尺度边缘检测算法得到目标图像的边缘图,再在边缘图上分别选取上、下、左、右四个不同方向若干个特征点,即可自动获得较为客观的初始轮廓线,最后利用GVF snake模型提取图像的精确轮廓。实验表明该方法能得到目标图像连续光滑的轮廓线,同时比GVF snake提取的轮廓更加精确,更能反映轮廓的局部细节。此外,由于初始轮廓更加接近给定图像的真实边缘,从而减少了梯度矢量流力场迭代(GVF)次数,提高了轮廓的收敛速度。     

基于角点的蛇模型在图像分割中的研究

主要应用基于MIC角点检测的snake模型进行图像分割研究。传统的snake算法只考虑曲线本身的特征,并没有充分的利用被拟合图像本身的特征,而此算法首先检测被拟和目标的角点,然后以这些角点为基准进行曲线初始化,最后根据snake算法进行目标拟和;较好地解决了传统snake模型对初始化位置敏感、对有角点和凹陷的图像收敛效果差的缺点。实验表明此算法达到了很好的效果。     

基于GVF Snake的图像轮廓检测

主动轮廓模型(snake)是计算机视觉领域的重要研究方向,受到越来越多的研究者的青睐.由于传统snake具有不能收敛到凹形区域和收敛速度较慢等缺点,通过改进外部能量,引入了梯度矢量流主动轮廓模型(GVF Snake).实验表明,该方法能更快、更好的收敛于图像轮廓.     

一种改进的GVF模型

在基于snake模型的图像分割中,搜索范围和深度凹陷区域的分割是难点.以往sanke模型的改进多是针对它的外部力场,通过比较改进的传统snake模型--距离snake、GVF和NGVF的优缺点,在不改变力场的情况下,综合它们的优点,提出一个新的模型.先采用距离snake模型使初始轮廓逼近目标物体边缘,然后结合NGVF使收敛进入目标物体的凹陷部分.实验表明该模型具有较大的捕获区且能快速收敛到物体边缘的凹陷部分,提取出感兴趣目标的轮廓.     

一种基于运动场的snake算法

在计算光流场的基础上,提出了snake算法中一种新的外部能量函数,并利用光流场的运动矢量来预测下帧图像中snake的初始值,不仅与无预测的算法相比能提高收敛的速度,而且收敛结果更贴近于目标的本身。实验证明了该文算法的优越性。     

基于GVF Snake的图像轮廓检测

主动轮廓模型（snake）是计算机视觉领域的重要研究方向,受到越来越多的研究者的青睐。由于传统snake具有不能收敛到凹形区域和收敛速度较慢等缺点,通过改进外部能量,引入了梯度矢量流主动轮廓模型（GVF Snake）。实验表明,该方法能更快、更好的收敛于图像轮廓。     

血管内超声图像初始轮廓提取算法的研究

Snake模型在医学图像分割中的应用已经越来越广泛,但在应用该模型时,如何选取合适的初始轮廓是一个难题;在对血管内超声医学图像的研究基础上,提出了一种基于灰度信息与ROI区域的初始轮廓获取方法,根据IVUS图像的灰度特征对其进行自适应阈值分割以及面积滤波,然后获得分割轮廓点集进而得到snake初始轮廓点集;在matlab7.0环境分别对不同类别的2种IVUS图像的中外膜边缘提取进行仿真实验,实验证明该方法获得的初始snake轮廓较为逼近目标真实轮廓且适合于snake模型进行迭代收敛,由于其初始轮廓已较为接近目标真实轮廓,因此节省了snake模型的迭代次数,算法运行效率也优于手工提取初始轮廓的snake方法,可以较为方便的应用于实际领域。     

基于改进snake模型的图像中雨雪去除算法研究*

摘要: 针对雨雪在图像处理中造成的不利影响,提出一种基于改进snake模型的雨雪去除新方法。传统snake模型的初始轮廓点为手工确定,且只适用于目标边缘清晰的情况,而雨雪的轮廓并不明显,因此该算法利用模糊连接度自动确定有序初始轮廓点;由于高速下落的雨雪在图像中形成模糊边缘,传统的snake模型不能准确地收敛到边界点,该算法利用模糊相似度函数来构造snake模型的外部能量函数,从而准确定位雨雪边界,而后采用三次B样条得到连续光滑的雨雪轮廓;并且为了消除运动因素的干扰,应用了HSI颜色空间的H元素。通过对大量雨雪图像进行实验,结果表明,该算法可以有效地识别出不同降速的雨滴或雪片,并能较好的消除移动物体的影响。     

基于阈值和snake模型的三维医学图像自动分割

提出了一种利用snake模型和基于连通性阈值算法进行三维医学图像的自动分割方法。根据三维医学图像的特点，首先选取该图像的中间层图像，利用基于连通性的阈值算法对其分割；其次利用邻层图像分割结果和snake模型来指导下一层的图像分割。实验结果表明，该方法可以明显提高分割的准确率和速度。     

一种新的图像恢复遗传算法

针对简单遗传算法在进行图像恢复时，存在“过早收敛”现象，及计算量过大的问题，设计了一种新的二维染色体编码方法，并将传统遗传算法与模拟退火算法相结合。实验结果表明，该方法能较好克服“过早收敛”，降低计算复杂度，改善退化图像恢复质量。     

基于加权超图和IOWA算子的图像椒盐噪声滤除算法

针对图像椒盐噪声,提出基于加权超图和诱导有序加权平均(IOWA)算子的椒盐噪声滤除算法.首先,用加权超图对图像进行表示,根据椒盐噪声为极值的特点,定义超图边的权值,该权值能够反映边内中心节点对应像素为噪声点的可能性,进而利用超图边的权值进行噪声检测;其次,构建IOWA算子对噪声点进行复原,并采用噪声检测与复原交替进行的方式完成图像的椒盐噪声滤除.仿真实验结果表明,所提出的算法不但可有效复原椒盐噪声,而且能保持原图像的轮廓等细节信息.     

Snake模型初始轮廓选取的研究

针对Snake模型处理复杂背景图像时的初始轮廓自动选取问题,该文采用分水岭算法先对图像进行分割,并将得到的边界作为Snake模型的初始边缘轮廓。由于分水岭算法具有将目标物体从复杂背景中分割开来的优点,使得在应用Snake模型对复杂图像进行分割时减少了人工的干预。经过实验对比,采用分水岭算法对玉米秸秆图像进行边缘轮廓的提取能达到较好的效果,为自动进行Snake模型的计算提供了一种较好的初始轮廓处理方法。     

基于二进小波变换的主动轮廓模型

针对传统的主动轮廓模型对噪声敏感的缺陷,在推广梯度矢量流的基础上,提出了基于二进小波变换的改进外力场的计算方法.通过综合利用图像小波分解的高频信息,迭代计算获得其外力场,使蛇在图像的多尺度空间中搜索目标轮廓.针对蛇模型对初始轮廓的依赖性问题,给出了在一维最大熵阈值分割后的图像上获取初始轮廓点的方法,减少了人工的干预,加快了蛇的收敛速度和效果.实验结果表明该模型能有效地排除噪声的干扰,搜索凹陷轮廓,而且对脆弱轮廓有很好的逼近能力.     

基于直方图的图象去噪滤波器

滤除图象噪声时，虽然利用的先验知识越多，其滤波效果越好，但是一般情况下，由于只能得到一幅被污染的图象，无法获得这些先验知识，因而滤波效果较差。为了解决该问题，提出了一种去除图象中椒盐噪声的新型滤波器。该滤波器首先给出了一种有效的估计原图象直方图的方法，进而利用估计直方图的信息来进行滤波；然后对滤波窗口中的像素进行一种排除最大和最小灰度值的操作，以滤除椒盐噪声点。实验表明，该方法滤波效果优于传统的滤波器和其他模糊滤波器，特别是当噪声概率超过0．3时，这种优势尤为明显。     

一种简单的椒盐噪声滤波算法

文章提出了一种基于先定位、后滤波思想的椒盐噪声滤除算法。该算法根据噪声特点,将图像像素分为信号像素或可能的噪声像素两种类别,对于可能的噪声像素,采取去噪中值滤波算法进行滤波,而对于信号像素则不做任何处理,以保留更多的图像细节。文中给出了标准的中值滤波算法、极值中值滤波算法和该文的算法的比较实验,结果表明,该文算法对噪声高度污染图像的去噪能力明显比其它两种算法强,且能较好地保留图像细节。     

一种改进的快速轮廓线提取算法

文章针对传统主动轮廓模型对噪声敏感,初始位置敏感和收敛速度慢等不足,提出了一种基于PSO和GVF的快速轮廓线提取算法。首先利用PSO对轮廓控制点进行寻优,使之快速地收敛到图像的边缘附近;然后利用插值算法,得到目标图像的较粗糙轮廓,以此目标轮廓作为下一步GVF收敛的初始位置,最后得到准确的轮廓线。实验结果表明该算法不仅能对图像轮廓线进行准确的提取,而且具有一定的抗噪性能,易于实现,速度快等特点。     

基于改进Snake模型的超声乳腺肿瘤轮廓提取

二维超声影像中肿瘤轮廓特征是判断乳腺肿瘤的良恶性的重要依据。针对超声医学图像的特点,本研究对经典的Snake模型进行了改进:内部能量中加入轮廓平均长度项的控制;外部能量由基于图像统计特征的区域能量以及梯度方向势能决定,并提出了基于贪婪算法求解模型最小值的快速算法。实验结果显示本算法在噪声强度较大的模拟图像和超声医学图像中均取得了同人工分割近似的结果,而经典的Snake模型和GVF模型受噪声干扰较大。大量的实验证明本算法有效地克服了散斑噪声对分割结果的影响,可准确高效地提取超声图像中的乳腺肿瘤轮廓。     

基于PSO和M-S模型的图像分割方法

为得到快速、准确的图像分割方法，提出了一种基于微粒群算法（PSO）的主动轮廓线模型和Mumford-Shah（M-S）模型的方法。利用PSO方法对主动轮廓线模型的蛇点寻优，使其快速收敛到图像边缘附近，得到目标的粗糙轮廓，作为M-S模型的初始水平集；并将窄带方法引入M-S模型的计算，快速得到准确的分割结果。该方法克服了主动轮廓线模型对初始曲线敏感、不能收敛到物体的凹陷边缘、对噪声敏感问题和M-S模型需要对所有图像数据进行计算且计算量大等问题。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于改进自仿射映射系统与参数活动轮廓的医学图像分割算法

Snake模型分割图像时要求初始化轮廓线位于目标图像特征附近,且处理弱边界与深度凹陷区域的能力较弱,对此提出一种基于改进自仿射映射系统与参数活动轮廓的医学图像分割算法。首先,使用高斯滤波器对给定图像进行平滑处理并计算其小波系数;然后,在每个小波尺度的子矩阵中定义一些自仿射映射;之后,将不同小波尺度对应的子力叠加以获得自仿射力;最终,基于动态力公式引导snake模型变形。基于医学图像的仿真实验结果表明,本算法对于医学图像的分割性能较好,有效地提高了snake模型对弱边界与深度凹陷区域的处理能力。     

基于各向异性扩散活动轮廓模型的左心室MRI分割

结合各向异性扩散算法与梯度矢量流活动轮廓模型,提出了基于各向异性扩散活动轮廓模型并应用于心脏核磁共振图像分割;模型采用各向异性扩散方程构造活动轮廓模型的外部能量函数,得到边界更加清晰的分段平滑图像,运用梯度矢量流将边缘图梯度散射到平坦区域,可以有效抑制噪声,同时保持了目标边界;对左心室核磁共振图像的分割实验表明,该模型可以克服噪声和伪影的干扰,与原梯度矢量流模型相比具有更高的精确性和可靠性,有利于实现自动分割.