一种改进的活动轮廓图像分割技术

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。针对传统的活动轮廓外力模型均存在一些难以克服的缺点，提出了一种改进的活动轮廓图像分割技术，并首先介绍了用活动轮廓进行目标分割的基本原理，即一条曲线在其内部能量和外部能量的共同作用下，可以移动到所期望的位置，并且当曲线到达目标位置的时候，活动曲线所具有的能量达到最小。在传统的活动轮廓中，外部能量通常由目标点的梯度势能场给出，但是由于梯度势能场存在着一些难以克服的缺点，即不能够很好地指导曲线的移动，为此，对其进行了改进，即采用一种梯度向量流场作为外部能量场的方法，从而有效地克服了传统梯度势能场捕捉范围小以及难以处理凹平面的缺点，并通过实验证明了该方法的有效性。     

基于GVF Snake模型的人脸轮廓提取

活动轮廓模型是计算机视觉领域的重要研究方向。针对传统的活动轮廓模型（Snake模型）对凹形轮廓处理效果差、初始轮廓必须充分接近图像边缘的缺点,通过改进外部能量项,提出了一种基于梯度矢量流活动轮廓模型的人脸轮廓提取算法。该算法把梯度矢量场作为外部能量场,克服了传统Snake模型力场范围小以及不能收敛于凹形边缘的缺点。实验结果表明,该方法能够快速、准确地提取人脸轮廓。     

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。     

基于聚类信息的活动轮廓图像分割模型

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。     

基于改进水平集的人脑海马图像分割方法

人脑MR图像中的海马结构存在低对比度、边界模糊等缺点,给海马的轮廓分割带来较大干扰.为解决水平集分割海马时边界容易停留在非目标区域梯度极值处的问题,提出一种改进的水平集方法.从图像全局出发考虑方差信息,在水平集函数的外部能量泛函中增加波动能量项,驱动零水平集曲线向灰度波动较小的区域运动.实验结果表明,该方法可提取出MR图像中的海马轮廓,分割效果较好,演化速度有所提高.     

基于多尺度梯度矢量场GAC模型的MR医学图像分割

医学图像分割是图像分割技术的一个重要应用领域,GAC(测地线活动轮廓)模型是基于PDE(偏微分方程)方法中一种常用的图像分割模型,使用这种模型时,如何选择合适的平滑尺度是影响分割效果的重要因素之一。提出了一种基于多尺度梯度矢量场GAC模型图像对象轮廓提取的MR图像分割方法,用多尺度梯度矢量取代GAC模型中单一尺度下平滑图像的梯度矢量,提高了GAC模型的收敛速度,有效地改善了局部极小值问题。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于改进的GVF Snake模型CT图像轮廓提取技术

CT图像轮廓提取是逆向工程中的关键技术之一,由于基于边界检测算法很难提供一条连续的无间断的边界轮廓。采用一种改进的GVF Snake算法,首先通过人工取点,B样条拟合的方法,提取其初始轮廓,再利用改进的GVF Snake方法进行边界轮廓逼近,以获得比较精确的叶片边界轮廓,克服了传统活动轮廓模型梯度势能场捕捉范围小的缺点,并通过实验证明了该方法的有效性。     

自适应尺度的局部强度聚类图像分割模型

针对传统活动轮廓模型无法精确分割强度不均匀图像，并且对尺度参数比较敏感的问题，提出了一种基于区域信息的自适应尺度的活动轮廓模型。根据图像的局部熵构建自适应尺度算子，利用图像的局部强度聚类性质构建能量函数。使用一组平滑基函数的线性组合来表示偏移场，这样可以增加模型的稳定性。通过最小化该能量，所提模型能够同时分割图像和估计偏移场，并且估计的偏移场可以用于强度不均匀校正。实验结果表明，与其它4种模型相比，该模型拥有更高的分割精确度，且分割结果对水平集函数的初始化和噪声具有鲁棒性。     

基于各向异性扩散活动轮廓模型的左心室MRI分割

结合各向异性扩散算法与梯度矢量流活动轮廓模型,提出了基于各向异性扩散活动轮廓模型并应用于心脏核磁共振图像分割;模型采用各向异性扩散方程构造活动轮廓模型的外部能量函数,得到边界更加清晰的分段平滑图像,运用梯度矢量流将边缘图梯度散射到平坦区域,可以有效抑制噪声,同时保持了目标边界;对左心室核磁共振图像的分割实验表明,该模型可以克服噪声和伪影的干扰,与原梯度矢量流模型相比具有更高的精确性和可靠性,有利于实现自动分割.     

基于边力函数能量泛函的图像分割算法

针对传统图像分割算法中存在的图像分割速度慢以及初始轮廓和参数鲁棒性差等问题，提出一种基于边力函数能量泛函的图像分割算法。通过顺序统计滤波边力函数进行数据拟合，提出边力函数能量泛函的概念，从而使得曲线快速自适应地向目标边界靠近。为了有效地调节水平集函数，引入优化后的长度项对曲线进行平滑和缩短处理，另外利用梯度下降法实现能量泛函的极小化。实验结果显示所提出的方法图像分割速度较快，分割精度较高，且对于初始轮廓与参数具有较强的鲁棒性。实验结果验证了该方法的有效性。     

改进的梯度向量流模型及其应用

基于梯度向量流(GVF-Gradient Vector Flow)外力场的活动轮廓线模型的不足之处在于Snake曲线在窄带凹边界处收敛效果不好.通过在能量泛函的变分方程中引入两个以图像梯度为变量的函数来解决这个问题.改进的模型继承了GVF活动轮廓线模型的全部特性,同时提高了其在窄带凹边界处的收敛性,并加快了初始Snake曲线的收敛速度.多个算例说明了本文方法的有效性.     

一种改进的Snake模型与MRI图像分割

Snake模型分割图像时要求初始轮廓线位于图像特征附近,且难以处理深度凹陷区域。该文在快速Snake模型的目标函数中增加局部面积能量项,扩大了算法捕获图像特征的范围;以边缘增强后的BPV图像的梯度为参数,计算梯度向量流场以代替MRI图像的梯度,提高了算法处理弱边界和凹陷区域边界的能力,优化算法的时间复杂度仍然为O(nm)。实验结果表明,该算法能够有效地分割左心室MRI图像。     

基于GVF和压力Snake模型的哑铃型目标提取

针对传统活动模型初始化曲线严格的位置选择问题和梯度矢量流场模型存在的哑铃型目标"临界点"问题,提出了梯度矢量流场构造出气球压力的活动轮廓改进模型.利用了梯度矢量流场决定形变点的压力方向,在该构造压力与图像外力及轮廓曲线内力的共同作用下模型完成目标提取.结合实例对改进模型和算法进行了试验分析,结果表明了模型的可行性和算法的有效性.     

基于多尺度图像的主动轮廓线模型

主动轮廓线模型是广泛应用于数字图像处理的一种目标轮廓跟踪算法,但在实际使用过程中,现有模型易受干扰噪声及虚拟边缘的影响,且于凹陷轮廓的跟踪能力较差,在多尺度图像分析的基础上,引入梯度矢量流的概念,并改进其计算方法,提出了一种新的主动轮廓线模型,该模型利用梯度矢量流产生的引力,在图像的尺度空间中搜索目标轮廓,不仅能有效地排除干扰,搜索凹陷轮廓,而且便于引入新的约束条件,实验表明该模型有较好的鲁棒性和     

基于改进的GVF模型的CT图像分割方法

活动轮廓模型被广泛应用于医学图像分割之中．文中针对CT图像的分割方法进行了探讨，提出了一种基于GVF模型的改进的活动轮廓分割法。改进方法采用轮廓中心法及引入一作用力的方法，克服了GVF模型不能处理深度凹陷区域的问题．实验结果表明，改进后的分割方法较原Snake模型及GVF模型的效果更好．     

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。