CUDA加速工业DR图像分割*

对DR ( Digtal Radiography数字辐射成像)图像进行分割是工业DR图像处理中一项重要内容。C-V算法对DR图像分割效果较好, 但该算法计算量大, 在工业应用中达不到实时处理要求。本文结合高性价比CUDA（计算机统一设备架构）技术实现C-V算法对DR图像分割并行化,并采用共享内存技术、独立计算与合并计算结合的方法,较大地提高了C-V方法的计算效率。对实际工业DR图像分割实验结果显示,本文方法加速比可达到32到44倍,表明使用CUDA并行化C-V方法分割DR图像高效可行。     

基于区域信息的水平集藻类图像的分割

由于藻类细胞复杂多样且显微图像受光线影响,传统的图像分割算法对藻类图像分割难以取得满意的效果。针对传统的水平集C-V模型不能充分利用图像局部区域灰度变化信息从而导致难以准确分割灰度不均物体等缺陷,利用一种基于局部区域的C-V(LCV)模型,应用于藻类细胞显微图像的分割。通过实验对比,显示出LCV模型相对于传统分割方法可以分割灰度均匀或不均匀的藻类图像。     

基于C-V模型的眼底图像交互式杯盘分割

针对眼底图像视杯和视盘水平集分割中C-V模型自适应能力不强等问题,提出一种基于C-V模型的视盘和视杯交互式水平集分割算法。该方法通过交互方式给定不同的视盘初始轮廓和C-V模型参数,对眼底图像的杯盘进行精确地分割。实验结果表明,该方法可克服噪声污染、光照不均匀、对比度低等特点对眼底图像分割的影响,对彩色眼底图像中的视杯和视盘进行精确分割。     

基于边缘检测函数尺度变换的水平集图像分割

针对Chan-Vese模型（C-V模型）存在收敛缓慢等缺陷,给出一种基于边缘检测函数尺度变换的水平集图像分割算法。引入边缘检测函数对C-V模型进行改进,在不降低分割质量的前提下,提高图像分割的速度。为了增强改进模型的灵活性,提出对边缘检测函数进行尺度变换的方法。实验结果表明,改进模型有良好的分割效果,尺度变换能有效加快改进模型的演化速度,保持分割过程的稳定性。     

结合边缘与区域信息的超声图像分割方法

针对超声图像受到成像原理的限制导致分割精度不高的问题,提出一种结合边缘与区域信息的变分水平集超声图像分割方法。通过对Li模型的能量函数进行改进,引入C-V模型的外部能量项,将图像的边缘梯度信息和区域信息相结合,并将其应用到超声图像的分割中。实验结果表明,新模型不仅继承了两种模型的优势,而且在分割速度、精度、抗噪性、鲁棒性等方面均优于上述模型,可以较为理想地提取超声图像中的目标。     

结合梯度和区域信息的多尺度水平集图像分割

提出了一种结合梯度和区域信息的多尺度水平集图像分割算法。该算法结合梯度和区域信息构造能量函数,在梯度约束项中,构建了一个基于小波高频分量的边缘检测函数,在区域约束项中,运用经典C-V模型的区域项,得到混合C-V模型,采用变分法求解,并消除了水平集的重初始化。利用小波变换首先在逼近图像中运用混合C-V模型得到粗分辨图像的一个粗尺度分割,再对当前粗尺度下的最终轮廓线作内插操作,将得到的近似轮廓曲线作为初始水平集函数在原图像中运用消除重初始化的C-V模型演化得到最终的分割。实验结果表明,在同样的模型参数条件下,该方法具有比传统方法更高的演化效率和分割质量。     

DR图像缺陷检测的彩色合成方法

数字式X射线(DR)图像难以用一幅灰度图像同时显现不同壁厚部件的缺陷。为此,提出用一幅合成彩色图像显现缺陷的方法。对DR系统扫描铸件得到的浮点型数据,采用分段灰度拉伸的方法转换为3幅灰度BMP图像,其中,不同灰度段的图像含有被测铸件不同壁厚部件的缺陷,再将这3幅灰度图像合成为一幅彩色BMP图像。对其应用彩色C-V(Chan-Vese)模型分割缺陷,实验结果证明,该彩色合成方法能较好地分割出被测铸件不同壁厚部件的缺陷。     

LCV模型在医学图像分割中的应用

针对C-V模型不能充分利用图像局部区域灰度变化信息从而导致难以准确分割灰度不均物体等缺陷,提出一种基于局部区域的C-V(LCV)模型。利用计算局部窗函数内的加权灰度均值来取代全局均值,并加入约束水平集函数为符号距离函数的能量项,从而避免水平集函数的重新初始化。对医学图像的分割结果证明LCV模型在分割灰度不均物体方面优于C-V模型,其分割效率高于LBF模型。     

结合图像熵的C-V模型分割算法

C-V模型是水平集分割方法中的一种经典模型,但存在自适应能力不强的问题.医学图像分割对象的特点是具有各种复杂的拓扑结构及变化.根据医学分割算法的自适应要求,在水平集图像分割方法C-V模型算法的研究基础上,引入图像信息熵算法,通过计算演化曲线内外的图像熵,解决曲线演化过程中迭代参数设定问题,达到增强C-V模型分割算法的自适应能力.实验结果表明,结合图像熵的C-V模型算法面对不同的对象具有良好的自适应性.     

基于参数化全散度的C-V模型阈值分割方法

针对传统C-V模型收敛速度慢且不完全适合灰度不均匀图像分割的问题,提出基于参数化全散度的C-V模型及其相应的快速阈值分割算法。将全散度引入传统C-V模型并获得一种改进的区域活动轮廓模型,然后,采用水平集和变分法相结合得到该模型所对应的偏微分方程,并通过数值求解该方程获得适合图像分割的快速迭代算法。实验结果表明,该方法分割效果及收敛速度明显提高,且具有较高的鲁棒性和抗噪性。     

改进C-V模型的木材缺陷彩色图像分割研究

分析了木材节子缺陷图像的特点,将彩色图像作为一个整体的图像进行处理,保护了彩色图像信息的特性,提出了一种基于AOS的扩展C-V矢量模型及背景填充耦合的木材节子缺陷彩色图像分割算法。对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集矢量图像分割模型进行了改进,使分割速度得到了提高;用AOS算法改进了原模型的差分格式,使得差分格式无条件稳定;结合背景填充技术,使得到的新图像缩减了目标与背景间的特征差别。实验结果表明该方法可以较好地实现对木材死节、活节和虫眼等缺陷的彩色图像分割,也可实现对单板多节子缺陷彩色图像的分割,为木材缺陷边缘检测提供一种行之有效的方法。     

液晶屏模糊边缘缺陷分布式检测方法*

第六代液晶屏在生产过程中会产生多种类型的缺陷,通过单机进行缺陷检测存在存储资源和计算时间的瓶颈。利用Hadoop集群优势处理海量的高分辨率液晶屏图像是一个新的思路。针对线阵CCD（Charge-coupled Device）相机采集特点,提出一种基于MapReduce的分布式缺陷检测方法,使用改进的C-V图像分割模型,完成液晶屏模糊边缘的缺陷分割,对处于子图边缘的缺陷进行二次缺陷提取,提高缺陷检测的准确率,并采用SVM（Support Vector Machine）分类器完成缺陷的分类。实验表明,该方法提高检测效率的同时降低了缺陷的误判率,为分布式存储分块图像、缺陷测量等相关研究奠定基础。     

基于改进C-V模型的图像分割方法

传统C-V模型分割图像利用图像区域特征,忽略 了边缘等能够反应图像细节的特征。为了达到更好的图像分割效果,对于这些细节信息的处理则显得尤为重要。图像的梯度信息在边缘区域具有较大幅值,在同质区域具有较小幅值,因而可以用图像梯度来反映图像的边缘信息。把边缘信息融入C-V模型,利用同质区域信 息和边缘信息控制曲线演化,则可以达到更好的分割效果。本文提出的新模型克服了C-V模型的一些 缺陷,对背景灰度不均匀或含弱边缘的图像能够获得更好的分割效果。     

一种在铸件缺陷识别中的区域分形分割方法

在利用X射线对铸造缺陷识别的过程中,由于X光图像中铸件形成的背景复杂,传统的区域分割技术难以分割出缺陷集中的兴趣区域。利用缺陷边缘的分形特性从铸件边缘线图中确定缺陷的边缘线,以聚类方法将缺陷边缘线聚集的区域,即缺陷集中的兴趣区域分割出来。针对汽车铝合金轮毂铸件X光图像,用铸造缺陷区域的分割实验结果证明了该方法的有效性。     

改进的C-V水平集模型图像分割算法

复杂的计算限制了基于Chan-Vese（C-V）水平集模型的图像分割方法的应用。为提高图像分割的速度,提出一种基于C-V水平集模型的改进水平集方法。在一般情况下,只需要几次简单迭代就能分割出物体的轮廓。实验表明,该方法简单高效,能够快速有效地实现图像轮廓分割。     

基于梯度的混合Mumford-Shah模型医学图像分割

针对C-V法的水平集图像分割法缺少局部控制能力等问题，将基于边缘的几何主动轮廓线模型和基于区域的C-V法两者结合起来，提出了基于梯度的混合Mumford-Shah图像分割模型HMSG。给出了HMSG模型的参数设置准则，在分割的初期加大模型中全局特征项的权值，在分割的后期则加大局部特征项的权值，以提高模型的图像分割能力。对合成图像与医学图像的分割实验结果表明，该方法优于C-V方法对于含有噪声和边缘模糊的非二值图像的分割，能够较为准确地提取图像边界，可以有效提高图像分割整体性能。