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1.
水平集在图像分割中的应用研究*   总被引:5,自引:5,他引:0  
水平集方法的诞生有效解决了以前算法不能解决的在曲线演化过程中的拓扑变化问题,其核心是利用水平集这一数学理论来对能量函数进行极小值求解的曲线演化过程,通过求解极小值最终获取目标轮廓从而达到图像分割的目的。为了解决不同应用领域的图像处理问题,各种相应的基于水平集方法的图像分割算法已被提出,大量的研究者仍在不断地改进和提高这些算法的效率和有效性。对现有的用于部分图像分割的水平集方法进行了综述,主要介绍传统水平集方法、无重新初始化水平集方法、连续水平集方法以及最近相关的改进方法,并简要讨论了各种方法的优缺点以及应用情况,最后指出了水平集方法进一步研究的方向。  相似文献
2.
基于Mumford-Shah模型的快速水平集图像分割方法   总被引:4,自引:4,他引:74  
李俊  杨新  施鹏飞 《计算机学报》2002,25(11):1175-1183
该文对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集分割图像的算法做了两方面的改进:首先改进了C-V方法的偏微分方程,使得C-V方法可以快速计算出全局最优分割;其次,采用源点映射扫描方法来快速计算符号距离函数,克服了常规水平集方法中构造符号距离函数计算量大的缺点,并结合该文所提出的基于快速步进法生成符号表的方法,进一步提高了计算稳定性.两方面的改进提高了计算的速度和分割效果,试验统计结果显示,对于512×512的大幅图像,一般只需要10次左右的迭代就可以得到最优的分割效果.对合成图像、生物医学图像的分割结果表明了本文方法的稳健、快速.  相似文献
3.
改进的C-V水平集模型图像分割算法   总被引:2,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
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。  相似文献
4.
基于主动轮廓模型和水平集方法的图像分割技术   总被引:2,自引:2,他引:11       下载免费PDF全文
图像分割是计算机底层视觉中首要解决的关键问题。为了使人们对该领域现状有个概略了解。首先回顾了近十几年来基于主动轮廓模型的图像分割技术的发展概况;然后分类介绍了基于边界、基于区域和基于边界与区域的主动轮廓模型技术的演变及各自的优缺点,以及相应的能处理轮廓拓扑变化的稳定数值求解方法——水平集方法;最后展望了主动轮廓模型在图像对准中的应用。  相似文献
5.
几何活动轮廓模型中停止速度函数的尺度变换   总被引:2,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
近年来,通过水平集方法实现的几何活动轮廓模型(GAC)已成为图像处理和计算机视觉领域里十分流行的图像分割方法。几乎所有的GAC模型都依赖于停止速度函数,该函数通常是基于图像梯度定义的,其作用是使活动轮廓(演化曲线)停止在所希望的目标边界上。为了加快活动轮廓的演化速度,提出对停止速度函数进行尺度变换的方法。对4幅人工和自然图像的实验结果显示,所提出的方案能够大大减少分割时间,同时,对于凹陷边界和弱边界的分割取得了更好的效果。  相似文献
6.
基于边缘检测函数尺度变换的水平集图像分割   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
王辉  王来生  钟萍 《计算机工程》2009,35(24):202-204
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。  相似文献
7.
支持向量机和水平集的高分辨率遥感图像河流检测   总被引:2,自引:1,他引:1  
河流是重要的地理结构特征,对河流进行检测识别研究,在军事上和民用上都具有十分重要的意义.提出了一种基于支持向量机(SVM)和水平集的高分辨率遥感图像河流检测算法.首先根据高分辨率遥感图像河流目标的特点,采用样本图像的纹理特征和基准点信息扩散特征构造特征向量,并基于样本训练支持向量机分类器实现河流目标的粗分割;然后以粗分割结果为基础,采用距离正则化水平集演化(DRLSE)模型提取河流的精确轮廓,获得完整的河流区域.以1 m分辨率的IKONOS图像进行实验验证,结果表明本文算法准确性高,灵活性强,可以在复杂背景下准确地检测河流目标区域,在实践中具有广泛适用性.  相似文献
8.
基于改进的level set嘴唇轮廓定位方法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
根据嘴唇的几何分布特性,提出一种基于多方向的水平集方法(Multi-Level set)来进行嘴唇轮廓的定位。Multi-Level set方法通过对嘴唇图像多个方向的滤波得到新的边缘检测函数来增强嘴唇轮廓的梯度信息,然后利用能量函数最小化来使初始曲线向嘴唇轮廓靠近,达到说话人嘴唇轮廓的精确定位。实验证明用Multi-Level set方法定位嘴唇轮廓的准确率比level set提高了7.32%。  相似文献
9.
扩展无边活动轮廓模型   总被引:1,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
灰度变化对图像分割是至关重要的。然而,一个著名的基于区域的活动轮廓模型——无边活动轮廓模型(通常称CV模型)完全忽略了这种灰度变化。提出了一个扩展CV模型(ECV),它利用了图像的灰度变化信息。实验表明:(1)ECV模型能分割CV模型不适用的某些类型的图像;(2)ECV模型也能分割CV模型适用的图像,且对噪声的鲁棒性强于CV模型。  相似文献
10.
MRI脑部图像头骨剥离方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
头骨剥离是脑组织分割过程中的关键环节.针对传统的MRI脑组织分割中头骨剥离速度较慢,分割精度不高的问题,提出一种基于水平集的头骨剥离方法.首先根据脑部图像灰度特征确定初始分割曲线,然后将曲线看成高维函数的零水平集,最后利用灰度和形态特征控制高维函数水平集演化,通过高维函数的演化确定曲线的演化,使曲线达到待分割图像边缘.对基于水平集的方法和现有的典型方法进行仿真,仿真结果表明该方法在分割精度上有明显提高.实验证明方法可精确地将脑部组织和非脑组织分离,达到头骨剥离的目的.  相似文献
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