梯度向量流的各向异性扩散分析

为了解决梯度向量流力场(gradient vector flow,简称GVF)难以进入目标凹部的问题,提出了一种新的主动轮廓模型外力场——各向异性梯度向量流.GVF的扩散项是各向同性且光滑性强的拉普拉斯算子,它在各个方向的扩散速度相同.拉普拉斯算子根据图像的局部结构可分为沿边界法线和切线方向的扩散,沿切线方向的扩散具有增强边界的作用,而法线方向扩散具有去除噪音、扩散力场的作用.基于分析二者在扩散过程中的作用,提出了一种各向异性梯度向量流扩散方法,切线和法线方向的扩散速度可以根据图像的局部结构自适应地选择.实验结果表明,与GVF相比,所提出的方法考虑了扩散过程中法线和切线方向的不同作用,能够进入细长的凹部,并改进了分割结果.     

几何活动轮廓模型中停止速度场的异性扩散

几何活动轮廓(GAC)模型广泛应用于计算机视觉和图像分析领域,特别是用于定位目标边界.然而,基于GAC模型的图像分割有演化时间长和边界泄漏两个缺点.一方面,停止速度场在同质区域一般不够平滑,这导致活动轮廓不能快速演化到希望的目标边界;另一方面,停止速度场在目标边界上不为0,导致活动轮廓不能停止于目标边界,活动轮廓继续演化进入目标边界内(边界泄漏).针对这两个问题,提出了一种对停止速度场进行各向异性扩散的方法.它基于提出的各向异性扩散模型.然后把各向异性扩散后的停止速度场应用于GAC模型进行图像分割.实验结     

一种各向异性GVF模型的心脏左心室MR图像分割模型

为了克服传统的梯度矢量流(GVF)模型对细长拓扑结构、噪声及弱边界敏感的缺陷,提出一种基于区域信息的各向异性GVF模型.首先由模糊C均值(FCM)聚类算法得到聚类信息并将其融入到GVF模型中,以降低弱边界和噪声的影响;然后利用图像结构信息改进GVF模型,使其具有各向异性,克服了细长拓扑结构的影响;最后把得到的各向异性GVF模型融入到Snake方程中引导曲线的演化,得到目标边界.实验结果表明,该模型具有较好的分割结果.     

基于力场分析的多目标图像分割算法研究

提出基于力场分析的图像分割方法,为解决参数轮廓模型处理多对象的图像分割问题。首先分析梯度矢量流力场生成机理与力场的特点,建立真实轮廓处力场(零力场)充分条件,依据零力场充分条件生成离真实轮廓处3-5像素距离的初始轮廓线,逼近得到多对象的目标轮廓线;再引入扩散梯度矢量流力场,简化零力场识别与连接过程,降低时间复杂度。试验结果表明,方法对多目标图像分割可得到精确的结果,可以提高轮廓精确度与抗噪性,降低时间复杂度,用户可自主选择图像中感兴趣的对象,在医学图像处理、遥感测绘领域有一定应用价值。     

辅以区域力量的梯度矢量流测地线活动轮廓模型

梯度矢量流测地线活动轮廓模型作为对测地线活动轮廓模型的重要改进,不仅扩大了测地线活动轮廓模型的适用范围,而且改进了它的分割效果。但由于该模型中推动活动轮廓演化的外部力量来自于梯度矢量流,因此活动轮廓在演化过程中可能会由于弱边缘等因素的影响而陷于不希望的局部最小值。为尽量减少弱边缘对活动轮廓初始位置的限制及其对轮廓演化的不利影响,提出了一种新的辅以区域力量的梯度矢量流测地线活动轮廓模型,该模型首先将基于区域信息的力场与梯度矢量流力场相耦合,然后由以上两种力量构成的耦合力场,使活动轮廓模型能够有效地克服弱边缘的影响而收敛到所期望的边缘。实验结果表明,辅以区域力量的梯度矢量流测地线活动轮廓模型与梯度矢量流测地线活动轮廓模型相比,不仅可以更灵活地设置初始轮廓的位置,而且对弱边缘的干扰也有较好的适应性,并能有效地避免边缘泄漏。     

一种扩散张量脑脐服体图像分割算法

提出了一种基于矢量活动轮廓模型的扩散张量脑拼刀氏体图像分割算法,其利用矢量Chan-Vese模型构造了控制轮廓线演化方向的矢量符号压力函数,并将向量范数形式用于表达脑拼肌体组织的扩散张量各向异性,给出了具有全局与局部分割特性的矢量活动轮廓模型。10组真实大脑扩散张量图像分割结果表明,该算法对脑拼抵体结构的分割精确、稳定。     

含各向异性扩散的图像分割新模型

无边活动轮廓(CV)模型已广泛应用于图像分割领域,特别是用于分割不以梯度定义的图像.然而,模型存在对噪声敏感,无法分割深度图像等缺点.针对提高去噪性能和加快收敛性,将各向异性扩散融入到CV模型,同时引入无需重新初始化项,得到一种新的图像分割方法.采用Matlab平台进行仿真实验,结果表明,模型具有较强的抗噪能力,能很好地分割灰度变化不均匀及背景复杂图像,而且能有效地分割CV无法处理的深度图像.     

一种新的几何活动轮廓模型在图像分割中的应用

针对传统几何活动轮廓模型不能准确分割图像内弱边界区域目标以及对噪声的干扰容易使曲线陷入局部极值的情况,提出了一种基于区域梯度流力的几何活动轮廓模型.由于该区域力是对图像进行区域分割后产生的,所以能够从全局的角度为模型提供区域内目标的边界信息,进而达到分割弱边界的目的.通过引入一个扩散方程可以扩大区域力的捕捉范围,达到消除噪声干扰的目的.实验证明,该模型较好地解决了传统活动轮廓模型分割图像目标存在的问题.     

融合凹点检测与仿射变换的活动轮廓模型

目的 针对基于矢量场的活动轮廓模型,如经典的梯度矢量流（GVF）模型、矢量场卷积（VFC）模型等,在提取凹形物体时矢量场常出现平衡点,不能较好地收敛到凹陷区域、尤其是深而窄的凹形及复杂凹陷区域的问题。提出一种融合凹点检测与仿射变换的活动轮廓模型。方法 首先利用活动轮廓模型进行曲线演化,得到演化后轮廓曲线上各点的坐标并求出各点的法线方向;然后基于凹点检测的方法,判断各点的凹凸性,利用梯度判断法,检测出未收敛到目标边界的凹点;其次对各凹点进行法向方向的仿射变换。在接近且不越过目标边界的情况下求出可变换的最大距离,变换后的点穿越了平衡点区域,让变换后的点代替原来的点形成新的轮廓曲线;最后为保证提取边界的精确性,将变换后的轮廓曲线再次演化并最终收敛到目标边界。结果 通过对具有凹陷区域的合成图像进行分割,计算提出模型分割结果的平均Jaccard相似系数（JS）值为95.51%,相比目前先进的GVF模型,VFC模型和自适应扩散流（ADF）模型分别提高了15.08%,12.09%和10.70%,整体效果上优于几种先进的模型。然后又对单/多目标真实图像及含噪的图像进行分割,证实提出模型分割性能的鲁棒性。结论 提出的模型有效地避免了凹形区域内的平衡点问题,可以对深凹形及复杂凹形图像进行有效分割,并且提高了分割精度。此外,该模型能融合到任何基于矢量场的活动轮廓模型中,具有广泛的普适性。     

一种基于主动轮廓模型的心脏核磁共振图像分割方法

提出一种基于主动轮廓模型的左室壁内、外膜分割方法.首先构造了主动轮廓模型的广义法向有偏梯度矢量流外力模型GNBGVF,作为对梯度矢量流(GVF)的改进,该外力场同时保持了切线方向和法线方向有偏的扩散,具有捕捉范围大、抗噪能力强,且在弱边界泄漏等问题上性能突出.就左室壁内膜的分割而言,考虑到左室壁的近似为圆形的特点,引入了圆形约束的能量项,有利于克服由于图像灰度不均、乳突肌等而导致的局部极小.对于左室壁外膜的分割,采用内膜的分割结果初始化,即通过重新组合梯度分量来构造外力场.该外力场能够克服原始梯度矢量流的不足,使得左室壁外膜边缘很弱时也能得到保持,可以自动、准确地分割外膜.实验结果表明,该方法能高效准确地分割左室壁内、外膜.     

一种改进的Snake模型与MRI图像分割

Snake模型分割图像时要求初始轮廓线位于图像特征附近,且难以处理深度凹陷区域。该文在快速Snake模型的目标函数中增加局部面积能量项,扩大了算法捕获图像特征的范围;以边缘增强后的BPV图像的梯度为参数,计算梯度向量流场以代替MRI图像的梯度,提高了算法处理弱边界和凹陷区域边界的能力,优化算法的时间复杂度仍然为O(nm)。实验结果表明,该算法能够有效地分割左心室MRI图像。     

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。     

结合核方法的选择性各向异性扩散去噪算法

在低信噪比图像噪声抑制处理中,为了有效地保持图像边缘,在基于多相位分层分割算法的各向异性扩散模型的基础上,提出一个基于核方法的选择性各向异性扩散去噪算法。该算法根据图像数据的线性不可分特点,首先利用核方法把多相位分层分割算法中的数据项从线性不可分的低维空间推广到可实现线性可分的高维特征空间,在特征空间中实现图像分割;然后根据分割得到的同质区域的梯度信息改进了P-M模型中的扩散系数;最后,在同质区域中采用改进的P-M模型平滑噪声。实验结果表明,该算法无论在噪声去除还是边缘保持上都具较好的效果。     

A multi-direction GVF snake for the segmentation of skin cancer images

A multi-direction gradient vector flow (GVF) snake-based scheme is proposed in this paper for the segmentation of skin cancer images. Unlike the traditional anisotropic diffusion (AD) filter, which has many disadvantages such as sensitivity to noise, a new AD filter has been developed to remove the noise. The proposed AD filter uses adaptive threshold selection and a new gradient computation method, which is robust to noise and can effectively remove the hairs. After the noise is removed from the skin cancer image, the image is segmented using a multi-direction GVF snake. The multi-direction GVF snake extends the single direction GVF snake and traces the boundary of the skin cancer even if there are other objects near the skin cancer region. Experiments performed on 11 cancer images show the effectiveness of the proposed algorithm.     

Adaptive diffusion flow active contours for image segmentation

Gradient vector flow (GVF) active contour model shows good performance at concavity convergence and initialization insensitivity, yet it is susceptible to weak edges as well as deep and narrow concavity. This paper proposes a novel external force, called adaptive diffusion flow (ADF), with adaptive diffusion strategies according to the characteristics of an image region in the parametric active contour model framework for image segmentation. We exploit a harmonic hypersurface minimal functional to substitute smoothness energy term in GVF for alleviating the possible leakage. We make use of the p(x) harmonic maps, in which p(x) ranges from 1 to 2, such that the diffusion process of the flow field can be adjusted adaptively according to image characteristics. We also incorporate an infinity laplacian functional to ADF active contour model to drive the active contours onto deep and narrow concave regions of objects. The experimental results demonstrate that ADF active contour model possesses several good properties, including noise robustness, weak edge preserving and concavity convergence.     

一种改进的多尺度梯度矢量流模型

梯度矢量流主动轮廓线模型是广泛应用于数字图像处理的一种目标轮廓跟踪算法,但易受干扰噪声及虚假边缘的影响,在结合多尺度图像分析的基础上,利用改进的梯度矢量流场,提出了一种改进的主动轮廓线模型。实验表明,该方法较好的限制了非目标边缘和噪声干扰的影响,提高了模型分割的精确性,具有较好的分割效果。     

一种基于广义梯度矢量流Snake模型的心脏MR图像分割方法

提出了一种基于广义梯度矢量流Snake模型的心脏核磁共振图像左心室内、外膜分割方法。首先构造了一种基于目标边缘的方向广义梯度矢量流(edge-based directional generalized gradient vector flow, EDGGVF) Snake模型,该模型在传统GGVF的基础上,结合目标边缘图梯度方向信息,将左心室内、外膜区分为正边缘和负边缘,从而实现左心室内外膜的全自动分割。其次,根据左心室近似为圆形的形状特点,引入了圆形能量约束,有利于克服由于图像灰度不均、乳突肌等引起的局部极小。实验结果表明,该方法可以高效准确地自动分割出左心室内、外膜。