基于多空间图像融合的白细胞自动分割

针对目前白细胞分割存在的准确率不高、粘连细胞不易分割等问题,提出基于多空间图像融合的白细胞自动分割算法。根据细胞显微图像饱和度分量S和蓝色分量B的分布特点,构造融合图像,减弱内部空洞对分割的影响,为细胞核和单细胞的初分割奠定基础。对于粘连细胞图像,利用轮廓相邻点的行列式检测细胞边缘轮廓凹点并根据凹点索引值关系式定位粘连区域,最后采用线性插值修补轮廓。实验结果表明,上述算法可精确分割白细胞,分割正确率达到96%。     

Snake模型初始轮廓选取的研究

针对Snake模型处理复杂背景图像时的初始轮廓自动选取问题,该文采用分水岭算法先对图像进行分割,并将得到的边界作为Snake模型的初始边缘轮廓。由于分水岭算法具有将目标物体从复杂背景中分割开来的优点,使得在应用Snake模型对复杂图像进行分割时减少了人工的干预。经过实验对比,采用分水岭算法对玉米秸秆图像进行边缘轮廓的提取能达到较好的效果,为自动进行Snake模型的计算提供了一种较好的初始轮廓处理方法。     

结合显著性和边缘信息的水平集图像分割方法

针对 LBF 模型对初始轮廓的依赖性和对边缘的弱控制能力,研究了一种结合显著性和边缘信息 的水平集图像分割方法。首先,结合小波分析理论,基于视觉注意机制构造图像显著图;然后,利用小波分解 所描述的图像边缘信息,构造边缘检测函数,同自适应初始轮廓一起引入到 LBF 水平集模型中,并用有限差 分法进行数值求解。实验结果表明,提出的图像分割方法能有效降低初始轮廓位置对活动轮廓模型的影响,对 合成图像、自然图像均有较好的分割结果,相较于其他传统方法具有更高的演化效率和分割质量。     

红外图像活动轮廓分割算法

红外图像通常存在边缘模糊、对比度低、背景复杂等特点,传统的活动轮廓模型难以达到理想的分割效果。针对这种情况,提出了一种能够用于红外图像分割的边缘活动轮廓模型。该模型采用了结合图像局部熵信息定义的边缘停止函数,同时提出了一种针对红外图像的自动选取初始轮廓的方法,进一步提高了算法的效率。实验结果表明,采用该模型能够有效分割红外图像。     

融合Snake模型与拓扑路线的图像分割算法

为了能够提高图像边缘检测的准确度,提出一种新型图像处理算法.该算法是基于主动轮廓方法和拓扑路线相结合的方法,目的是提高图像检测过程的精确度.该算法提出了新型技术来整合拓扑路线和主动轮廓方法各自的优点.将基于拓扑路线的初始分割边界作为Snake模型输入信号,并逐步演化成为最终对象的分割边界.实验结果表明,该算法可以处理低对比度图像,同时可以提高针对弱图像边界进行分割的准确度,取得了更好的图像分割和边缘检测效果,说明该算法有改进低对比度和自动图像分割系统的处理能力.     

融合边缘与过渡区域提取的人物证件照分割

针对人物证件照自动换底过程中的图像分割问题,本文提出一种融合边缘与过渡区域提取的图像分割方法。此方法先利用Canny算子对三个颜色分量RGB分别进行边缘检测,综合三个颜色分量的边缘检测结果获得证件照中人物的初始轮廓。然后,提取RGB颜色分量的过渡区域,整合并利用其补足初始轮廓中可能出现的断裂问题。最后,利用形态学腐蚀运算收缩人物的目标轮廓,消除人物和背景之间具有原图背景色的残留过渡地带,实现证件照中人物的分割与背景颜色的替换。在一系列人物证件照上的实验结果证实了本文方法的有效性。     

基于区域显著性的活动轮廓分割模型

提出一种新的活动轮廓分割模型,结合视觉显著性检测机制自动获取待分割图像中目标物体的先验形状信息,并自适应地构造初始轮廓,从而降低了初始轮廓位置对分割算法的影响.同时实现了活动轮廓模型对图像的自适应分割和自动分割,使得分割结果更符合人类视觉感知特性.实验结果表明,该模型有较好的分割效果,迭代次数少,且运行时间短.     

多视点图像的前景对象自动分割方法

为了将前景对象从多视点图像中自动地分割出来,提出一种基于多视点图像特征分析的对象提取方法.首先采用改进的随机Hough变换提取极线平面图中的直线,并对已检测直线的斜率进行统计分析;然后根据对象在场景中所处的深度,将对应斜率的直线转换到原始图像空间中得到初始轮廓;并利用边缘生长方法缩短断开边缘的间距;最后采用边缘连接方法获得闭合的轮廓曲线.实验结果表明,与基于水平集的主动轮廓模型分割方法相比,文中方法能更加快速、精确地将对象从复杂场景中分割出来.     

基于改进CV模型的立体图像分割方法

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。     

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.     

一种基于边缘梯度的图像分割方法

利用Krisch边缘方向算子，实现了对彩色和服图片中的和服边缘检测，同时根据真实边界点处的梯度强度值大于其左右邻域的梯度强度值的特征，获得了边缘细化。在结合边界跟踪技术的基础上，有效地去除了和服中大量的与和服分割无关的花瓣图案，得到了和服的有效边缘。实用的边缘连接技术则成功地实现了和服图片中和服各部分的分割。实验结果表明该方法在和服分割上是一种实用的和成功的方法。     

一种具有拓扑自适应性的图象两步分割方法

为了准确提取出感兴趣区域的边界，研究出一种具有拓扑自适应性的图象两步分割方法，即基于棱边检测算子的B样条活动围道分割方法，该方法首先是进行图象的底层分割，即用基于图象局部特性（像元邻域）操作的棱边检测算子来检测图象的棱边点，然后进行图象的高层分割，即用基于图象全局统计特性的B样条活动围道分割方法来求取对象的准确边界，另外，还提出了基于区域欧拉数的拓扑自适应处理方案，该两图像分割方法具有人为干预少，对初始条件不敏感，拓扑自适应性强等优点，试验结果证明了该方法的有效性。     

一种基于边缘生长的灰度和彩色图象分割方法

边缘检测可以快速准确地提供区域分割的边缘点,是图象处理的一个重要领域。但由于边缘点不连续和难以把存在大量碎边缘点的高细节区提取出来这两个原因,而不能直接实现完整意义上的图象分割。为此提出用边缘生长的方法来解决不连续的边缘点链接问题和通过找出高细节区周围的区域,以便间接地将高细节区围成一个区域。该算法是边缘检测的后续处理,适合于多种应用目的,同时还可以嵌入到其它利用边缘信息的分割算法中。     

分水岭算法应用于主动轮廓模型能量分割算法的研究

主动轮廓模型(snake模型)被广泛应用于边缘提取、图像分割等领域。该模型能对目标适当初始化,并进行自主收敛,使得能量处于极小值状态,以达到目标分离的效果。当目标初始位置敏感时,需要依赖其他机制对内部能量进行合理初始化,由于模型的非凸性,它有可能收敛到局部极值点甚至发散。将分水岭算法应用于主动轮廓模型的能量分割算法,通过改进的分水岭算法确定主动轮廓模型的初始轮廓,利用迭代完成对轮廓点周围的局部近邻点的检索,以选取更小的轮廓模型,当获得最小值时完成目标轮廓的提取。     

基于改进Snake模型的图像分割方法

Snake（主动轮廓线）模型即能量最小化运动曲线模型，最初由Kass在1987年提出，具有良好的获取特定区域内目标边缘的能力，是一种极为有效的图像分割方法。针对传统Snake模型对初始轮廓的依赖性问题，利用围绕目标形心的圆环间平均灰度差异来确定初始轮廓点，对噪声的干扰有一定的抑制作用，并减少了人工选取的工作量。通过离散Snake算法与分段DP算法的有效结合来获取图像的特征边缘点，以提高Snake算法的收敛速度。最后利用单调性原则对边缘点进行分区，在各个单调区间内采用曲线拟合的方法来获得连续的图像边缘。实验结果表明，基于改进Snake模型的图像分割方法可以从图像中提取连续、封闭的边缘曲线，能够较好的将目标从图像中提取出来。     

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。     

基于形态学和活动轮廓模型的活体细胞图像分割算法

针对常用细胞轮廓分割方法人工干预较多的缺点，提出基于形态学和活动轮廓模型的活体细胞图像分割算法．利用形态学的基本操作提取活体细胞的初始轮廓，运用活动轮廓模型提取准确的细胞轮廓．实验表明该算法鲁棒性和准确性较好，能在无人工干预的情况下获取准确的细胞边缘．     

基于格式塔心理学原理的几何活动轮廓模型

基于格式塔心理学原理提出了一种几何活动轮廓模型,并将其应用于图像分割。当轮廓曲线远离目标边界时,应用格式塔心理学目标-背景原则,其能量函数主要由区域间差异性组成;当轮廓曲线位于目标边界附近时,应用格式塔心理学接近性原则,其能量函数主要由区域内一致性组成。该模型符合知觉特性,是几何活动轮廓模型的一般形式,且融合图像区域信息和边界信息。通过侧脑室和肿瘤医学图像分割实验,其结果表明,该模型对模糊边界图像的自动分割具有一定的普适性,能达到满意的分割效果。将该模型应用到多目标的免疫细胞图像分割中,能一次性完成将细胞质从细胞核和体液两种不同背景中分割出来的任务。