基于改进Snake模型的超声乳腺肿瘤轮廓提取

二维超声影像中肿瘤轮廓特征是判断乳腺肿瘤的良恶性的重要依据。针对超声医学图像的特点,本研究对经典的Snake模型进行了改进:内部能量中加入轮廓平均长度项的控制;外部能量由基于图像统计特征的区域能量以及梯度方向势能决定,并提出了基于贪婪算法求解模型最小值的快速算法。实验结果显示本算法在噪声强度较大的模拟图像和超声医学图像中均取得了同人工分割近似的结果,而经典的Snake模型和GVF模型受噪声干扰较大。大量的实验证明本算法有效地克服了散斑噪声对分割结果的影响,可准确高效地提取超声图像中的乳腺肿瘤轮廓。     

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。     

基于活动轮廓模型的人脸轮廓提取

在传统的snake算法基础上,针对人脸轮廓提取这一课题,提出了一种初始化snake的方法,并对传统的snake算法进行了改进。实验结果表明,该方法能够较好地提取人脸轮廓,并在精确度和计算量方面大大优于边缘检测算子方法。     

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Snake技术的运动目标轮廓提取

提出了一种利用改进的Snake技术检测视频序列巾活动目标的方法,首先改进内能项,用控制点之间的距离平方和作为弹性能量项以取代传统的长度,并构造局部能量窗锼索最优解,提高了Snake收敛速度。通过改进外部能量项,引入梯度矢量流算子,使Snake能够较好地收敛到目标的凹形边缘。最后对控制点初始位置、采样密度等影响收敛效果因素的选定作了适当的改进,给出了一种在Snake运动中动态调整其形态以提高收敛效果的策略,使Snake曲线能更快速、更准确地拟合活动物体的真实轮廓。实验证明,该算法能对视频序列图像中的活动目标轮廓进行较好的提取。     

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。     

Snake模型初始轮廓选取的研究

针对Snake模型处理复杂背景图像时的初始轮廓自动选取问题,该文采用分水岭算法先对图像进行分割,并将得到的边界作为Snake模型的初始边缘轮廓。由于分水岭算法具有将目标物体从复杂背景中分割开来的优点,使得在应用Snake模型对复杂图像进行分割时减少了人工的干预。经过实验对比,采用分水岭算法对玉米秸秆图像进行边缘轮廓的提取能达到较好的效果,为自动进行Snake模型的计算提供了一种较好的初始轮廓处理方法。     

基于改进活动轮廓模型的数字虚拟人图像分割算法

对组织器官的分割和提取是医学图像三维重建及可视化的基础工作。根据数字虚拟人图像的特点,提出了一种基于改进活动轮廓模型的数字虚拟人图像分割算法,推导出了基于改进活动轮廓模型方程的解析表达式,并采用梯度向量流场对该算法进行了改进。该算法克服了传统活动轮廓模型不能处理深度凹陷区域的问题。实验结果表明,该算法具有对“U”形区域计算精确、抗干扰性强、可得到很好的分割结果。     

基于改进Snake模型的目标轮廓提取

轮廓是运动目标检测及识别的重要依据.针对视频序列,采用一种基于改进Snake模型的方法对运动目标进行轮廓提取.首先通过部分MPP算法与外接矩形结合的方法,实现模型初始轮廓线控制点的自动设置;进而改进梯度能量函数,引入梯度矢量流算子,使得Snake轮廓能较好收敛于目标凹陷部位;并根据实际情况调整其他能量函数项的权重,最后通过8邻域贪心算法求得总能量最小化时的目标轮廓线.实验证明,该算法能对视频序列中的目标轮廓实现较可靠的提取.     

基于核密度估计的活动轮廓模型

基于核密度估计的活动轮廓模型如果没有适当的扰动机制,往往不能在弧度突变的边缘上获得较好的收敛结果,且在大噪声环境下鲁棒性较差。针对该问题,提出一个新的代价函数。该函数通过融合边缘映射的曲率信息,改善原算法在突变边缘的收敛效果,降低算法对初始轮廓的依赖。     

主动轮廓线模型(蛇模型)综述

在传统的计算机视觉领域,严格的各自独立的分层理论有广泛的影响.这种理论认为,底层的视觉任务的完成只能依赖于从图像本身获得的信息.Kass等人对这种模型提出了挑战,于1987年提出了称为Snake的主动轮廓线模型(active contour model).近10多年来,Snake模型在计算机视觉领域得到了广泛应用,取得了许多重要的进展.该文回顾了近10多年来Snake模型的研究、发展及应用情况,并对未来的发展方向进行了展望.     

改进snake模型的人脸拓扑轮廓提取

人脸所在的区域具有拓扑不变性,由此该论文根据大范围优先的原理,对人脸进行拓扑轮廓提取.针对传统的snake模型时初始轮廓点的选取的局限性以及不能很好的收敛于凹形区域,该文在进行人脸轮廓提取的时候,通过人脸特征器官定位,在此基础上确定出snake模型的初始轮廓.其次,使用GVF算法得到的力场作为snake模型的外部力,试...     

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.     

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。     

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.     

基于主动轮廓模型的玉米种子高光谱图像分类

提出将主动轮廓模型(Active contour model,ACM)应用于玉米种子的高光谱图像分割中.首先,通过高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,利用基于主动轮廓模型的图像分割法对玉米种子高光谱图像提取目标区域轮廓,得到单波段下每粒玉米种子12个形状特征参数,然后通过主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对特征数据降维,结合波段间的相关性选出12个最优波段,最后利用误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络模型进行建模分类,与传统的阈值分割法相比,取得了更好的分类效果.研究结果为高光谱图像目标轮廓提取提供了一种新方法.     

基于HMM的卡尔曼蛇跟踪

隐马尔科夫模型(HMM)提供了一种概率框架融合多量测信息，并能够通过转移概率来表达曲线的平滑性，以得到更准确的量测结果．利用HMM所得到的结果作为量测信息输入到卡尔曼蛇滤波系统中，可明显地增强抗干扰能力和跟踪的鲁棒性．从样条向量空间新的内积与范数定义出发，对于形状矩阵的正交化处理可以进一步增强滤波系统的稳定性，增加模型与参数的可控性。     

基于能量活动曲线的肾脏超声图象的边界提取

与CT和MRI等医学图象相比，超声图象由于图象质量较差，相对难以分割，特别地，由于某些器官的边界不是很明显，尤其是肾脏的组织和组织之间的边界难以区分，因此，肾脏超声图象的边界提取对人们来说更富有挑战性。为了解决这一问题，本文提出了一种半自动的肾脏超声图象的边界提取方法。该算法基于能量活动曲线模型，并做了几点重要的改进，同时利用肾脏超声图象的统计模型，比较好地克服了肾脏复杂边界的影响，有效地提出了超声图象的肾脏边界。     

基于图搜索和轮廓插值的半自动组织分割方法

提出了一种基于图搜索和轮廓插值的半自动序列医学图像分割方法,该方法首先采用一种改进的Live-wire方法对医学图像序列中反映待分割组织主要形状结构的关键层进行交互式分割,然后利用轮廓插值技术对中间的过渡图像进行自动分割;对传统的轮廓插值算法进行了改进,采用了基于余弦函数的轮廓插值,在轮廓形状有突变的地方,采用余弦插值可以很好地改变线性插值所带来的弊端,及时改变插值轮廓形状。使得插值生成的边界轮廓和实际边界轮廓的符合度大大提高。最后结合中间层的局部信息通过自动收缩和用户局部调节的办法对中间层分割结果进行修正,从而获得最终的分割结果。实验结果表明,该方法对于复杂的人体组织和器官可以获得满意的分割结果。