基于Snake模型和四元数描述的彩色图像边缘提取方法

边缘提取在彩色图像处理过程中有着重要的作用,它会影响到后续对图像的分割、特征提取和识别等环节。活动轮廓模型（称Snake模型）大量应用于各种医学图像的分割。近年来,活动轮廓模型得到了不断的改进和发展,并在计算机视觉等诸多领域得到了广泛的应用。本文针对彩色图像边缘提取的实际需求,简要介绍了活动轮廓的原理及数学模型,并针对传统模型处理速度慢,运算量较大,对凹陷轮廓位置处理效果差等缺点,结合彩色图像的四元数描述方法,提出改进算法,利用改进的四元数描述方法所得到的边缘检测初始轮廓,并结合使用改进的GVF产生的外力场,对于图像中凹陷轮廓位置保证正确收敛,且提高了运算速度。实验证明,算法是可行有效的。     

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．     

基于BFGS计算力场的GVF Snake模型及其应用实现

梯度向量流模型(GVF Snake)在图像处理领域取得较好的效果.但它简单的迭代运算方法,其收敛速度慢,限制了其应用.针对梯度向量场的计算,提出一种基于BFGS算法求解力场的方法,给出详细的求解过程并并且通过计算机仿真进行数值求解,最后将改进后的GVF Snake模型用于图像处理.结果表明, BFGS-GVF建立的梯度向量场性能较好.与图像处理中的牛顿几何轮廓算法、CV活动轮廓算法及IALM-GVF Snake算法进行对比, BFGS-GVF Snake算法能得到清晰、光滑的图像轮廓.     

改进Snake模型在病灶轮廓提取中的应用

提出了用改进Snake模型－GVF（Gradient Vector Field）Snake模型来实现医学图像病灶轮廓的提取,结合高斯平滑滤波、交互式给定初始轮廓点等方法提高轮廓提取的精度。该方法与传统的轮廓提取方法相比,具有捕获范围广、对噪声不敏感的特点,特别适合噪声大、位置不确定、形状不规则的病灶轮廓的提取。实验表明,采用该方法能有效地提取病灶轮廓,在临床上有广泛的应用前景。     

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。     

基于力场分析的主动轮廓模型

传统Snake模型存在的缺点是，其初始轮廓必须靠近图像中感兴趣目标的真实边缘，否则会得到错误结果，且由于Snake模型的非凸性，结果不能进入感兴趣目标的深凹部分，很容易陷入局部极小点，由此该文提出一种基于力场分析的主动轮廓模型，详细分析了基于欧氏距离变换的距离势能力场分布，归纳出感兴趣目标上真轮廓点与假轮廓点的判别标准，建立了由曲线能量到最终结果的有效方法，避免了Snake陷入局部极小点，实验结果表明，该模型具有较大的捕获区域，能够进入感兴趣目标的深凹部分，准确提取感兴趣目标的轮廓，与GVF Snake模型相比，该模型具有很小的计算量。     

王 升1，谢 立1*，刘 军2

针对传统Snake模型在图像目标检测和分割时不能处理拓扑变化以及不能反映出演化曲线的内在几何特性,提出了一种改进模型——基于水平集的测地主动轮廓模型。该模型采用测地主动轮廓模型,并结合水平集方法,即用水平集函数表示测地主动轮廓模型的曲线演化方程,来模拟初始曲线沿能量下降最快的方向演化的过程。对该模型进行研究,将其应用于细胞图像的目标检测和分割实验中,实验结果表明,所提出的新方法具有良好的检测效果,对多目标进行了有效分割,并且能清晰反映出演化曲线的内在几何特性以及具有良好的拓扑处理能力,这些特性是传统Snake模型所不具有的。     

一种基于统计信息的Snake运动目标跟踪算法

传统Snake模型采用基于轮廓的图像能,分割结果受图像噪声和强边界的影响较大。本文在Snake模型中引入区域统计信息,并对弹性能做了改进,克服了仅用边界信息描述目标轮廓的不足。把改进的Snake模型用于运动目标的跟踪,提高了跟踪的准确性。     

基于稀疏轮廓点模型的彩色重叠细胞图像分割

根据对细胞轮廓结构的分析,提出了描述细胞轮廓特征的稀疏轮廓点模型。该模型将细胞轮廓划分为强轮廓和弱轮廓2部分,并用一系列稀疏的轮廓点来近似表示细胞轮廓。在该模型的基础上,算法综合了彩色图像处理与灰度图像处理的方法,首先提取细胞与背景交界处的强轮廓作为基准轮廓。然后提出了一种环形动态轮廓搜索算法,沿着基准轮廓搜索位于重叠细胞区域的弱轮廓。经过轮廓搜索算法获得细胞的稀疏轮廓点组成初始轮廓,采用 GVF（gradient vector flow ） Snake 模型进行细胞的精确分割。通过对2个细胞图像数据集的图像样本进行的分割实验验证了算法对于分割单细胞图像、同种颜色重叠细胞图像和不同颜色重叠细胞图像的准确性。     

融合GVF Snake与肤色模型的手势轮廓提取方法

针对在基于视觉的手势识别系统中手势轮廓难以准确提取问题,本文提出一种融合GVF Snake和肤色模型的手势轮廓提取方法.首先把图像由RGB空间转换到YCb'Cr’空间,利用该空间上的椭圆肤色模型检测出手势区域并提取手势轮廓作为GVF Snake模型的初始轮廓曲线;然后根据图像分块思想把检测出的手势所在图像区域分割出来,并计算该图像分块的梯度值;最后在图像分块和初始轮廓曲线的基础上通过GVF Snake模型迭代搜素准确提取手势轮廓.实验结果表明,本文提出的手势轮廓提取方法无需人工参与,准确性上优于肤色模型、传统Snake模型,实时性上优于GVF Snake模型,满足手势识别系统中手势轮廓提取的实时性和准确性要求.检测准确、实时性高.     

一种基于主动轮廓模型的医学图像序列分割算法

介绍了一种结合live wire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法.通过把live wire算法和图像分割中一般的区域增长方法结合,对传统live wire算法进行了改进,并用改进后的算法对医学图像序列中的单张或多张切片进行交互式地准确分割.然后计算机利用活动轮廓模型自动分割相邻的未分割切片.还通过在活动轮廓模型的边缘点中引入记录已分割物体边缘附近局部区域特征的灰度模型,把已分割切片中的物体与背景的局部区域特征带入相邻的未分割切片中,并用由灰度模型定义的区域相似性代替活动轮廓模型中的外能来引导边缘轮廓收敛到物体的实际边缘.最后介绍了一种基于live wire算法思想的简单的分割结果交互式修复方法.实验结果表明该算法仅需少量用户交互就能快速准确地从医学图像序列中分割出感兴趣的物体,在医学图像分析中具有实用价值.     

分水岭算法应用于主动轮廓模型能量分割算法的研究

主动轮廓模型(snake模型)被广泛应用于边缘提取、图像分割等领域。该模型能对目标适当初始化,并进行自主收敛,使得能量处于极小值状态,以达到目标分离的效果。当目标初始位置敏感时,需要依赖其他机制对内部能量进行合理初始化,由于模型的非凸性,它有可能收敛到局部极值点甚至发散。将分水岭算法应用于主动轮廓模型的能量分割算法,通过改进的分水岭算法确定主动轮廓模型的初始轮廓,利用迭代完成对轮廓点周围的局部近邻点的检索,以选取更小的轮廓模型,当获得最小值时完成目标轮廓的提取。     

产品层析图像的轮廓序列匹配技术研究

图像匹配是图形图像处理领域研究的重要问题之一，针对基于层析图像的逆向工程CAD建模过程中的图像轮廓识别与匹配问题，通过建立物体轮廓森林，进行轮廓识别，缩小轮廓匹配搜索范围；利用椭圆定量表达平面离散点序列的整体形位信息，实现轮廓匹配，提出加权旋转半分法处理分枝问题；并结合典型算例，进行算法验证，取得了较好效果，本算法具有简单易用、效率高的优点。     

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。     

Truchet curves and surfaces

Spanning tree contours, a special class of Truchet contour based upon a random spanning tree of a Truchet tiling's underlying graph, are presented. This spanning tree method is extended to three dimensions to define a Truchet surface with properties similar to its two-dimensional counterpart. Both contour and surface are smooth, have known minimum curvature and known maximum distance to interior points, and high ratios of perimeter to area and area to volume, respectively. Expressions for calculating contour length, contour area, surface area and surface volume directly from the spanning tree are given.     

应用主动轮廓线生长模型的细胞核自动分割

提出了一种改进的主动轮廓线模型应用于细胞核的分割。在利用极限腐蚀检测到每个细胞核的种子点后，以种子点为中心点分别建兢一个基于极坐标描述的生长Snake模型，加入了一个基于区域相似度的生长能量，克服了传统模型须将初始轮廓置于真实边界附近的缺点；在应用贪心算法求解时，搜索空间由常规的8邻域减少为径向的两个相邻量化点，提高了计算效率。     

先验形状力场参数活动轮廓模型及其医学图像分割

先验形状参数活动轮廓模型是一种抗噪声干扰稳定的图像分割方法．它具有对弱边缘、凹区域进行分割的能力，同时有较大的边缘捕捉范围．通过引入一种非距离性的先验形状力场，构建一种新的能反映先验形状的参数活动轮廓模型．新的先验形状活动轮廓模型避免了曲线之间距离的计算，减少了模型的复杂性．新的方法可以较好地解决传统型参数活动轮廓模型的一些本质缺陷.实验对带噪声且为弱边缘的医学CT图像和超声图像进行分割能得到理想的边缘轮廓.     

基于改进的snake模型的嘴唇轮廓提取

为了更好地利用snake模型来提取彩色图像中的物体轮廓,提出一种改进的snake算法。此方法首先自动生成snake的初始模型,然后在GVF-snake的基础上重新设计了snake的外部能量函数,采用色彩聚类算法对原始图像进行分割,利用像素到聚类中心的距离增强图像并进行差分运算,提取有意义区域的边缘梯度,对GVF向量场进行了归一化处理并改进了平滑因子。实验结果证明,改进后的算法,特别是在处理彩色图像时,大大优于原始方法,提高了轮廓提取的精度且有较好的鲁棒性。     

基于距离均衡化的自适应性动态轮廓模型

针对形变轮廓模型对初始位置敏感、易陷入局部极值以及不具备自动拓扑变换功能等问题，在讨论拓扑自适应的Snake模型的基础上，提出了基于距离均衡化的自适应性动态轮廓模型。该模型是首先通过顶点到其邻点连线的平均距离来改进内部能量项，使轮廓的运动更具稳定性，同时用轮廓自身的特性来决定轮廓的运动，使其具有较强的自适应性。然后通过膨胀力的构造和使用，使得该模型能够在较大范围内捕获图像的特征。用该方法对合成图像和真实图像进行的分割结果表明，效果较好。