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在图像分割领域中,几何活动轮廓模型是较成功的方法之一。但现有的几何活动轮廓模型大都需要为演化曲线定义一个初始位置,这容易导致图像分割结果受初始轮廓位置的影响。为此,结合图像的局部和全局信息构造一个新的符号压力函数,提出一个以偏微分方程形式存在的快速图像分割模型。所提模型形式简单,算法过程容易实现。实验结果表明,该模型允许常值初始化,无需初始轮廓即可快速分割三相图像、灰度不均图像、渐变图像以及深度图像等多类图像。 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... 相似文献
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PC模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型,它实际上是利用水平集方法解决分片常值灰度图像的分割问题。提出一个以偏微分方程形式表达的新模型,它可以看成是PC模型的一种改进。实验显示:新模型能够实现分片常值灰度图像的快速分割,同时迭代次数对初始轮廓的大小和位置不敏感。 相似文献
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为了克服Chan-Vese(CV)模型对初始轮廓敏感的不足,提高分割效率,针对双目立体图像,提出了一种基于双目视差的CV模型。该方法利用双目立体图像的双目视差进行预分割,将分割得到的结果自适应地构造为CV模型的初始轮廓,再通过改进后的能量泛函进行曲线演化,使其接近真实目标边缘,最后得到预期的分割结果。经过实验证明,该模型能有效分割双目立体图像,提高分割效率,对初始轮廓也具有较好的鲁棒性。 相似文献
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图像分割是医学三维重建、医学可视化等的基础,对疾病的诊断和治疗有着重要的临床意义,目前,用于医学图像分割的算法很多,而活动轮廓模型(Active Contour Model)的提出则是这个领域的一个重大突破。介绍活动轮廓模型从参数活动轮廓模型到几何活动轮廓模型的发展过程及发展现状,提出活动轮廓模型的研究和发展方向。 相似文献
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图像分割是医学三维重建、医学可视化等的基础,对疾病的诊断和治疗有着重要的临床意义,目前,用于医学图像分割的算法很多,而活动轮廓模型(Active Contour Model)的提出则是这个领域的一个重大突破。介绍活动轮廓模型从参数活动轮廓模型到几何活动轮廓模型的发展过程及发展现状,提出活动轮廓模型的研究和发展方向。 相似文献
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基于几何活动轮廓模型的图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
为降低噪声对图像分割的影响,提出一个几何活动轮廓模型,并应用变分方法求解出模型对应的水平集曲线演化的偏微分方程。该模型考虑到图像区域和边缘的先验信息,并充分考虑图像的统计信息。引入一个惩罚项作为内部能量项,以避免耗时的重新初始化过程。为了验证模型的有效性,文中基于简单的高斯型概率密度函数建立分割实例,结合应用高效且无条件稳定的AOS算法进行分割实验。实验结果表明,模型准确性较高,具有良好的抗噪性、高效性。 相似文献
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基于区域的局部二值拟合模型在处理灰度不均匀图像方面有较大优势,但其只考虑原始图像灰度的平均统计信息,对于包含大量噪声的图像通常很难获得理想的效果。为克服上述缺陷,提出一种基于原始图像和差分图像统计信息的分割模型。该模型在原始图像灰度统计信息的基础上,加入差分图像信息,分别对原始图像和差分图像构造以高斯函数为核函数的能量方程,并运用梯度下降法求解,驱使活动轮廓向目标边缘演化。实验结果表明,与传统活动轮廓模型相比,该模型能正确提取含有噪声和信噪比低的图像,同时对初始轮廓曲线有更高的鲁棒性。 相似文献
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活动轮廓模型的图像分割方法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
基于活动轮廓模型的图像分割方法作为计算机视觉应用领域的一个研究热点而倍受关注。文中首先阐述活动轮廓模型的数学模型及其相关的数值实现方法。然后以参数活动模型和几何活动模型的发展为主线, 对活动模型的发展进行综述, 对其应用于图像分割的经典方法、优势和所存在的问题进行比较性研究。最后对活动轮廓模型的未来发展进行展望。 相似文献
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基于区域相似性的活动轮廓SAR图像分割 总被引:3,自引:0,他引:3
为了克服传统活动轮廓SAR分割模型高度依赖统计分布假定的缺点,结合基于成对相似性的图划分方法和几何活动轮廓模型的优点,提出了基于区域相似性的活动轮廓SAR分割模型.首先将原始图像过分割成同质子区域集;然后结合强度和纹理信息真实度量子区域的成对相似性,并以此定义能量泛函;最后利用基于过分割的规则化和快速曲线演化实现SAR图像的有效分割.真实SAR图像的实验结果表明,该模型能快速、准确地得到SAR图像的分割结果. 相似文献
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针对传统参数活动轮廓模型存在对轮廓线初始位置敏感的缺点,提出了方向气球力活动轮廓模型并应用于MRI图像分割。该模型利用底层图像分割的结果确定外力的方向,使气球力方向始终指向目标边界,引导轮廓线变形。当轮廓线运动到目标边界附近时,在高斯势力作用下继续变形,完成图像高层分割。实验结果表明,该模型与轮廓线初始位置无关,能实现MRI图像的自动分割。 相似文献
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针对灰度不均匀图像的分割问题,提出一个基于区域的活动轮廓模型。通过构造包含图像局部信息的局部图像拟合偏差能量泛函,度量真实图像与拟合图像的偏差,并在全局凸分割的基础上,将分裂Bregman技术应用到模型能量泛函的最小化问题中,以提高分割速率。同时引入边界检测函数更加准确地探测边界位置,以提高模型的分割准确性。实验结果表明,该模型不仅可以正确分割灰度不均匀图像和受噪声干扰的图像,而且对于多目标图像以及灰度分布均值相同、方差不同的图像,也能快速、准确地得到分割结果。 相似文献
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基于传统Chan-Vese( CV)模型,结合图像聚类信息,提出一种有效的活动轮廓模型图像分割方法。该方法首先改进CV模型的能量泛函,考虑图像的梯度信息,提高图像分割的精确度。其次在能量泛函中添加图像的聚类信息系数K,并使用图像的聚类信息实现对水平集轮廓曲线的自动初始化。在分割处理彩色图像时,为提高分割效率,对彩色RGB图像的三通道进行加权处理。最后为能量泛函添加正则项,避免水平集的重新初始化,完成对灰度图像及彩色图像的快速精确分割。实验表明该方法的有效性。 相似文献