基于粒子群优化算法的改进Snake模型的图像分割方法

虽然Snake模型是一种有效的基于参数的轮廓探测方法,但由于其对初始位置过于敏感,不但参数选取缺乏严格的理论指导,且不能处理拓扑结构改变的问题。为此,针对Snake模型在弱边缘处容易溢出等不足,首先通过引入区域信息对Snake模型的图像力进行了修正,然后对Snake模型容易陷入局部极小化的问题,利用粒子群优化算法的全局优化特性和良好的数值稳定性来对Snake模型的分割结果进行优化。人工合成图像和医学图像的实验结果表明,该方法是有效的。     

一种改进的基于蛇模型的分割方法

CT图像的分割在临床的诊断和治疗中有着重大的意义。其中Snake分割算法能够得到较好的分割结果,该文通过对传统Snake算法基本原理的研究,提出了一种改进的Snake分割模型。首先,通过数学形态学的方法得到CT图像的边缘,其次,运用改进的能量方程对分割过程进行迭代。优化的Snake模型能够克服传统Snake模型无法收敛于极凹处以及对噪声敏感的问题。通过实验将模型应用于实际CT图像分割,并且得到较精确的实验结果。     

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。     

分水岭优化的Snake模型肝脏图像分割

Snake算法是主动轮廓模型的经典算法,是近年来图像分割和视频领域研究的热点。针对Snake模型中存在的初始轮廓敏感和能量函数中曲率约束不足等问题,提出将分水岭变换和主动轮廓模型相结合的主动轮廓分割算法。首先通过引入标记函数和强制最小值技术解决传统分水岭变换可能导致的过分割问题,然后利用改进的强制标记分水岭算法优化Snake模型的初始轮廓曲线,最后通过在Snake模型中增加一项与曲线形状相关的外部力弥补能量约束函数中曲率约束的不足,从而实现更精确的图像分割。改进后的Snake模型应用于腹部MR图像中,对肝脏图像的识别和分割取得了良好效果。     

Snake与多尺度分析的医学图像分割研究

为提高分割精度,提出Snake与多尺度分析相结合的医学图像分割方法。根据先验知识给定图像一个初始的粗略轮廓,然后对图像进行多尺度增强,在不同的尺度下应用Snake算法进行轮廓提取,相当于在曲线的收敛过程中进行了修正,从而使得轮廓在不同的尺度中逐渐优化,分离出精确的轮廓。实验结果表明,该方法是有效的,对医学图像分割的精度优于传统的Snake模型。     

一种基于遗传算法的双T-Snake模型图像分割方法

Snake的初衷是为了进行图像分割，但它对初始位置过于敏感，且不能处理拓扑结构改变的问题。初始位置的敏感性可以用遗传算法来克服，因为它是一种全局优化算法，且有良好的数值稳定性。为了更精确地进行图像分割，本文提出了一种基于遗传算法的双T—Snake模型图像分割方法，它将双T—Snake模型解作为遗传算法的搜索空间，这既继承了T—Snake模型的拓扑改变能力，又加快了遗传算法的收敛速度。由于它利用遗传算法的全局优化性能，克服了Snake轮廓局部极小化的缺陷，从而可得到对目标的更精确的分割。将其应用于左心室MRI图像的分割，取得了较好的效果。     

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。     

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。     

基于粒子群优化算法和改进的Snake模型的图像分割算法

基于活动轮廓（Snake）模型的目标轮廓提取是图像分割中一种重要的方法.为了克服传统Snake模型在图像分割中不能向凹处收敛和收敛不准确的缺点,提出了一种粒子群优化算法与改进的Snake模型相结合的图像分割算法.改进的Snake模型,即在传统的Snake 模型的基础上增加了一个向心能量,增加此能量可以使初始化曲线向目标的凹处收敛.又由于粒子群优化算法具有获得全局最优的能力,可以使曲线能更准确地收敛到目标的边界.通过实验证明此方法可以取得很好的分割效果.     

基于改进的Snake模型的脑部MR图像分割方法*

为实现对脑部磁共振图像的分割,提出了一种改进Snake模型的图像分割方法。通过引入轮廓中心的概念,在贪婪Snake模型的能量函数中增加距离势能作为外部约束能量,增大了外能的吸引范围,使分割结果不依赖于初始轮廓;对各能量项进行归一化操作,并以归一化扩散方程各分量的梯度矢量流代替MR图像的梯度,提高了模型处理弱边界和深度凹陷区域的能力;对各能量函数的离散化和参数的选择进行了阐述。实验结果表明,该算法是一种有效的分割脑部MR图像的方法。     

基于Snake模型的图像分割新算法

针对目前基于Snake模型的图像分割算法普遍存在噪声鲁棒性差、适用范围受限、易发生弱边缘泄露以及轮廓曲线难以收敛到细小深凹边界的缺陷,提出了一种基于Snake模型的图像分割新算法。首先,选取新的扩散项代替具有各向同性光滑作用的拉普拉斯算子;其次,引入p-拉普拉斯泛函到平滑能量项中强化法线方向外力;最后,利用边缘保护项使外力场方向与边缘方向一致,以防止弱边缘泄漏并促使轮廓线收敛到细小深凹边界。实验结果表明,所提模型不仅克服了现有基于Snake模型的图像分割算法的缺陷,具有更好的分割效果,明显提高了抗噪性能和角点定位精度,而且耗时更少,适用于噪声图像、医学图像以及含有很多弱边缘的自然图像分割。     

基于HSV颜色模型的广义梯度矢量流图像分割方法

采用广义梯度矢量流（Generalized gradient vector flow, GGVF）作为势能函数的Snake算法在处理灰度图像分割时具有较好的性能.但当处理彩色图像时, GGVF模型往往将彩色图像转化为灰度图像进行处理,此过程造成颜色信息丢失,因而容易受到阴影等伪边界灰度变化的干扰.本文提出了基于HSV颜色模型的GGVF,充分利用了图像的色彩信息进行图像分割.实验结果表明,该方法能够有效地区分彩色图像的真实边界与由阴影产生的伪边界,并取得较好的分割结果.     

基于一种新的Snake模型的序列图像边缘提取算法

对医学图像数据中感兴趣区域（ROI）进行准确的边缘提取和分割,是对图像进行分析、理解和处理的重要前提。为克服现有Snake算法人工初始化轮廓不精确,迭代过程中曲线易被复杂背景吸引等缺点,提出基于一种改进Snake模型的序列图像边缘提取算法。该算法先利用序列图像相似性原理提取出近似边缘,然后将其平均分为4个子边缘,在每个子边缘上取数目均衡的Snake输入点,最后离散Snake的内力和外力,经过迭代得到最终边缘。实验结果表明：该方法能精确地提取出医学图像中复杂区域或畸形区域的边缘,且计算量较小。     

一种基于广义梯度矢量流Snake模型的心脏MR图像分割方法

提出了一种基于广义梯度矢量流Snake模型的心脏核磁共振图像左心室内、外膜分割方法。首先构造了一种基于目标边缘的方向广义梯度矢量流(edge-based directional generalized gradient vector flow, EDGGVF) Snake模型,该模型在传统GGVF的基础上,结合目标边缘图梯度方向信息,将左心室内、外膜区分为正边缘和负边缘,从而实现左心室内外膜的全自动分割。其次,根据左心室近似为圆形的形状特点,引入了圆形能量约束,有利于克服由于图像灰度不均、乳突肌等引起的局部极小。实验结果表明,该方法可以高效准确地自动分割出左心室内、外膜。     

基于Snake和外观模板的组合式图像对象分割

针对目前图像对象分割方法对图像的特征提取和抽象度不够,导致的分割精度低的问题,提出了基于Snake模型和外观模板的组合式图像对象分割研究方法,该方法将改进的外观模板图像对象分割算法得到的分割结果经过预处理作为改进的Snake模型的图像分割算法的输入初始轮廓进行精确处理。该算法在提升对象分割精度的有效性上达到了96%以上。