基于水平集的医学图像分割改进算法

医学影像分割是图像分割中的难点,具有重要的应用价值。针对医学影像的特点和图像分割算法的性能差异,提出了一种水平集医学图像分割改进算法。首先通过曲线演化仿真,得出水平集算法核心-速度函数;其次选定速度函数实现对图像的粗略分割,将灰度值较大的区域设置成灰度值较小的值,通过仿真演化准确找到图像中目标区域;最后利用选定的速度函数通过初始算法,经过一定次数的迭代操作后实现了医学影像的准确分割。实验结果表明:该算法可以精确地找到肿瘤所在区域,具有较好的分割性能和一定的鲁棒性。
     

基于改进水平集图像分割方法的乳腺超声病灶提取

准确高效的乳腺超声病灶提取技术具有重要应用价值,但超声图像灰度不均匀、伪影重、噪声强、乳腺病灶区域与周围组织相似度较高等特有属性给自动分割带来很大挑战。RSF模型是一种较为成功的图像分割方法,但对初始轮廓和噪声较敏感,直接用于病灶提取有待改进。针对图像局部分割需求,通过预提取初始分割区域作为水平集的初始条件,有助于提高分割精度;以局部能量为主导,较好地处理灰度不匀的超声特质,增加全局能量项以使零水平集能够更好地定位在弱边界;引入灰度变化率作用以提高轮廓在灰度匀质部分的演化速度。分割实验结果表明,该方法能较为准确地定位乳腺超声病灶,有一定的临床参考价值。     

基于分层遗传算法的双阈值图像分割

图像分割是图像处理中的重要问题,通常的图像分割法包括阈值法、边缘检测法、区域跟踪法等.其中,阈值法是一种通用的方法.本文将分层遗传算法用于阈值的选取,仿真结果表明,在设定了合适的遗传算子后,该算法可以实现正确的图像分割,将分层遗传算法用于图像处理中,是非常有效的.     

基于水平集理论的图像分割

图像分割要求同一区域中的象素要具有某些相同的特性,不同的子区域具有不同的特性.本文算法利用水平集理论的曲线演化方法,提出了一种新的图像分割算法.该算法利用区域内方差描述区域一致性,区域间灰度均值之差的平方描述区域间差异性,对能量函数用梯度最陡下降法,推导出曲线演化方程.实验结果表明,该算法分割结果更符合实际情况,并随着迭代次数的增加,轮廓曲线边界平滑;当达到一定的迭代次数时,图像分割结果稳定.     

基于先验形状信息的水平集图像分割

针对现有水平集方法对于具有强噪声或弱边界的目标进行分割时存在的问题,提出了一种基于形状先验的图像分割方法.该模型采用变分水平集方法,融合了区域特征和边界轮廓特征,并通过相似性匹配选择最佳先验形状.该模型不仅对具有强噪声和弱边界的复杂图像具有较好的分割效果,而且有效地解决了曲线演化的初始轮廓的确定问题.与传统方法进行对比实验,结果表明,该方法具有较好的分割效果和较高的准确率.     

基于改进DRLSE水平集模型的图像分割

针对 DRLSE 水平集模型对噪声敏感、依赖初始轮廓位置以及演化速度缓慢等不 足,利用小波变换和小波阈值去噪的方法,构造对噪声不敏感的边缘信息刻画矩阵,定义基于 图像信息的边缘停止函数和自适应权重系数,获得了改进的 DRLSE 水平集图像分割模型。利 用有限差分法对模型求解,并采用 Jaccard 相似度作为评价模型的定量分析方法,数值结果显示 改进的模型及算法对图像分割的有效性,克服了 DRLSE 水平集模型分割含噪图像以及定义初 始轮廓位置的局限性,提高了 DRLSE 水平集模型的计算效率和图像分割精度。     

基于水平集的并行融合图像分割

针对复杂背景和多目标空中运动物体的定位和跟踪问题,研究了基于小波变换阈值去噪方法、数学形态学去噪方法与水平集方法结合的图像分割方法,提出了基于小波变换阈值去噪与水平集结合方法以及基于小波变换阈值去噪、数学形态学去噪与水平集结合方法的并行融合图像分割方法,对运动目标进行边缘检测。实验结果说明,基于小波变换、数学形态学与水平集方法结合的并行融合图像分割方法能够有效地提取目标物体的轮廓,抑制背景噪声。     

一种基于水平集的图像分割新方法

首先从理论上分析了无需重新初始化的水平集方法的主动轮廓图像分割模型,该模型对一些具有不光滑的尖角的图像分割时,捕捉这些尖角往往不精确甚至失败。然后通过修正边缘检测函数,则能准确地捕捉到物体的尖角,保证了分割的准确性。实验证明了该方法的可行性。     

基于水平集人机交互模型的医学图像分割

医学图像中要分割的对象常比较复杂,通常的图像自动分割方法很难得到理想的结果.本文在曲线演化图像分割方法的基础上,提出了一种基于水平集方法的人机交互模型.该模型不仅继承了水平集方法对拓扑变化的自适应性,而且还有良好的人机交互性能.在分割过程中,医生只要在图像的适当位置上加入少许几个标记点,本方法就可以在医生的监督指导下对复杂的对象进行准确的分割.实验表明,本文的交互模型具有良好的实用性.     

水平集方法在肝脏CT图像分割中的应用

本文从理论上分析了无需重新初始化的水平集方法的主动轮廓图像分割模型,此模型有很大的优越性,但对于目标与背景对比度较小这种情况不能得到一个好的分割效果。该模型应用于CT图像中肝脏的分割时,主动轮廓曲线会跨越肝脏边界从而导致错误的分割结果。通过修正边缘检测函数,加强了其在目标边界处的约束效果,使得主动轮廓曲线在目标物体边界处停止演化,这样能够准确的将肝脏分割出来,保证了分割的正确性。实验证明了该方法的可行性。     

基于变分Level Set方法的图像分割

文章主要利用levelset函数隐式地追踪图像的边界来实现图像分割。在该文中首先给出了一个变分问题以及相应的Euler-Lagrange方程,并且提出了一种求解该方程的数值算法,使得计算速度有了很大的提高。数值算例表明,该水平集算法具有数值稳定性,不会出现振荡现象,可以很好地处理拓扑结构的变化。     

基于Level Set方法的医学图像分割

对图像分割进行了研究,这是医学图像处理中的关键问题之一。提出了一种结合Fast Marching算法和Watershed 变换的医学图像分割方法。首先用非线扩散滤波对原始图像进行平滑，然后利用Watershed算法对图像进行过度分割，最后用改进的Fast Marching方法对图像进行分割。除此之外，根据区域之间的统计特性的相似度重新定义了Fast Marching 方法的速度函数。实验结果表明，该方法能够快速、准确地得到医学图像的分割结果。     

基于先验知识水平集方法的草莓图像分割

在实际应用中,当目标本身含有一些固有的颜色纹理特征时,可将这些特征作为一种先验信息,这样可以大大提高分割的准确性.为此,本文提出了一种基于先验信息的改进水平集图像分割方法.首先,利用传统的C-V模型能量项的构造思想构建了基于颜色信息的局部能量项,该项是用于处理彩色图像;然后将颜色分量引入到传统的结构张量中构建出新的扩展型结构张量,该项是用于处理纹理信息;最后,将上述新构造的能量项以及Li模型约束项引入到传统C-V模型中得到新的水平集模型.鉴于草莓果实所具有的颜色信息和纹理信息,本文将上述改进水平集方法应用到农业自动化应用中草莓果实分割中.对实验室环境与草莓生长环境下的草莓图像进行分别实验,结果显示该方法能够不仅能够分割出草莓果实且能够很好地处理草莓表面的纹理信息.另还与OTSU算法、传统C-V模型、改进C-V模型对草莓图像作对比实验,结果表明本文算法均比上述三种算法具有更好的分割效果.     

基于水平集方法的数字胸片图像分割

水平集方法能有效地解决曲线演化过程中的拓扑变化问题，基于全局特性的活动轮廓模型采用水平集方法给出的迭代解，能有效进行分割。用这种方法对CR胸片图像进行分割研究，并根据CR图像的特点，给出了只需一次演化的方法：直接针对原图像可以得到肺部大致区域；而针对CR的局部标准偏差图像可以得到肋骨的边缘图像。实验结果表明，该方法能很好地对CR图像进行分割。     

基于多层水平集函数的三维多相图像分割

多相图像分割通常利用多个水平集函数分别定义不同区域的特征函数,其极值求解问题需要对多个函数分别求极值,计算效率较低。针对三维多相图像,提出一种改进的变分水平集模型,采用一个多层水平集函数的n层水平集隐式曲面,将图像划分为n个区域,通过对一个水平集函数求极值,实现三维多相分段常值图像的快速分割与重建。将能量泛函表达为数据项和规则项,借助规则化Heaviside函数设计区域划分的通用特征函数,采用Split-Bregman投影方法进行能量最小化求解。实验结果表明,该模型可以有效地实现三维多相图像分割,与Chan-Vese模型相比,其迭代步数较少,分割速度较快。     

基于聚类和改进型水平集的图像分割算法

针对医学图像中通常伴有噪声、多目标的问题,传统水平集无法将图像中的多目标完全分割出来,提出了基于抑制式模糊聚类算法的改进型双水平集模型。首先,利用聚类算法对医学图像进行预分割降噪,通过标准化互信息准则(NMI)判断聚类是否达到满意效果,进而改良聚类算法,再由增加惩罚项的改进型双水平集进行二次分割。实验结果表明,该方法能够降低图像的噪声和算法的敏感性,水平集无需重新初始化,大大减少了计算量和迭代次数,该模型能将伴有噪声的多目标医学图像完全分割出来,获得了预期的分割效果。     

基于改进变分水平集的红外图像分割方法

提出一种基于水平集的红外图像偏微分分割方法,通过改进Chan-Vese模型中的能量函数获得偏微分方程,该能量函数将红外图像边缘与区域信息相结合,取得了全局极小值,该能量模型对水平集初始曲线的位置不敏感,并可定位图像边缘。基于该模型的变分水平集分割方法可分割出红外图像目标。实验结果表明,该方法效果良好,便于下一步的红外目标识别与跟踪。     

基于Level Set算法的医学图像分割的研究与实现

提出了一种改进的结合基于阈值分割特点的Level Set方法.首先用滤波器对原始图像进行平滑,然后根据当前曲线找到区域的统计特性,最后根据区域之间的统计特性的相似度重新定义了Level Set方法的演化停止准则,从而提高了算法的准确性和自动性.实验结果表明,该方法具有较好的分割效果和较高的分割效率.     

基于增强补种的混合水平集CT图像分割

针对医学图像CT图像像素不均匀对图像局部分割算法影响较大的问题,提出一种基于Lagrangian粒子增强补种算法的混合水平集医学CT图像分割算法。首先,针对局部图像的非均匀性,通过在计算水平集公式前先计算Lagrangian标记粒子来重建内嵌交接界面,从而提高水平集算法的质量守恒特性;其次,针对传统粒子方法在处理界面奇异性和复杂几何相关问题上的不确定性,通过增加速度矢量和单位法向量来促进奇异点和拓扑变化点速度场的收敛;最后,通过在合成数据测试集和真实CT图像上的仿真测试表明,所提算法在边缘分割收敛精度及运算速度上均要优于对比算法。