基于改进窄带水平集的三维肝脏肿瘤分割

三维肝脏肿瘤识别是当前研究的热点问题,如何准确快速地从腹部CT序列中分割出肝脏肿瘤是肝部病变诊断的基础。针对水平集方法在进行分割时收敛速度较慢,设置窄带宽度固定不灵活的缺点,先利用分水岭算法,对肝脏图像进行“过分割”,搜索初始轮廓所在的分水岭块作为窄带区域进行标记,在窄带区域内用水平集算法使初始轮廓线收敛至准确轮廓。再以其边缘作为相邻CT序列的肿瘤初始轮廓,找出初始轮廓线所在的分水岭块,构成新的窄带,用水平集算法对轮廓线进行迭代分割出肿瘤。重复该过程,直至完成整个肝脏序列图像的肿瘤图像分割,进行三维重建。     

窄带水平集方法

为了提高水平集方法的实用性,降低其计算量,提出了一种新的窄带水平集方法.该方法设计了一种特殊的窄带结构,改进了传统的快速扫描法,并将其用于窄带水平集函数的重新初始化.引入了自适应性到测地线活动轮廓模型,使得演化过程中既能保持稳定性,又能加快演化速度.实验结果表明,该方法降低了用传统窄带水平集方法求解测地线活动轮廓模型的计算复杂度,比传统的窄带水平集方法具有更高的稳定性与求解效率.     

距离保持水平集演化模型的快速实现算法

针对梯度下降法收敛性较差、对局部极小值比较敏感的问题，提出一种改进NAG算法，并以此替换距离保持水平集演化（DRLSE）模型中的梯度下降算法，进而得到一个基于NAG的图像快速分割算法。首先，给出初始水平集演化方程；其次，用改进NAG算法计算梯度；最后，对水平集函数进行不断更新，从而避免水平集函数陷入局部极小值。实验结果表明，与DRLSE模型中的原算法相比，所提算法迭代次数减少了约30%，CPU运行时间减少了30%以上。该算法实现简单，能够对实时性要求较高的红外图像、医学图像进行快速、有效的分割。     

距离保持水平集演化模型的快速实现算法

针对梯度下降法收敛性较差、对局部极小值比较敏感的问题,提出一种改进NAG算法,并以此替换距离保持水平集演化（DRLSE）模型中的梯度下降算法,进而得到一个基于NAG的图像快速分割算法。首先,给出初始水平集演化方程;其次,用改进NAG算法计算梯度;最后,对水平集函数进行不断更新,从而避免水平集函数陷入局部极小值。实验结果表明,与DRLSE模型中的原算法相比,所提算法迭代次数减少了约30%,CPU运行时间减少了30%以上。该算法实现简单,能够对实时性要求较高的红外图像、医学图像进行快速、有效的分割。     

基于水平集的PSO算法的改进

粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)目前仍存在着早熟收敛和收敛速度较慢的难题,提出一种新的PSO改进算法.该算法利用水平集对PSO的每一代粒子按照适应度进行划分,把与目标相关的所有信息结合在一起,改变了原有的PSO进化公式,提高了算法的收敛速度;其次,对于每一代的某个个体进行变异,使其变异到粒子密度低的空间中去,从而提高了粒子的多样性,减少早熟发生的机会.实验证明,这种算法是有效的.     

基于窄带水平集的三维平面工艺模拟系统

表面工艺是MEMS制造的一种重要方法,实现其加工过程的计算机仿真可以为相关MEMS工艺研究和器件开发提供技术支持,减少相关MEMS产品的开发成本,缩短其开发周期.基于窄带水平集算法完成了表面加工工艺的三维表面工艺模拟系统.窄带水平集算法稳定,计算速度快处理拓扑变形非常灵活,本文将其应用于该软件仿真系统中,并进行了一列的仿真实验,将仿真结果与实际的流片电镜图对比,验证了仿真系统的精确性.     

一种新的窄带快速区域水平集C-V模型图像分割方法

Chan-Vese提出了区域水平集图像分割C-V模型,该模型随着水平集函数的演化,演化曲线能自然地改变其拓扑结构,因而在很多研究领域有着广泛的应用,特别是在图像分割、目标跟踪领域取得了显著的效果。基于区域的水平集函数比基于梯度的水平集函数在抗噪声方面也表现得更优秀,但是其演化水平集函数也更复杂,主要缺点是演化速度特别慢,限制了在大型高分辫率图像分割中的应用。针对此问题,提出了一种窄带快速区域水平集C-V模型,即先利用GV水平集在低分辨率的图像上检测出大致的边缘,然后映射到高分辨率的图像上,在其边缘的一个窄带内检测更为精确的边缘,其检测速度有了很大的提高。采用高分辫率的大型合成孔径雷达(SAR)遥感图像进行的实验证明了该方法能够快速而有效地提取出海岸线,满足工程中的实际应用。     

基于窄带水平集的曲线演化与左心室MRI图像分割

文章研究了基于窄带水平集的曲线演化方法并应用于心脏的MRI图像分割。分析了窄带的生成技术,提出了基于模板的距离函数生成方法;针对MRI图像的特点,给出了一种分割MRI图像的水平集速度函数,以处理图像中出现的区域灰度不一致性以及弱边界现象。MRI图像的分割实验证明了该文算法的有效性。     

结合均值聚类的窄带水平集曲线演化

水平集方法是目前常用的一种图像分割方法,但它在构造速度函数时仅使用了图像的梯度信息,对于MRI这类含有强噪音、弱边界等现象的图像很难取得理想的分割结果.针对这一问题,将图像的区域信息和梯度信息相结合,构造新的基于K-均值聚类的水平集速度函数,该速度函数有较强的抗噪性能,并且能够处理含有弱边界、低对比度的图像.对左心室MR图像的分割实验表明该方法具有良好的分割效果.     

基于窄带水平集的带标记线左心室核磁共振图像的自动分割

提出了一种全自动分割带标记线左心室核磁共振图像的方法.它主要由两部分组成:先采用支持向量机(SVM)进行左心室定位,从而给出初始轮廓线;然后用改进的窄带水平集(Level Set)方法演化曲线得到最终分割结果.该方法改进了窄带生成方法,减少了窄带生成时间.针对带标记线左心室核磁共振图像的成像特点,引入了块像素变差和灰度相似性的思想对水平集方法的速度项进行了改进.实验结果表明,该方法能全自动、快速、准确地实现左心室的分割.     

基于遗传算法的水平集超声图像分割

鉴于医学超声图像的信噪比较低,用经典的边缘提取算法无法得到较好的结果,因此,提出超声图像自动分割的一种新方法.其基本思想是在水平集分割方法的基础上,以能量函数作为评价函数,把图像分割问题变成一个优化问题,利用遗传算法的寻优高效性,搜索到能使分割质量到达最优的轮廓曲线.应用此方法对肝脏超声图像进行肿瘤的边缘提取,得到比较好的结果,从而完成图像的自动分割.     

用于图像分割的自适应距离保持水平集演化

Li等人提出的距离保持水平集方法有传统变分水平集方法不具备的许多优点,然而,它有初始曲线必须包围目标物体或完全置于目标物体内部或外部的缺点.提出一种自适应距离保持水平集方法,它无须初始曲线包围目标物体或完全置于目标物体内部或外部,即初始曲线可以置于图像的任何地方.它能够解决原方法所不能解决的一些图像分割问题,例如,能够从任意选取的一条初始曲线出发自动检测目标物体的内外轮廓,检测多目标物体以及深度凹陷区域的边缘,并能较好地提取目标物体的弱边界.对几幅具有不同目标边界形态的合成图像和自然图像进行了实验,结果都取得了预期的分割效果.     

基于增强补种的混合水平集CT图像分割

针对医学图像CT图像像素不均匀对图像局部分割算法影响较大的问题,提出一种基于Lagrangian粒子增强补种算法的混合水平集医学CT图像分割算法。首先,针对局部图像的非均匀性,通过在计算水平集公式前先计算Lagrangian标记粒子来重建内嵌交接界面,从而提高水平集算法的质量守恒特性;其次,针对传统粒子方法在处理界面奇异性和复杂几何相关问题上的不确定性,通过增加速度矢量和单位法向量来促进奇异点和拓扑变化点速度场的收敛;最后,通过在合成数据测试集和真实CT图像上的仿真测试表明,所提算法在边缘分割收敛精度及运算速度上均要优于对比算法。     

一种新的自适应水平集融合算法

在处理不均匀图像时,自适应距离保持水平集演化(ADPLS)算法速度快、不受初始轮廓影响,但精度较低;LBF算法精度高,但速度较慢同时易受初始轮廓影响。针对上述2种算法的优缺点,提出一种新的自适应融合算法。该算法根据图像信息自动调整ADPLS与局部二值拟合算法在融合算法中所占比重,实现不同算法的优势互补。实验结果证明,该融合算法在分割精度、速度及稳定性等方面有明显提高。     

一种新颖的快速水平集初始化方法

水平集方法是偏微分图像分析的一个重要的数值方法,其最大的问题是计算量大,速度缓慢,特别是需要频繁的初始化。针对这个问题进行深入研究,提出了基于数学形态学的水平集初始化方法。形态学方法分为平滑和重建两个步骤,利用基本的开、闭和膨胀运算来分别平滑数值不精确的距离函数和重建窄带。新的方法不仅具有很高的效率,而且可以适应各种拓扑变化,完全可以替代常规方法,运用于数字图像的实时处理中。     

求解约束优化问题的佳点集多目标进化算法

结合数论中的佳点集理论和多目标优化方法,提出一种求解约束优化问题的进化算法。将约束优化问题转化为多目标优化问题,引入佳点集理论,以确保所构造的个体在搜索空间内分布均匀,设计变异算子增加个体多样性,采用分群局部搜索方式,并根据Pareto非支配关系选择群体中的优势个体。实验结果表明,该算法具有较好的稳定性。     

基于变分Level Set方法的图像分割

文章主要利用levelset函数隐式地追踪图像的边界来实现图像分割。在该文中首先给出了一个变分问题以及相应的Euler-Lagrange方程,并且提出了一种求解该方程的数值算法,使得计算速度有了很大的提高。数值算例表明,该水平集算法具有数值稳定性,不会出现振荡现象,可以很好地处理拓扑结构的变化。     

基于位错理论的距离正则化水平集图像分割算法

把材料科学中的位错理论引入到水平集方法中.图像中水平集曲线的演化被看作刃位错中位错线的滑移过程,运用位错动力学机制推导出驱使水平集曲线演化的位错组态力.结合距离正则化水平集方法,把水平集方法的边缘检测函数替换为基于位错动力学理论的速度停止函数,并构建了新的距离正则化水平集函数演化方程.水平集曲线在位错组态力和速度停止函数的驱使下移动.位错组态力反映了单位长度曲线上的平均受力情况,不仅包括了图像梯度信息,也包括了位错组态力的作用范围等信息,因此可以有效地避免在局部图像梯度异常的情况下发生曲线停止演进的现象,或者避免在弱边缘处由于图像梯度较小发生局部边界泄漏的现象.实验结果表明,本文算法对弱边缘图像具有较好的分割效果.     

指纹图像奇异点提取算法的研究与实现

指纹图像特征点提取的数量与准确度直接影响到指纹特征匹配效率,在分析指纹图像特征的基础上,提出了基于方向场均值的Poincare索引算法,阐述了算法的基本模型、表示方法与具体实现过程。经实验证明,采用该算法能快速、准确地提取指纹图像的奇异点,对各种图像具有较好的适应性。