基于区域相似性的活动轮廓SAR图像分割

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.     

基于能量最小化的星载SAR图像建筑物分割方法

针对星载合成孔径雷达 (Synthetic aperture radar, SAR) 图像信噪比低、建筑物目标几何变形大以及周围背景复杂的特点, 本文提出了一种基于能量最小化的星载SAR图像建筑物分割方法.基于星载SAR图像数据构造条件概率能量项, 推动变形曲线向建筑物目标边界演化; 在能量泛函模型中定义长度能量项以保证变形曲线的平滑; 在水平集方法获取的SAR图像初始分割结果的基础上, 以高分辨率光学遥感影像中建筑物目标的轮廓作为先验信息, 构造先验形状能量项约束曲线在第二阶段的演化, 最终实现SAR图像建筑物的分割.实验结果表明, 该方法显著提高了建筑物目标轮廓的分割精度.     

形状约束下活动轮廓模型冠脉血管图像多尺度分割

目的 由于计算机断层血管造影(CTA)图像的复杂性,临床诊断冠脉疾病往往需要经验丰富的医师对冠状动脉进行手动分割,快速、准确自动分割出冠状动脉对提高冠脉疾病诊断效率具有重要意义。针对双源CT图像特点以及传统单一基于区域或边界的活动轮廓模型的不足,研究了心脏冠脉3维分割算法,提出一种基于血管形状约束的活动轮廓模型分割方法。方法 首先,利用改进的FCM(fuzzy C-means)对心脏CT图像感兴趣区域初分割,其结果用于初始化C-V模型水平集演化曲线及控制参数,提取感兴趣区域轮廓。接着,由3维心脏图像数据获取多尺度梯度矢量信息构造边界型能量泛函,然后利用基于Hessian矩阵的多尺度血管函数对心脏感兴趣区域3维体数据增强滤波,获取血管先验形状信息用于约束能量泛函。最后融合边界、区域能量泛函并利用变分原理及水平集方法得到适合冠脉血管分割的水平集演化方程。结果 由于血管图像的灰度不均匀,血管末端区域更为细小,所以上述算法的实施是面向被划分多个子区域的血管,在缩小的范围内进行轮廓的演化。相比于传统的血管分割方法,该方法充分融合血管图像的先验信息及梯度场信息,能够从灰度及造影剂分布不均匀的冠脉血管图像中准确分割出冠状动脉,对于细小的血管结构亦能获得较好的分割效果。实验结果表明,该方法只需在给定初始轮廓前提下,有效提取3维冠脉血管。结论 对多组心脏CT图像进行分割,本文基于血管先验形状约束的活动轮廓模型可以准确分割出冠脉结构完整轮廓,并且人工交互简单。该方法在双源CT冠脉图像自动分割方面具有较好的正确率与优越性。     

融合区域和测地线的活动轮廓模型与图割相结合的自然图像分割

针对活动轮廓模型利用水平集函数演化来分割图像时,只能分割灰度均匀的图像 问题以及容易陷入能量泛函局部极小值的缺点,提出一种新的图像分割模型。模型将区域中的 局部和全局信息融合的活动轮廓模型与边界模型相结合,然后利用图切割进行优化。实验表明, 该方法对初始曲线不敏感,能分割灰度不均的自然图像,避免陷入局部极小,并能有效提高图 像分割的速度和精度。     

用于图像分割的鲁棒的区域活动轮廓模型

针对非同质或者弱边界图像分割时出现的问题,提出一种改进的活动轮廓模型。首先,由图像的区域统计信息定义了一个新的能量泛函。区域统计信息由局部信息和全局信息采用新的加权组合而成。其次,采用水平集方法最小化该能量泛函,得到水平集演化方程并不断更新。最后,采用高斯滤波方法规则化水平集方程。此外,该模型可以退化成一种无需初始化和规则化的简单的全局活动轮廓模型。合成图像和真实图像的实验结果表明:该模型能有效地分割非同质或弱边缘图像,对噪声并初始轮廓曲线具有较好的鲁棒性,并且计算效率高。     

基于小波变换的权重自适应图像分割模型

针对灰度不均匀且含噪声图像的分割问题,提出了全局和局部灰度信息的权重参 数自适应水平集分割模型。首先,利用图像的全局和局部灰度信息构造全局能量项和局部能量 项;然后,利用小波变换和小波阈值去噪方法,构造对噪声不敏感的边缘信息刻画矩阵,定义包含 图像边缘信息的自适应权重系数矩阵;最后,利用定义的权重系数矩阵组合全局和局部能量项, 得到分割模型的能量泛函。使用变分法得到了水平集函数演化方程,利用有限差分法实现数值 求解。实验结果表明,该模型兼有 Chan-Vese 模型和 Local Binary Fitting 模型的优点,能够有效 地分割灰度不均匀含噪图像,并对活动轮廓曲线的初始位置和初始形状具有很强的鲁棒性。     

一种新的结合图像梯度的局部活动轮廓模型

基于区域的局部二值拟合模型只考虑图像灰度的平均值统计信息,然而由于图像中的噪声改变了图像的灰度分布,该类方法对于包含大量噪声的图像往往很难获得理想的效果。为了提高模型对于噪声的鲁棒性,提出了一种结合图像统计信息和梯度信息的局部活动轮廓模型。该模型在图像灰度的统计信息的基础上,加入图像梯度信息,分别构造以高斯函数为核函数的局部二值灰度拟合能量和局部二值梯度拟合能量,得到最终的能量泛函,并通过最小化该能量函数,驱使活动轮廓向目标边缘演化。实验结果表明,基于图像灰度和梯度的局部活动轮廓模型能够有效克服图像中弱边缘以及强噪声对于分割结果的影响,其分割精度高于同类方法。     

一种图像分割模型的自适应参数选择方法

针对灰度分布不均匀的图像特征,提出一种基于局部和全局高斯分布拟合能量的自适应权重参数选择方法。基于图像的局部和全局区域信息,以高斯分布作为拟合函数建立能量泛函。基于水平集方法,随着活动轮廓的演化,局部和全局区域信息在能量泛函中的权重会相应地变化,有利于提高图像分割的质量和效率。数值实验验证了该方法的有效性。     

基于超像素/像素协同约束和稀疏分解的活动轮廓模型

针对水平集图像分割模型的分割结果不够准确且对初始轮廓位置和噪声敏感问题,提出了超像素/像素协同约束和稀疏分解的活动轮廓模型。首先引入超像素提取图像块信息构造符号压力函数防止轮廓在演化过程中陷入局部最优;其次,构建了基于超像素/像素协同约束的能量泛函以弥补超像素无法保留局部细节的缺陷;同时,为了解决基于非全局信息的活动轮廓模型演化速度慢的问题,提出模型利用超像素块加速轮廓演化;最后引入了稀疏分解对模型进行优化以减弱局部噪声对分割精度的影响。与多种水平集分割模型的实验结果对比,证明了提出方法的有效性,尤其与原始的二值选择和高斯滤波正则化水平集模型相比,提出方法对噪声和初始轮廓位置不敏感,平均Jaccard相似度系数提升了34%。     

可信可控网络中的一致性视图构建机制

主动轮廓模型是进行图像分割的有效方法,但主动轮廓模型在确定初始轮廓方面主要靠经验,理论方法不多。为此,提出了一种基于改进骨架算法的主动轮廓模型进行图像分割的方法。首先利用改进的骨架算法和轮廓重生算法,生成初始轮廓;再利用含有形状能量的主动轮廓模型进行轮廓的演化,使其接近真实的目标边缘,获得期望的图像分割结果。实例验证和比对实验结果表明,与传统的主动轮廓模型相比,该方法在图像分割的准确性和抗噪性方面有很大的提升。     

Coastline extraction from SAR images using spatial fuzzy clustering and the active contour method

Coastline extraction from synthetic aperture radar (SAR) data is difficult because of the presence of speckle noise and strong signal returns from the wind-roughened and wave-modulated sea surface. High resolution and weather change independent of SAR data lead to better monitoring of coastal sea. Therefore, SAR coastline extraction has taken up much interest. The active contour method is an efficient algorithm for the edge detection task; however, applying this method to high-resolution images is time-consuming. The current article presents an efficient approach to extracting coastlines from high-resolution SAR images. First, fuzzy clustering with spatial constraints is applied to the input SAR image. This clustering method is robust for noise and shows good performance with noisy images. Next, binarization is carried out using Otsu’s method on the fuzzification results. Third, morphological filters are used on the binary image to eliminate spurious segments after binarization. To extract the coastline, an active contour level set method is used on the initial contours and is applied to the input SAR image to refine the segmentation. Because the proposed approach is based on an active contour model, it does not require preprocessing for SAR speckle reduction. Another advantage of the proposed method is the ability to extract the coastline at full resolution of the input SAR image without degrading the resolution. The proposed approach does not require manual initialization for the level set method and the proposed initialization speeds up the level set evolution. Experimental results on low- and high-resolution SAR images showed good performance for coastline extraction. A criterion based on neighbourhood pixels for the coastline is proposed for the quantitative expression of the accuracy of the method.     

多区域SAR图像分割的改进水平集方法

由于合成孔径雷达（SAR）图像易受相干斑噪声的影响,光学图像的分割方法并不适用于SAR图像,更不能获得精确的分割结果对比,因此,首先基于GA^0统计模型定义能量映射函数以代替像素值进行后续处理,减小相干斑的影响;其次,使用水平集算法对处理后的图像进行分割处理,选用了一种形式更为简单的水平集函数,并可以较容易地推广到多区域SAR图像分割情况。实验结果表明,该方法可以减少相干斑噪声对SAR图像分割过程的不良影响,具有较好的准确性。     

一种基于视觉特性的遥感图像分割

SAR图像存在乘性相干斑的影响,传统的图像分割方法不能很好保持图像的结构信息．文章研究了基于视觉特性的组合分割方法,该方法通过塔型方向滤波器组进行去噪,发展了各向异性的核期望转移滤波器,核的形状、尺度和方向都能自适应图像的局部结构,最后结合边缘检测对图像分割进行修正．分析和实验表明该方法对SAR图像是有效的．     

Multiregion level-set partitioning of synthetic aperture radar images

The purpose of this study is to investigate synthetic aperture radar (SAR) image segmentation into a given but arbitrary number of gamma homogeneous regions via active contours and level sets. The segmentation of SAR images is a difficult problem due to the presence of speckle which can be modeled as strong, multiplicative noise. The proposed algorithm consists of evolving simple closed planar curves within an explicit correspondence between the interiors of curves and regions of segmentation to minimize a criterion containing a term of conformity of data to a speckle model of noise and a term of regularization. Results are shown on both synthetic and real images.     

结合边缘和区域的活动轮廓模型SAR图像目标轮廓提取

目的 目标轮廓表征了目标形状,可用于目标方位角估计、自动目标识别等,因此提取合成孔径雷达（SAR）图像中的目标轮廓受到了人们的广泛关注。受SAR图像乘性噪声的影响,传统的目标轮廓提取方法应用在SAR图像时失效。针对这一问题,提出一种将基于边缘的活动轮廓模型和基于区域的活动轮廓模型相结合的活动轮廓模型。方法 以真实SAR图像为基础,分析了向量场卷积（VFC）活动轮廓模型以及区域竞争（RC）活动轮廓模型各自的特点和优势,发现这两个模型存在一定的互补性,因此将这两个模型进行了结合,得到了一种新的SAR图像目标轮廓提取方法。结果 基于真实SAR图像的实验结果表明,本文方法能较好地应对SAR图像信噪比较低、目标边缘模糊等特点,能准确地获得SAR图像目标轮廓。结论 本文方法可用于执行实际的SAR图像轮廓提取任务,为后续的SAR图像自动识别和特征级图像融合等任务提供了较为优良的输入信息。     

结合分布度量统计建模的主动轮廓图像分割

图像分割是数字图像处理中不可或缺的关键步骤。为了解决传统主动轮廓模型针对非匀质图像分割结果不准确且分割效率低的问题,提出一种结合分布度量统计建模的主动轮廓图像分割算法。所提算法的能量驱动力兼顾了图像的全局统计建模信息和其他混合灰度分布信息,使得分割曲线能够更加精确地演化至目标边缘。分布度量能量驱动力定义为轮廓内外概率密度函数定义的比率距离的方差,该能量驱动力基于图像全局信息统计建模,能够更加精确地描述轮廓曲线内外的能量变化;混合灰度分布能量驱动力由图像灰度值与融合均值与中值的区域拟合中心的L2范数表示。将分布度量能量驱动力与混合灰度分布能量驱动力组合形成新的能量泛函,利用水平集方法和梯度下降法迭代求得该能量泛函的最小值,以获得最终的图像分割结果。与传统CV（Chan Vese）模型、LBF（Local Binary Fitting）模型等四种算法的图像分割结果相比,所提模型在主观视觉效果、对初始轮廓的敏感性、运行时间和迭次次数方面均具有较大优势。     

基于多尺度特征融合的SAR图像分割

由于存在相干斑噪声的影响,给SAR图像分割造成很大的困难,提出一种基于多尺度特征融合的SAR图像分割方法。该方法利用快速离散curvelet变换提取图像的纹理特征,利用平稳小波变换提取图像的统计特征,将两种多尺度特征融合成高维的特征向量,采用模糊C均值聚类的方法进行分割。在仿真SAR图像和真实SAR图像的分割实验结果表明,提出的方法优于单独采用小波变换进行SAR图像分割的方法,在消除均质区内碎块的同时,使得边界更为精准和平滑。     

一种改进的基于非局部均值的极化SAR相干斑抑制算法

贝叶斯形式的非局部均值模型在极化SAR图像相干斑抑制中有良好的应用,在实现抑制相干斑的同时较地保持了边缘细节和点目标。本文通过分析SAR图像多视数据的空间统计分布,结合贝叶斯形式的非局部均值模型,得出了在该模型下多视与单视SAR图像中像素间相似性度量函数一致性的结论,并对该相似性度量函数进行了修正,使之满足对称性;最后针对算法全局使用一个固定滤波参数影响滤波效果的问题,提出了一种根据像素间相似程度自适应选取滤波参数的方法。实验结果验证了本文算法的有效性。     

SAR Sea Ice Image Segmentation Method based on Low Rank Sparse Representation and Improved MRF Model

Accurate segmentation of Synthetic Aperture Radar (SAR)images is the premise of interpreting the distribution information of sea ice.However the existing segmentation methodsare seriously interfered by speckle noise,which leads to high segmentation error and low reliability interpreting results.In this paper,a novel sea ice SAR image segmentation method based on low rank sparse representation is proposed,firstly sparse components are extracted from the source image by using robust principal component,and then bilateral filter is used to enhance the image details.Due to the MRF segmentation model based on fixed potential function cannot accurately reflect the relevance between the areas,MRF segmentation model based on interactive potential function is built to segment the sea ice image accurately.A series of Radarsat satellites data are tested to validate performance of the proposed method,the results show that compare with traditional segmentation algorithms,the proposed method algorithm can not only maintain the connectivity of the image better,but also has higher segmentation accuracy.     

综合边界和纹理信息的合成孔径雷达图像目标分割

目的 针对传统Grab Cut算法需要人工交互操作,无法实现合成孔径雷达（SAR）图像的自动分割,且方式单一（仅利用边界或纹理信息中的一种）的问题,提出一种综合利用边界和纹理信息的改进Grab Cut算法,实现对SAR图像目标的自动分割。方法 首先将其他格式的彩色或灰度SAR图像转化为24 bit的位图,采用图形理论对整幅SAR图像建模,根据最大流算法找到描述图的能量函数最小的割集,从而分割出目标区域;然后采用中值滤波抑制相干噪声;最后通过邻域生长算法滤除图像斑点和小目标的干扰,从而达到目标边界的连接,实现自动对SAR图像中的目标进行分割。结果 在64位Window 7环境下采用MATLAB R2014处理平台,对楼房、车库、大树、汽车群等4幅分辨率不同的SAR图像进行目标分割实验,特征目标被自动分割出来,耗时分别为1.69 s、1.58 s、1.84 s和3.09 s,相比Mean-shift和Otsu算法,平均计算效率分别提升150%和3%,并且图像中的背景杂波、目标阴影和干扰小目标均被有效去除。结论 综合利用边界和纹理信息能够有效抑制相干噪声,去除图像斑点和小目标的干扰,从而达到目标边界的连接,实现对SAR图像目标的自动分割。实验结果表明,本文算法可以满足工程化应用要求,自适应性强,分割精度高,且具有较好的鲁棒性。