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.     

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。     

差分进化算法GVF Snake模型在PET图像分割中的应用

利用PET图像进行诊治时需要对人体病灶精确定位,PET图像中病灶目标区域的分割是早期诊断与治疗的前提和关键。基于传统Snake模型的方法在PET图像分割时存在对初始轮廓过于敏感,难以收敛到目标凹型区域等问题,为此将GVF Snake模型引入PET图像的分割中。为防止GVF Snake模型陷入局部最优,进一步利用差分进化(DE)算法的全局优化特性对GVF Snake模型分割的结果进行优化,提高PET图像分割精度。实验结果表明,该方法能有效地对PET图像中的病灶目标区域进行分割,可避免陷入局部最优且具有良好的实时性。     

一种基于断点处边缘方向保持假设的闭合轮廓提取方法

文中提出了一种新颖的闭合轮廓提取方法.分析了当GVF Snake模型处理边缘断裂的图像时,存在无法提取目标原始轮廓信息,尤其是目标边角信息的问题.在GVF外力场演化的能量模型的基础上,基于保持断点处边缘原方向的假设,提出了一种新的具有边角保持特性的能量模型,由此模型得到了边角保持GVF(CP-GVF)外力场.CP-GVF外力场解决了当目标轮廓发生断裂时断点对于GVF外力场的影响问题,能够根据断点处的边缘方向信息,以保持该边缘方向的方式恢复目标轮廓中丢失的边角信息,从而恢复这类目标的原始形状.不同边缘结构的仿真图像和真实图像的实验结果验证了算法的性能.     

改进的主动轮廓模型在脑肿瘤MRI图像轮廓提取中的应用

针对主动轮廓模型(Snake)处理图像时的初始轮廓选取问题,采用改进的区域增长法对图像进行预分割,并将得到的边缘作为主动轮廓模型的初始边缘轮廓;然后分别用sobel算子与梯度矢量流(GVF)代替图像梯度进行主动轮廓模型外部能量的计算,在速度满足要求的情况下,提高了目标区域的提取精度.实验结果表明,基于GVF的主动轮廓模型在脑肿瘤的轮廓提取中能取得更好的效果.     

Snake模型与深度凹陷区域的分割

在基于Snake模型的图像分割中,深度凹陷区域的分割是一个难点．尽管GVFSnake模型极大地改善了这个问题,但它需要事先求解一个偏微分方程组,增大了计算量;同时,GVFsnake模型在初始化时还存在一个“临界点”问题．探讨了深度凹陷区域的分割,用离散轮廓上顺序3点所成三角形内切圆圆心来定义离散轮廓的曲率,该曲率既能反映轮廓的弯曲程度,又具有合理的方向．基于该曲率定义了曲率外力项,构造了基于Snake模型的两阶段算法,先采用传统Snake模型使离散轮廓逼近目标边缘,然后在曲率外力的作用下使离散轮廓进入目标的凹陷区．曲率外力项的引入能较好地解决深度凹陷区域的分割问题,也可以扩展该外力项来扩大Snake模型的捕捉范围．实验结果表明该方法是有效的．     

基于Snake模型的血管树骨架三维重建技术

从两幅不同角度的造影图像实现血管树的三维骨架重建,传统重建方法常常需要较多的人工干预,才能为每一点找到准确的对应点.文中研究了一种基于Snake模型的重建方法.它在采用多尺度Gabor滤波提取造影血管中轴线的基础上,选取血管树分叉点,优化几何变换矩阵,提高用以初始化Snake的对应点的准确性;然后,针对血管的特性,文中采用GVF(Gradient Vector Flow)流量场作为三维Snake的外部能量场,并给出最小化血管Snake模型能量函数的表达式,使Snake保持自身平滑连续的同时在空间中发生形变以逼近真实轮廓.实验结果表明,该方法与传统的重建方法相比,不但减少了人工干预,而且有效地提高了重建精度.     

融合GVF Snake与肤色模型的手势轮廓提取方法

针对在基于视觉的手势识别系统中手势轮廓难以准确提取问题,本文提出一种融合GVF Snake和肤色模型的手势轮廓提取方法.首先把图像由RGB空间转换到YCb'Cr’空间,利用该空间上的椭圆肤色模型检测出手势区域并提取手势轮廓作为GVF Snake模型的初始轮廓曲线;然后根据图像分块思想把检测出的手势所在图像区域分割出来,并计算该图像分块的梯度值;最后在图像分块和初始轮廓曲线的基础上通过GVF Snake模型迭代搜素准确提取手势轮廓.实验结果表明,本文提出的手势轮廓提取方法无需人工参与,准确性上优于肤色模型、传统Snake模型,实时性上优于GVF Snake模型,满足手势识别系统中手势轮廓提取的实时性和准确性要求.检测准确、实时性高.     

基于GLOH描述子和GVF Snake的绝缘子覆冰检测算法

利用计算机视觉和图像处理技术对绝缘子覆冰情况进行检测,在保障电力系统的安全运行方面具有非常重要的作用。提出了一种基于GLOH描述子和GVF Snake的绝缘子覆冰检测算法,该算法首先对输入图像进行预处理;其次提取感兴趣的目标区域,该区域内包含绝缘子信息;然后利用GLOH描述子来定位绝缘子,再利用GVF Snake模型来精确检测绝缘子轮廓;最后对绝缘子轮廓进行分析,通过计算最大径向距离来确定绝缘子是否存在覆冰情况,并在覆冰情况下计算覆冰的厚度。实验结果说明了此方法可以有效地判断出绝缘子是否存在覆冰现象。     

基于GVF Snake模型的舌体轮廓实时自动提取

正确快速分割舌体轮廓是中医舌诊实时系统的重要前提.针对Snake算法中初始轮廓设置复杂,以及Snake模型因力场迭代次数过多而造成运行时间过长的问题,提出了一种新的舌体轮廓提取方法.该方法首先利用舌体的RGB值的特殊性,提取出增强的舌体区域的大致轮廓,然后计算出增强的舌体区域的梯度矢量流力场,最后根据该GVF力场的分布规律,自动寻找并获取到非常贴近初始轮廓的Snake轮廓线.实验表明,使用该方法,舌体轮廓分割能在2秒钟内完成,满足了中医舌诊系统的实时性.     

基于GVF和压力Snake模型的哑铃型目标提取

针对传统活动模型初始化曲线严格的位置选择问题和梯度矢量流场模型存在的哑铃型目标"临界点"问题,提出了梯度矢量流场构造出气球压力的活动轮廓改进模型.利用了梯度矢量流场决定形变点的压力方向,在该构造压力与图像外力及轮廓曲线内力的共同作用下模型完成目标提取.结合实例对改进模型和算法进行了试验分析,结果表明了模型的可行性和算法的有效性.     

Video object tracking based on improved gradient vector flow snake and intra-frame centroids tracking method

Accurately tracking the video object in video sequence is a crucial stage for video object processing which has wide applications in different fields. In this paper, a novel video object tracking algorithm based on the improved gradient vector flow (GVF) snake model and intra-frame centroids tracking algorithm is proposed. Unlike traditional gradient vector flow snake, the improved gradient vector flow snake adopts anisotropic diffusion and a four directions edge operator to solve the blurry boundary and edge shifting problem. Then the improved gradient vector flow snake is employed to extract the object contour in each frame of the video sequence. To set the initial contour of the gradient vector flow snake automatically, we design an intra-frame centroids tracking algorithm. Splitting the original video sequence into segments, for each segment, the initial contours of first two frames are set by change detection based on t-distribution significance test. Then, utilizing the redundancy between the consecutive frames, the subsequent frames’ initial contours are obtained by intra-frame motion vectors. Experimental results with several test video sequences indicate the validity and accuracy of the video object tracking.     

基于GVF的骨架snake模型

提出了一种基于梯度矢量流(GVF)的快速收敛骨架snake算法。首先利用GVF变换后凹腔内外力的特点检测出物体的骨架，然后以骨架作为指引修改其外力的方向和大小，以达到快速收敛。该算法不但能解决GVF不能解决的深凹腔问题，而且在速度上也远远超过GVF。     

一种新的心脏核磁共振图像分割方法

心脏核磁共振图像分割一直是医学影像分析领域的研究热点和难点,文中提出了一种基于梯度矢量流Snake模型的左心室分割方法.作为对梯度矢量流(GVF)的改进,提出了退化最小曲面梯度矢量流(dmsGVF).该模型对弱边界泄漏有更好的鲁棒性;挖掘了左心室的形状特点,采用相应的形状约束,克服了由于图像灰度不均而导致的局部极小,也大大减弱了分割结果对初始轮廓的依赖;对于左室壁外膜的分割,挖掘了左室壁内、外膜的位置关系,通过重新组合梯度分量来构造新的外力场.这种外力场能够克服原始梯度矢量流的不足,使得室壁外膜边缘很弱时也能得到保持,以左室壁内膜分割结果作为初始化能够自动地分割出左室壁外膜.实验结果表明,该方法能高效准确地同时分割左室壁内、外膜.     

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.     

基于模板和GVF蛇形步态轮廓提取*

提出了一种基于模板和改进的gradient vector flow(GVF)分割方法。该方法先手工建立初始化模板,利用初始化模板和分割对象的周期性线性匹配,并基于Chamfer距离寻找最佳匹配模板;把该最优模板轮廓作为改进GVF的初始轮廓,再使用改进的GVF算法分割出对象。该算法仅需建立一次初始化模板,以后具有通用性,而且对于阴影和背景影响有较好的分割效果。对加利福尼亚大学步态数据库研究显示了该方法的有效性。     

基于GVF模型的图像分割方法的改进

基于GVF模型的图像分割方法克服了snake模型对凹凸形状物体分割效果不好的缺点，但它对细长凹陷物体的分割效果仍然不佳。本文通过GVF模型力场的分析，对GVF模型进行了改进，克服了GVF模型的上述缺点，通过在改进的GVF模型中引入和设置方向矢量，还可分割出任何感兴趣的物体。     

基于改进的GVF模型的CT图像分割方法

活动轮廓模型被广泛应用于医学图像分割之中．文中针对CT图像的分割方法进行了探讨，提出了一种基于GVF模型的改进的活动轮廓分割法。改进方法采用轮廓中心法及引入一作用力的方法，克服了GVF模型不能处理深度凹陷区域的问题．实验结果表明，改进后的分割方法较原Snake模型及GVF模型的效果更好．     

An improved GVF snake based breast region extrapolation scheme for digital mammograms

To accurately extrapolate the breast region from a mammogram is a crucial stage of breast mass analysis. It significantly influences the overall analysis accuracy and processing speed of the whole breast mass analysis. In this paper, a novel edge map adjusting gradient vector flow snake (EMA GVF snake) algorithm for extrapolation of breast region from mammograms is proposed. In the proposed algorithm, the median filter is used to filter out the noise in a mammogram, the scale down stage is used to resize down the mammogram size (hence speeding up the extrapolation). The binarization processing stage and the morphological erosion processing stage are used to find a rough breast border. Then a novel gradient adjusting stage is applied to get a modified edge map and the gradient vector flow snake (GVF snake) is used to get the accurate breast border from the rough breast border. The proposed algorithm is tested on 322 digital mammograms from the Mammogram Image Analysis Society database. The mean error function, misclassification error function and the relative foreground area error function are conducted to evaluate the results of the detected breast border and the extracted breast region. Experimental results show that the breast border extrapolated by the proposed algorithm approximately follows the breast border extrapolated by an expert radiologist. Experimental results also show that the proposed algorithm is more robust and precise than the traditional GVF snake scheme for the breast extrapolation on mammograms.     

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.