基于粒子群优化算法和改进的Snake模型的图像分割算法

基于活动轮廓（Snake）模型的目标轮廓提取是图像分割中一种重要的方法.为了克服传统Snake模型在图像分割中不能向凹处收敛和收敛不准确的缺点,提出了一种粒子群优化算法与改进的Snake模型相结合的图像分割算法.改进的Snake模型,即在传统的Snake 模型的基础上增加了一个向心能量,增加此能量可以使初始化曲线向目标的凹处收敛.又由于粒子群优化算法具有获得全局最优的能力,可以使曲线能更准确地收敛到目标的边界.通过实验证明此方法可以取得很好的分割效果.     

一种基于遗传算法的FFT Snake模型图像分割方法

本文针对Snake模型用于轮廓跟踪时存在抗噪性能差、易于从弱边界溢出的不足，对其能量函数进行改进，提出一种新的FFT Snake模型。该模型较好地解决了以上问题，并将FFT Snake模型的解作为遗传算法的搜索空间，利用遗传算法的全局优化性能，有效地克服了Snake轮廓局部极小化的缺陷，从而可得到对目标更精确的分割。实验结果表明，该方法分割效果十分理想。     

改进Snake模型在医学超声图像分割中的应用

因其本身所具有的复杂性,医学超声图像的分割足一件非常困难的事情.Snake算法能够有效地利用图像局部与整体的信息,实现对边界的准确定位,因此非常适用于医学超声图像的处理.针对传统Snake模型对初始轮廓依赖性的问题,根据图像边缘附近灰度差异显著的特性,提出了获取初始轮廓点的方法--扇形法,运用方法可以获得靠近日标边界的初始轮廓点,并且得到的轮廓点是有序点集.能量最小化过程运用贪婪算法来获得图像的特征边缘点,最后采用分段多项式拟合的方法来获得连续的图像边缘.实验结果表明.所采用的方法可以获得连续、封闭的边缘曲线,能够较好的将目标从图像中提取出来.     

基于动态Snake模型的机械手运动轨迹视觉跟踪

针对机械手运动在图像序列空间的轨迹分布，提出一种基于时空轨迹线的动态Snake跟踪模型.定义相应的能量函数，可使其在机械手轨迹分布上取得极小，通过Snake能量的轨迹收敛实现对机械手运动点的跟踪定位.利用轨迹能量系数的动态调节，可避免Snake搜索过程陷入局部极小．使用平方轨迹最小二乘预测器对轨迹点位置进行预测，可提高Snake搜索的实时性和准确性．微装配机械手运动实验证明了该模型及跟踪算法的有效性.     

一种基于统计信息的Snake运动目标跟踪算法

传统Snake模型采用基于轮廓的图像能,分割结果受图像噪声和强边界的影响较大。本文在Snake模型中引入区域统计信息,并对弹性能做了改进,克服了仅用边界信息描述目标轮廓的不足。把改进的Snake模型用于运动目标的跟踪,提高了跟踪的准确性。     

分水岭优化的Snake模型肝脏图像分割

Snake算法是主动轮廓模型的经典算法,是近年来图像分割和视频领域研究的热点。针对Snake模型中存在的初始轮廓敏感和能量函数中曲率约束不足等问题,提出将分水岭变换和主动轮廓模型相结合的主动轮廓分割算法。首先通过引入标记函数和强制最小值技术解决传统分水岭变换可能导致的过分割问题,然后利用改进的强制标记分水岭算法优化Snake模型的初始轮廓曲线,最后通过在Snake模型中增加一项与曲线形状相关的外部力弥补能量约束函数中曲率约束的不足,从而实现更精确的图像分割。改进后的Snake模型应用于腹部MR图像中,对肝脏图像的识别和分割取得了良好效果。     

基于A^＊搜索方法的主动轮廓提取算法

在主动轮廓模型Snake的研究与应用中，如何降低Snake对初始轮廓的敏感性以厦如何保证能量极小化过程收敛到全局最小值，是两个极其重要的问题。为提取两点间的目标轮廓线，本文提出了基于A^＊搜索过程的Snake算法，将Snake能量极小化问题转换成势能地图的最短路径搜索问题。实验结果表明，该算法简化了Snake的初始化过程，而且Snaake能量收敛至全局最小值，具有良好的实用性与鲁棒性。     

基于粒子滤波的彩色图像轮廓提取算法研究

针对传统彩色图像轮廓提取目标边界时易受初始轮廓点干扰及收敛速度慢,从而导致提取的彩色图像轮廓噪声大,影响到了图像分割的效果.为解决上述问题,提出了采用粒子滤波的彩色图像轮廓提取算法.首先,给出图像轮廓的预测并在此建立二维空间,以便充分利用图像信息;然后,构建基于PSO寻优方法的状态转移模型,该模型促进了粒子向已知的最优状态靠近,改善了粒子的分布,加快了收敛速度;最后建立Snake能量函数的观测模型,能够较好地定量描述目标轮廓提取的效果.仿真结果表明,与传统的彩色图像轮廓提取方法比较,有效地缓解了受初始轮廓点干扰及收敛速度慢等问题,尤其是低信噪比条件下的图像轮廓提取,优于一般的轮廓提取算法.     

基于改进的Snake模型的脑部MR图像分割方法*

为实现对脑部磁共振图像的分割,提出了一种改进Snake模型的图像分割方法。通过引入轮廓中心的概念,在贪婪Snake模型的能量函数中增加距离势能作为外部约束能量,增大了外能的吸引范围,使分割结果不依赖于初始轮廓;对各能量项进行归一化操作,并以归一化扩散方程各分量的梯度矢量流代替MR图像的梯度,提高了模型处理弱边界和深度凹陷区域的能力;对各能量函数的离散化和参数的选择进行了阐述。实验结果表明,该算法是一种有效的分割脑部MR图像的方法。     

基于B 样条Snake模型的人体运动跟踪方法研究*

提出了一种基于B-样条曲线Snake模型的新的人体运动跟踪方法.Snake算法是通过最小能量来逼近物体的轮廓.采用改进的B-样条曲线Snake模型,每一帧图像中的目标轮廓用三次样条曲线准确地表示,使Snake模型更加稳定和具有较快的收敛速度.计算相邻帧之间的差分图像,通过利用一种基于统计关系双阈值分割方法,有效地检测出图像中运动人体,初步确定目标在每帧图像中的粗略位置.把从上一帧图像中得到的目标轮廓置于该位置,作为B-样条曲线Snake算法中轮廓提取的初始值,经运算后可得到对人体目标的准确分割与跟踪.