灰度差能量函数引导的图像分割自适应C-V模型

作为几何活动轮廓模型(GACM)的一个标志性模型,C-V模型在图像分割应用中因具有对目标遮挡和边缘噪声的鲁棒性而受到关注.然而该模型通常不能较好地处理复杂的异质图像,并且有对演化曲线的初始位置较为敏感和计算复杂度高等弱点.依据演化曲线内、外区域平均灰度值差的绝对值越大,演化曲线越靠近准确目标边缘的特性,提出一种基于灰度差能量函数引导的图像分割自适应C-V模型.该模型通过构造基于轮廓曲线内、外区域平均灰度差引导函数自适应地调整演化曲线的运动趋势,使得曲线演化可在一个有效的"窄带"范围内进行,保证轮廓曲线内、外部区域灰度计算的局部均一性,增强对目标细节信息的捕捉能力,同时也在一定程度上提高模型的计算速度和对轮廓曲线初始位置的适应性.大量的仿真实验验证该模型的有效性.     

一种结合区域梯度的活动轮廓模型

针对多相C-V模型计算复杂性高、对初始轮廓敏感等问题,提出一种结合区域梯度的活动轮廓模型。该模型对演化曲线内部区域使用梯度进行拟合,对演化曲线外部区域使用灰度进行拟合。实验结果表明,相对于多相C-V模型,该模型能快速分割多相图像,对初始轮廓不敏感。     

动态背景下运动目标检测与跟踪研究

主要研究动态背景下的运动目标检测和跟踪问题。背景补偿差分法是一种常用的动态背景下运动目标检测算法,但检测到的目标轮廓要比其真实轮廓大,检测结果不准确且算法复杂度较高。主动轮廓模型在图像分割和目标提取过程中具有拓扑结构变化灵活性,对数值计算方案的设计更加方便、有效,据此提出一种基于改进C-V模型和卡尔曼滤波的算法,用来检测和跟踪动态背景下的运动目标。提出的算法利用C-V模型曲线演化检测和跟踪目标,使C-V模型在目标的边缘处收敛。结合卡尔曼滤波预测运动目标下一帧位置,从而实现对运动目标轮廓的跟踪。实验结果表明,该方法可以对动态背景下运动目标进行精确的检测与跟踪。     

基于曲线演化的CT颅骨外轮廓提取

准确有效地提取颅骨区域的单层外轮廓线是基于轮廓线颅骨三维模型重建的关键问题之一。针对颅骨复杂外形单层外轮廓提取困难,提出了一种基于曲线演化的方法。首先对图像进行阈值分割获得颅骨区域,然后初始化一条包括该区域的单层闭合曲线,对该曲线应用一种新的微分方程进行演化,最终获得颅骨区域的外轮廓线。实验结果表明,该方法可自动处理颅骨CT图像,准确获得颅骨的单层外轮廓,有效解决了颅骨单层外轮廓提取问题。     

基于局部C-V水平集的CT肝脏病灶提取

本文针对肝脏CT图像的特点,提出一种局部C-V模型水平集算法对肝脏病灶进行分割。该算法首先在肝脏内部选择包含病灶的局部图像,再采用局部最大类间方差法进行预分割,根据最佳阈值确定初始水平集,最后采用局部C-V模型对初始轮廓曲线进行演化。实验结果表明该方法能较好地提取出肝脏病灶。     

曲线演化的图像分割算法改进研究

研究提高曲线演化的图像自动检测效果问题.由于图像识别度低、准确度低,传统 Chan-vese 活动轮廓模型(C-V 模型)不能检测到远离活动轮廓线且与平均灰度值相差大的边缘.图像分割算法采用水平集演化曲线外图像的目标和背景的灰度加权平均值,通过调节权重值,使演化曲线能准确快速收敛于远离平均灰度强度的图像边缘上.该算法具备拓扑变化能力,分割速度快,能克服原 C-V 模型不能检测到边缘缺陷,加速图像分割的收敛速度,提高分割效果.     

一种引入Chebyshev距离的改进的无边活动轮廓模型

无边活动轮廓模型(C-V模型)是水平集分割方法中的一种经典模型.传统的无边活动轮廓模型将灰度同质作为区域分割准则,这使其对于仅含两个同质区域且灰度变化不大的图像能够取得很好的分割效果,但对灰度渐变图像分割时,该模型往往无法得到正确结果.本文针对这一问题,通过引入Chebyshev距离构造一种新的相似度,以此来表征演化曲线内外灰度差异,修改了传统无边活动轮廓模型中均值取值的定义,使得演化曲线在图像灰度变化缓慢区域获得较大的驱动力.新模型克服了传统无边活动轮廓模型不能正确分割灰度渐变图像的不足.实验对比及分析表明,新模型能够更准确地分割灰度渐变图像,同时对噪声有一定的鲁棒性.     

双重轮廓演化曲线的图像分割水平集模型

目的几何活动轮廓模型的标志性模型C-V模型及其改进LBF模型受到关注,然而这两个模型对初始轮廓曲线较强的依赖性使得模型在实际图像目标分割中表现出不稳定性或具有较高的时间复杂性。本文在对C-V模型及LBF模型的原理及对初始轮廓曲线的依赖特性进行分析的基础上,提出一种基于双重轮廓演化曲线的图像分割水平集模型。方法所提出模型的主要过程如下:1)通过设置内、外两条轮廓线,使模型在演化过程中分别从目标的内部和外部向目标边界逼近,两条轮廓线的设计原则简单,其分别位于目标的外部和与目标有重叠;2)两条轮廓线的演化走向是通过在模型中设置相关项自动控制的,即演化过程中通过最小化内、外轮廓之间的差异来自动控制两条轮廓曲线的演化趋向,使之同时从目标的内部和外部向目标边界逼近,并逐渐稳定于目标的边界。结果所提出的模型通过设置内部能量泛函项,避免了对符号距离函数的重新初始化;通过采用全局化的正则函数,增加了模型对复杂异质区域边界的捕捉能力;通过采用内、外轮廓线同时演化机制,避免了模型对初始轮廓线的过依赖性。结论所提出的模型很好地解决了传统基于区域的分割模型对轮廓曲线初始化的过依赖问题,对初始轮廓线的设置较为简单且具有较强的鲁棒性,对图像目标的分割较为准确和稳定。     

几何活动轮廓模型在目标跟踪中的应用

针对复杂的视频场景中目标追踪易受环境干扰的问题,提出了一种基于混合高斯模型和改进的C-V（Chan-Vese）模型相结合的新方法。其中采用了混合高斯模型算法更新背景,检测出运动目标轮廓。然后对提取出的目标轮廓进行后处理,标定出运动目标的质心和运动区域。将运动区域作为初始化曲线,用改进的C-V模型对运动目标进行拟合。结果证明了以标定出的运动目标区域为初始化曲线可以有效地提高轮廓曲线的收敛速度;对于灰度不均匀的和含有噪声的图像,改进的模型的分割效果也要好于C-V模型和LCV模型。     

基于变异系数的分片常值图像快速分割

结合C-V模型和变异系数,提出一种水平集演化方程为常微分方程类型的模型。该模型不仅能正确分割分片常值图像,而且迭代次数不受初始轮廓大小、位置和形状的影响,且水平集函数无需重新初始化,从而能够快速分割分片常值图像,同时又能分割C-V模型、ICV模型和PSM模型不能正确分割的3-phases图像。     

用于图像分割的自适应距离保持水平集演化

Li等人提出的距离保持水平集方法有传统变分水平集方法不具备的许多优点,然而,它有初始曲线必须包围目标物体或完全置于目标物体内部或外部的缺点.提出一种自适应距离保持水平集方法,它无须初始曲线包围目标物体或完全置于目标物体内部或外部,即初始曲线可以置于图像的任何地方.它能够解决原方法所不能解决的一些图像分割问题,例如,能够从任意选取的一条初始曲线出发自动检测目标物体的内外轮廓,检测多目标物体以及深度凹陷区域的边缘,并能较好地提取目标物体的弱边界.对几幅具有不同目标边界形态的合成图像和自然图像进行了实验,结果都取得了预期的分割效果.     

Delineating lakes and enclosed islands in satellite imagery by geodesic active contour model

The objective of the present paper is to develop a new method for delineating lakes and enclosed islands from shuttle radar topography mission (SRTM) digital elevation model (DEM). The Thousand‐Island Lake in China is chosen as the study site. DEM may have missing values or be inaccurate over water bodies. Thus, it is not trivial to delineate the shorelines of lake directly from DEM. We achieve this objective by overlaying the boundary derived from the Landsat image of the same area. Unlike traditional water body delineation techniques, e.g. the band ratio method, which make use of physical quantities, we only use the colour information from Landsat ETM+ band 7, 4 and 2. The main reason is that the colour information is the only resource available for most publicly available satellite data such as the maps from Google Earth. Thus, it is necessary to develop a method depending on only colour information. In the Landsat image, a discrimination function to determine whether a pixel belongs to the lake area is obtained by studying sample pixels chosen from the lake area. The delineation of shorelines is an evolutionary process. The evolution equation is derived according to the active contour model and the discrimination function. The initial contour is inside the lake and expands according to the evolution equation. The evolving curve converges to the boundaries of the lake efficiently with a satisfactory result. Finally, the shorelines are overlaid on the DEM according to latitude and longitude. Our geodesic active contour method is a general one, and could be used to delineate objects of interest such as oil slicks and burn scars in satellite images.     

自由差分运算与直交型Snake模型

自由差分运算能够突破传统微分算子的模板运算模式,把对图像这种二维信号的微分计算转化成一维的方式进行,使计算方向可以根据实际问题灵活选择．直交型Snake模型基于任意曲线可由多边形进行逼近的思想．借助自由差分运算,把本应沿曲线法线方向计算的灰度梯度转化成在多边形各边的直交线上分析灰度的相对变化或绝对变化．在曲线的演化过程中,该模型以目标曲线的特征为指导,以基本多边形为依托,通过在直交线上进行差分操作,从而把轮廓变化的信息和图像灰度变化的信息联系在一起,使得所提取的轮廓曲线的特征不断地逼近目标曲线的特征．与已有的Snake模型相比,直交型Snake模型通过强调高层视觉和底层信息之间的相互联系在曲线演化过程中的作用,使得信息的处理流程处于闭环状态．在对畸形物体的轮廓提取实验中,获得了比较理想的结果．     

An efficient local Chan-Vese model for image segmentation

In this paper, a new local Chan-Vese (LCV) model is proposed for image segmentation, which is built based on the techniques of curve evolution, local statistical function and level set method. The energy functional for the proposed model consists of three terms, i.e., global term, local term and regularization term. By incorporating the local image information into the proposed model, the images with intensity inhomogeneity can be efficiently segmented. In addition, the time-consuming re-initialization step widely adopted in traditional level set methods can be avoided by introducing a new penalizing energy. To avoid the long iteration process for level set evolution, an efficient termination criterion is presented which is based on the length change of evolving curve. Particularly, we proposed constructing an extended structure tensor (EST) by adding the intensity information into the classical structure tensor for texture image segmentation. It can be found that by combining the EST with our LCV model, the texture image can be efficiently segmented no matter whether it presents intensity inhomogeneity or not. Finally, experiments on some synthetic and real images have demonstrated the efficiency and robustness of our model. Moreover, comparisons with the well-known Chan-Vese (CV) model and recent popular local binary fitting (LBF) model also show that our LCV model can segment images with few iteration times and be less sensitive to the location of initial contour and the selection of governing parameters.     

基于分数阶的多向微分算子的高炉料面轮廓自适应检测

高炉料面图像含有丰富的高炉炉况信息,高炉料面轮廓能直接反映料面的凹凸起伏、煤气流分布以及炉况等信息,但高炉料面图像具有对比度低、细节不明显和有强亮斑等特点,使得高炉料面轮廓检测十分困难.本文提出一种新型的高炉料面轮廓检测方法:1）对高炉料面图像进行预处理,增强图像动态范围和图像边缘信息;2）采用分数阶的多向微分算子提取一组料面轮廓可行域;3）用自适应方法确定最佳分数阶阶次,获得可行域中最优的料面轮廓曲线;4）用改进的Canny算子对其进行修正和补偿,得到连续准确的料面轮廓曲线.理论研究和实验结果表明,该方法可准确获取平滑的高炉料面轮廓,对高炉操作人员及时有效调控布料具有很好的参考价值.     

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。     

基于Level Set方法的人脸轮廓提取与跟踪

提出一种基于level set方法的图像序列中人脸轮廓提取与跟踪算法，首先利用图像帧间差分快速检测出运动区域，并根据人脸图像的投影映射规则确定人脸所在的外接矩形，然后以此矩形作为初始曲线，采用一种改进的1evelset模型精确提取出入脸轮廓。由于图像序列中人脸是一直运动的，该文引入一阶线性Kalman滤波模型对人脸运动进行估计，从而较好地跟踪了运动中的人脸轮廓，实验结果表明该方法是有效的。     

背景提取和水平集相结合的运动目标轮廓提取方法

提出一种基于背景提取和水平集的方法来进行运动目标的检测和轮廓提取。首先,通过一种改进的背景提取法将视频序列中的背景提取出来,然后通过结合背景差分结果和帧间差分结果检验出运动目标的运动区域,以检验出的运动区域的外接矩形为初始曲线,应用一种无需初始化的水平集的方法进行运动目标轮廓的提取。仿真实验表明,该方法能够实时有效地对运动目标轮廓进行提取。     

应用单调下降曲线模型自动提取乳房轮廓线

乳房外轮廓包含非常重要的信息,在图像定位、对比分析中起着非常重要的作用,在一定程度上影响着乳腺图像对比分析技术的性能。通过分析乳腺X线图像的特点,判别图像为左乳图像还是右乳图像,若是右乳图像则做水平镜像处理;应用单调下降曲线模型提取乳房轮廓点;选择最长下降曲线段上的轮廓点为基准点,分别向上和向下逐行修正其他扫描线上的轮廓点;判别伪轮廓曲线段,采用圆弧模型拟合正确的轮廓线,从而提取出完整的乳房轮廓线。     

无需初始轮廓的快速图像分割模型

在图像分割领域中，几何活动轮廓模型是较成功的方法之一。但现有的几何活动轮廓模型大都需要为演化曲线定义一个初始位置，这容易导致图像分割结果受初始轮廓位置的影响。为此，结合图像的局部和全局信息构造一个新的符号压力函数，提出一个以偏微分方程形式存在的快速图像分割模型。所提模型形式简单，算法过程容易实现。实验结果表明，该模型允许常值初始化，无需初始轮廓即可快速分割三相图像、灰度不均图像、渐变图像以及深度图像等多类图像。