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结合参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型的优势,提出一种向量场卷积(VFC)外力加速的侧地活动轮廓(GAC)模型。利用外力场优势,通过引入基于VFC力场的双向边界吸引力和自适应膨胀力,自适应地调整模型曲线的演化方向。实验结果表明,该模型可以克服参数活动轮廓模型不能处理拓扑结构变化的问题,避免传统GAC模型曲线单边演化的现象,能够提取深度凹陷的目标边界,对初始轮廓不敏感,对图像噪声和弱边界具有较高的鲁棒性。 相似文献
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几何主动轮廓模型的缺点是对初始轮廓位置特别敏感,基于距离规则水平集(DRLSE)模型的初始轮廓曲线必须设置在目标边界的内部或者外部.基于边缘的自适应水平集(ALSE)模型,提出了一种提高初始轮廓鲁棒性的方法.但两种模型均容易出现陷入虚假边界、从弱边缘处泄露以及抗噪声能力差等问题.设计了一个结合自适应符号函数和自适应边缘指示函数的模型,使得主动轮廓演化能根据自适应符号函数的方向从初始轮廓开始自动进行膨胀及收缩,很好地改善了水平集对初始轮廓敏感的缺点,提高了鲁棒性,同时解决了水平集对收敛速度慢以及易从弱边缘处泄露的问题.此外,为了使得模型演化更加稳定,提出了一个新的距离规则项.实验结果表明:自适应符号函数的主动轮廓模型不仅可以提高分割质量,缩短图像分割时间,同时提高了对初始轮廓的鲁棒性. 相似文献
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提出了用改进Snake模型-GVF(Gradient Vector Field)Snake模型来实现医学图像病灶轮廓的提取,结合高斯平滑滤波、交互式给定初始轮廓点等方法提高轮廓提取的精度。该方法与传统的轮廓提取方法相比,具有捕获范围广、对噪声不敏感的特点,特别适合噪声大、位置不确定、形状不规则的病灶轮廓的提取。实验表明,采用该方法能有效地提取病灶轮廓,在临床上有广泛的应用前景。 相似文献
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融合局部和全局图像信息的活动轮廓模型 总被引:3,自引:0,他引:3
为了克服局部图像拟合模型对轮廓初始化敏感的不足,结合改进C-V模型,提出一种融合局部和全局图像信息的活动轮廓模型.首先由改进C-V模型的全局灰度拟合力和局部图像拟合模型的局部灰度拟合力的一个线性组合来构造水平集演化力,然后通过调整这2个拟合力的权重以提升该模型对轮廓初始化的灵活性,最后利用高斯滤波正则水平集函数法实现水平集函数的正则化.实验结果表明,对于一些真实和人造图像,文中模型显示了对轮廓初始化的鲁棒性,以及较好地处理灰度不均图像的能力. 相似文献
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主动轮廓模型存在演化速度慢、对初始轮廓和噪声敏感、弱边缘泄漏及目标过分割等问题。对以上问题进行了研究,提出了融合显著性特征的自适应主动轮廓模型。提出基于去雾算法的显著性映射作为正则项提升模型对初始轮廓位置的鲁棒性,防止轮廓演化过程过早陷入局部最优解,同时缩短轮廓演化时间。为了防止模型在演化过程中出现弱边界泄漏,模型中引入边缘检测函数作为能量泛函的权重。该模型利用最大面积稀疏约束,提出自适应目标提取方法来消除目标过分割影响。与多种主动轮廓模型在数据集MRSA500(500张)上进行实验对比,表明了提出的模型对初始轮廓和噪声的鲁棒性,而且提出模型的平均分割效率提升约5.6倍,平均Jaccard相似度系数提升约22%。 相似文献
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为了增强对初始轮廓的鲁棒性并提高对灰度不均图像、噪声图像的分割效率,提出一种基于区域的活动轮廓模型。首先分别构造全局灰度拟合力与局部灰度拟合力,然后用线性组合获得模型的拟合项,并通过调整拟合力之间的权重提高模型对初始轮廓的鲁棒性,最后利用演化曲线的长度项保持曲线的光滑性。通过实验结果可以看出:与区域可变灰度拟合(RSF)模型和选择性局部或全局分割(SLGS)模型相比,所提模型的迭代步数分别减少了约57%和31%,分割时间分别减少了约62%和14%。所提模型在无需初始轮廓的情况下,不仅可以快速、准确地分割灰度不均图像和噪声图像,而且对医学图像和红外图像等一些实际应用图像也有很好的分割效果。 相似文献
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核磁共振图像的脑组织提取是神经图像处理研究中的一个重要步骤。将传统的几何活动轮廓模型与二值水平集函数相结合,提出了一种新型的二值水平集活动轮廓模型,并基于该模型提出了一种能够自动、准确实现MRI脑组织提取的方法。该方法在脑组织内部自动设定最优初始轮廓曲线,将该演化曲线隐含地表示成一个高维函数的零水平集,零水平集在基于区域的图像力驱动下不断演化并达到待分割脑部图像的边缘。将基于该方法的脑组织提取结果与作为金标准的专家手动分割结果和其他流行算法相比较,结果表明提出的脑组织提取方法能够自动、准确和快速地提取MRI脑组织,是一种鲁棒性较好的MRI脑组织提取方法。 相似文献
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心脏磁共振图像的分割是心脏功能辅助诊断和分析的基础,而左心室轮廓的提取则是正确分割心脏磁共振图像的关键。提出了一种提取心脏磁共振图像中左心室轮廓的方法。该方法首先采用一种自适应边缘保持平滑算法对心脏磁共振图像作平滑处理,接着采用K均值聚类算法对心脏磁共振图像作聚类分析,然后采用基于变分水平集方法的几何主动轮廓线模型提取左心室轮廓。实验表明,该方法能够克服心脏磁共振图像中的噪声和心脏周边组织的影响,而且具有较好的准确性和鲁棒性。 相似文献
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Active contour models can be successfully used in multimedia database retrieval systems if they have good accuracy and high speed. The majority of existing active contour models do not lock on to interest objects very accurately and quickly especially in complex images. The behavior of the active contour is generally controlled by its internal and external energies. Internal energy is composed of two parts; the first part acts to shorten the active contour as it iterates towards the interest object, while the second part is the curvature of the active contour and forces smoothness of active contour during its movement towards interest object. In this paper, first a reformulated internal energy is proposed to improve the computation of curvature at point v
i by making use of the three points v
i – 1, v
i and v
i + 1. Second, an accurate and high speed active contour model, SAC is proposed based on reformulating internal energy by removing the curvature part and using Gaussian filtering with low scale of smoothing. The SAC model has only one parameter that affects the internal energy of active contour and as a result of using the Curvature Scale Space (CSS)1 technique for smoothing, the SAC model is more independent of model parameter setting and the initial snake. 相似文献
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Multiscale Active Contours 总被引:1,自引:0,他引:1
Xavier Bresson Pierre Vandergheynst Jean-Philippe Thiran 《International Journal of Computer Vision》2006,70(3):197-211
We propose a new multiscale image segmentation model, based on the active contour/snake model and the Polyakov action. The
concept of scale, general issue in physics and signal processing, is introduced in the active contour model, which is a well-known image segmentation
model that consists of evolving a contour in images toward the boundaries of objects. The Polyakov action, introduced in image
processing by Sochen-Kimmel-Malladi in Sochen et al. (1998), provides an efficient mathematical framework to define a multiscale
segmentation model because it generalizes the concept of harmonic maps embedded in higher-dimensional Riemannian manifolds
such as multiscale images. Our multiscale segmentation model, unlike classical multiscale segmentations which work scale by
scale to speed up the segmentation process, uses all scales simultaneously, i.e. the whole scale space, to introduce the geometry
of multiscale images in the segmentation process. The extracted multiscale structures will be useful to efficiently improve
the robustness and the performance of standard shape analysis techniques such as shape recognition and shape registration.
Another advantage of our method is to use not only the Gaussian scale space but also many other multiscale spaces such as
the Perona-Malik scale space, the curvature scale space or the Beltrami scale space. Finally, this multiscale segmentation
technique is coupled with a multiscale edge detecting function based on the gradient vector flow model, which is able to extract
convex and concave object boundaries independent of the initial condition. We apply our multiscale segmentation model on a
synthetic image and a medical image. 相似文献
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窄带主动轮廓模型及在医学和纹理图像局部分割中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的基于二值水平集的窄带主动轮廓模型用于局部分割.通过对二值水平集进行形态学膨胀和腐蚀操作, 提出一种稳定灵活可控的窄带控制方案,该方案可使得曲线进化精度从一个像素宽度灵活变化到任意大小. 考虑到局部分割一般要求初始轮廓置于待分割目标内部并不断膨胀进化直至目标边缘,本文提出用形态学闭运算作为新的曲线平滑方案. 与传统的高斯平滑和曲率平滑方案相比,形态学闭运算不仅能够更好地促进曲线的膨胀进化,而且有利于保持水平集函数的二值性. 此外,本文提出的方法是一种通用的自然框架,可以根据不同的需求设计不同的速度函数. 为了证明所提出的局部分割框架的有效性和鲁棒性,本文以医学图像和纹理图像为例分别设计了两个速度函数: 一个是融合了磁共振脑图像的非严格对称信息的速度函数用于大脑皮质下结构的局部分割;另一个是融合了局部熵和局部梯 度算子的速度函数用于纹理图像的局部分割. 在合成图像、医学图像和纹理图像上的实验证明了本文方法在局部分割中的有效性和鲁棒性. 相似文献