基于图割和改进的变分水平集的图像分割方法

文章在图割理论的基础上,引入了一种新的方法将图割理论和改进的变分水平集模型结合起来,先利用图割理论对目标形成一个初始轮廓,并在得到的轮廓线上定义能量函数,通过能量函数的最小化,从而使得到的轮廓线最终收敛到目标边界,这样在保证分割精度的同时大大简化了计算量.     

基于变分水平集的图像模糊聚类分割

结合变分水平集方法和模糊聚类,提出了一个基于变分水平集的图像聚类分割模型.该模型引入了一个基于图像局部信息的外部模糊聚类能量和一个新的关于零水平集的正则化能量,使得该模型对噪声图像的聚类分割更具鲁棒性.通过在能量泛函中加入一个内部约束能量约束水平集函数为符号距离函数,可以使水平集演化过程无需重新初始化.进一步提出了一种变分形式的聚类中心更新方法,实现了半监督的图像聚类分割.实验中采用不同类型的图像与FCM聚类模型、CV模型、Samson模型进行了对比实验,实验结果显示,该模型能够克服图像中噪声的影响,取得较满意的聚类分割效果.     

基于改进变分水平集的红外图像分割方法

提出一种基于水平集的红外图像偏微分分割方法,通过改进Chan-Vese模型中的能量函数获得偏微分方程,该能量函数将红外图像边缘与区域信息相结合,取得了全局极小值,该能量模型对水平集初始曲线的位置不敏感,并可定位图像边缘。基于该模型的变分水平集分割方法可分割出红外图像目标。实验结果表明,该方法效果良好,便于下一步的红外目标识别与跟踪。     

一种改进的变分水平集的图像分割算法

为了解决灰度不均匀现象对医学图像的干扰问题,提出了基于局部极性信息的活 动轮廓模型。通过引入局部图像信息,该模型能有效地分割灰度不均匀图像。在规则化项中增 加的能量惩罚项,使得水平集函数在演化过程中保持为近似的符号距离函数。该算法将图像分 割问题归结为曲线能量泛函的最小化,首先建立包含局部灰度信息（极性信息）和改进的符号 距离函数的曲线演化能量泛函;然后采用变分水平集方法求解能量函数的最小值,得到最终的 分割结果。真实医学图像和人工合成图像的实验结果表明,此方法对灰度不均匀的医学图像有 较高的分割精确度,在图像分割速度上有较大提高。由于利用了局部灰度信息,可以有效地分 割灰度不均匀的医学图像,而改进后的变分水平集可以完全避免重新初始化,使得图像分割效 率大大提高了。     

整体曲率变分水平集方法的曲面去噪模型

针对曲面去噪问题,提出了一种基于整体曲率变分水平集方法的曲面去噪模型。该模型是应用于图像去噪的ROF模型在几何形状处理中的自然拓展。它基于隐式水平集变分方法,能够自动处理曲面拓扑结构的变化。对该能量模型采用变分水平集方法求其梯度最速下降方程,通过演化该方程,最终得到模型最优解。为使计算结果更加准确,采用了半点差分格式离散。实验结果表明,该模型具有良好的去噪性能,同时能有效地保持曲面中的特征信息。     

一种结合图割与双水平集的图像分割方法

针对水平集方法在图像分割中需要多次迭代,且计算量大的问题,提出一种基于图割与双水平集的图像分割方法。首先在目标边界内外部各设置一条初始轮廓线和一个阈值,通过双水平集方法对轮廓线进行演化。当轮廓线的能量变化率小于给定阈值时,终止水平集演化。将得到的两条轮廓线化为源点和汇点,通过图割方法得到最终目标边界。该方法有效减少了水平集迭代次数,提高了分割效率,而且给出了一种终止水平集迭代的方式。实验表明该方法具有较好的分割效果和较高的分割效率。     

模糊C 均值聚类与多相水平集图割优化相结合的图像分割

针对在分割多个目标时多相水平集模型对初始轮廓曲线敏感且计算量大的问题, 提出采用模糊C 均值聚类算法将图像进行粗分割,初始化多相水平集函数,使用图割算法分割 出多相结果的方法。该方法能有效减小多相水平集算法对初始轮廓曲线的敏感性,使图割算法 在分割图像时更容易分割出理想的目标轮廓;同时,采用图割算法可使水平集函数很快收敛到 能量最小值,有效减少计算量,提高计算效率。实验表明该方法具有较好地分割效果和较高地 分割效率。     

物体轮廓形状超像素图割快速提取方法?

提出一种水平集框架下物体轮廓形状超像素图割快速提取方法。该方法首先均匀化放置种子点,通过对超像素化演化力的设定,生成具有区域相似特征的超像素,这些超像素对原图像的划分既能保持目标轮廓形状的几何特性,又可避免超像素间的互相重叠。然后构建超像素标号和Heaviside函数的关联关系,应用图割建立M-S能量函数的优化模型。最终利用超像素图割提取目标轮廓的几何形状。实验表明,超像素化的图像像素数目大幅度减少,转化后的优化模型符合图割对能量函数进行优化的要求,图割中最小割/最大流方法避开微分方程的求解,这些措施在保证轮廓形状提取效果的基础上提高提取效率。     

变分水平集分割方法

针对三维图像多相分割问题,提出一种变分水平集分割方法。由变分方法和梯度坡降方法得到能量泛函取极小值的水平集函数演化方程,与基于区域模型的参数估计构成一个交替迭代过程。仿真结果表明,该方法简单高效,能快速实现三维图像的轮廓分割与重建,真实反映采集序列断层图像的信息,具有较好的应用价值。     

变分水平集分割方法

针对三维图像多相分割问题,提出一种变分水平集分割方法。由变分方法和梯度坡降方法得到能量泛函取极小值的水平集函数演化方程,与基于区域模型的参数估计构成一个交替迭代过程。仿真结果表明,该方法简单高效,能快速实现三维图像的轮廓分割与重建,真实反映采集序列断层图像的信息,具有较好的应用价值。     

Detecting changes of the Yellow River Estuary via SAR images based on a local fit-search model and kernel-induced graph cuts

The Yellow River Estuary area of China is under great pressure from both human intervention and natural processes. For analysis of the changes in this area, this article presents a novel change-detection method based on a local fit-search model and kernel-induced graph cuts in multitemporal synthetic aperture radar images. Change detection involves assigning a label to every pixel. This task is naturally formulated in terms of energy minimization, which can be effectively solved by graph cuts. The difference image is transformed implicitly by a kernel function so that an alternative to complex modelling of the original data makes the piecewise constant model become applicable for graph cuts formulation. An issue is that graph cuts are sensitive to the initial estimate. The local fit-search model is proposed to approximate to the local histogram while selecting an optimal threshold for the initial labelling, which leads to an effective constraint for graph cuts and computational benefits as well. Visual and quantitative analyses obtained on the Yellow River Estuary data set confirm the effectiveness of the proposed method and that it outperforms the other state-of-the-art methods of change detection.     

Superpixel-based optimal seamline detection in the gradient domain via graph cuts for orthoimage mosaicking

This paper presents an optimal seamline detection method for orthoimage mosaicking. To ensure that the detected optimal seamlines avoid crossing many obvious objects, we first design a simple but effective criterion in the gradient domain in lieu of the traditionally used intensity domain to measure the visibility of the seam. Thereafter, we fuse this new criterion into the graph cuts energy minimisation framework to globally find the last optimal seamlines. Instead of finding the optimal solutions of seamlines in overlap regions via graph cuts among the entire set of pixels, we first find them among superpixels created from input images and then refine them in the pixel level, which greatly improves the efficiency of the global graph cuts energy optimisation because the number of elements in graph cuts dramatically decreases. Experimental results on orthoimages show that our proposed method is capable of finding high-quality seamlines for orthoimage mosaicking, and outperforms state-of-the-art algorithms and software.     

基于图割的图像分割综述

从图割的特性与图像的对应性以及图割的能量最小化方面,综述了图割的基本理论框架及基于图割进行图像分割的基本框架;介绍了图割的研究现状及应用领域;指出了基于图割的解题步骤及能量函数的构造方法,从图割存在的问题和研究前景出发,展望了图割未来的研究方向.     

基于图割的图像分割方法及其新进展

鉴于图割的理论意义和实际应用价值,系统综述了基于图割的图像分割方法. 首先,深入分析了基于图割的图像分割方法的基本原理,主要从定性和定量角度剖析了图割与能量函数最小化之间的关系, 然后,概括了基于图割的图像分割方法的基本步骤,包括能量函数的设计、图的构造和最小割/最大流方法, 其次,系统梳理和评述了基于图割的图像分割方法的国内外研究现状,最后,指出了基于图割的图像分割方法的发展方向.     

Shape from shading using graph cuts

In this paper, we investigate the applicability of graph cuts to the SFS (shape-from-shading) problem. We propose a new semi-global method for SFS using graph cuts. The new algorithm combines the local method proposed by Lee and Rosenfeld [C.H. Lee, A. Rosenfeld, Improved methods of estimating shape from shading using the light source coordinate system, Artif. Intell. 26 (1985) 125-143] and a global method using an energy minimization technique. By employing a new global energy minimization formulation, the convex/concave ambiguity problem of Lee and Rosenfeld's method can be resolved efficiently. A new combinatorial optimization technique, the graph cuts method, is used for the minimization of the proposed energy functional. Experimental results on a variety of synthetic and real-world images show that the proposed algorithm reconstructs the 3-D shape of objects very efficiently.     

一种改进的基于图割的立体匹配算法

为了提高立体匹配算法的精确度,提出了一种结合图割与Mean Shift图像分割的立体匹配算法。首先用Mean Shift算法对参考图像进行图像分割,得到分割后的标记图,然后将分割信息结合到图割算法的能量函数中,最后用改进的能量函数和图割算法得出致密的视差图。实验结果表明,提出的算法具有更高的精确度和更好的边缘特征。