一种全局最优的非匀质图像分割算法

为了解决传统几何活动轮廓模型不能自适应地分割非匀质图像的问题,提出了一种全局优化的非匀质图像分割算法.首先,利用图像经过高斯滤波器滤波后的梯度信息定义了一个新的图像分割能量函数.然后,利用水平集方法扩展该能量函数的定义域,以使该能量函数具有全局最优解.为避免水平集函数的重新初始化过程,在能量函数中引入了一个水平集函数约束项.最后,通过最小化该能量函数,建立水平集函数演化的偏微分方程.对水平集演化方程数值求解,实现对非匀质图像的分割.实验结果表明,该算法不但能自适应地确定曲线演化方向,而且能有效地分割非匀质图像.     

融合图像局部能量和梯度的水平集分割方法

为了实现结构复杂的灰度不均匀图像的快速准确分割,提出一种融合局部能量和梯度敏感性的水平集方法,采用梯度敏感的能量函数改进局部能量最小化水平集方法,并利用灰度全局信息自动初始化水平集.局部能量函数由局部灰度拟合函数定义,是水平集的外部驱动能量,适用于分割灰度不均匀图像.梯度敏感项依据图像特性,自动判定对水平集的驱动方向,...     

基于AOS格式的水平集快速分割模型

针对C-V图像分割模型提出了一种快速分割模型。首先引入一种新的内部能量函数,即以水平集函数与距离函数的偏差作为能量函数,无需重初始化水平集函数,且初始水平集函数可以用一般的分段函数来定义,节省了初始化和重初始化过程所消耗的时间。其次计算格式采用AOS格式,该差分格式无条件稳定。实验结果表明了该分割模型的有效性。     

改进的ChanVese活动轮廓模型

针对ChanVese模型计算量大和分割时间长的问题,提出了一种改进的ChanVese活动轮廓模型。该模型将水平集规则式融入ChanVese模型中,使水平集函数始终保持在符号距离函数附近,避免了重新初始化过程,减少了模型的计算量,同时改变了水平集函数的初始化函数,这更有利于新曲线的产生。实验结果表明,该改进模型具有一定的抗噪性,收敛速度快,分割时间少,且能得到全局最优的分割结果。     

Chan-Vese图像分割模型的快速实现算法的研究

重初始化是水平集方法耗时的一个主要原因,通过将水平集函数与符号距离函数的偏差作为能量项引入C-V模型,以此来约束水平集函数成为符号距离函数,从而去掉了重初始化步骤。在检测多目标时,采用了曲线族代替单曲线作为初始曲线。在数值算法上,利用加性可操作分裂算子(AOS)消除了对时间步长的限制,可以选择大步长,从而加速了演化过程而且绝对稳定。实验结果表明,分割速度相对于经典的C-V模型有了很大的提高,而精度损失可以忽略。     

一种新的用于图像分割的活动轮廓模型

为了从灰度异质图像中更好地提取目标,本文提出了一种新的图像分割方法,采用测地时间函数作为局部二值拟合模型的核函数,并结合图像区域的局部灰度信息和全局灰度信息建立能量泛函.同时,符号函数惩罚项的引入避免了符号函数的重新初始化,而曲线长度调整项则保证了曲线演化的连续性和光滑性.通过变分水平集方法最小化新的能量泛函,得到曲线演化的梯度下降流.通过对医学CT图像进行分割实验,证明了该方法的可行性和优越性.     

基于混合模型的多尺度水平集高分辨率SAR图像水体分割

针对高分辨率SAR图像水体分割,提出基于混合活动轮廓模型的多尺度水平集分割算法。首先利用ROEWA边缘指示函数加权的轮廓线长度能量项和区域信息项建立模型能量函数;然后引入距离正则项,避免水平集方法在演化求解时需要不断重新初始化的问题;最后采用多尺度处理策略,解决水平集分割算法收敛速度慢的缺点。实测高分辨率SAR图像实验结果表明,该算法可用于水体的精确分割。     

运动场景下的时空域跟踪模型及原始-对偶算法

针对摄像机运动的情况,提出多目标分割和跟踪的新方法.利用主动轮廓模型,将运动估计和运动分割融合在同一基于时空域的能量泛函中.为了克服传统的活动轮廓模型和水平集方法存在的局部最小值问题,对时空分割模型进行凸优化,避免了初始化轮廓对分割结果的影响,保证了能量函数对分割的全局最优性.提出相应的快速原始-对偶算法,提高了计算效率.实验表明,该方法能够有效地实现运动场景下的时空域运动分割与跟踪.     

一种新的活动轮廓模型图像分割方法

局部二值拟合模型利用图像的局部邻域信息拟合能量函数,局部二值拟合模型相当于对活动轮廓内外进行局部均值滤波,因此该模型对高斯噪声有一定的抗噪性,但是该模型对椒盐噪声污染的图像不能取得令人满意的分割结果。为了提高活动轮廓模型对椒盐噪声的鲁棒性,结合局部二值拟合模型中的局部拟合项,提出一种能消除椒盐噪声影响的新的局部拟合项。提出的拟合项的能量函数极小值是局部区域的中值,新的拟合项相当于对活动轮廓内外进行局部中值滤波,中值滤波对椒盐噪声不敏感。原模型中边缘停止函数是基于图像梯度信息,难以区分图像不同区域间模糊的弱边缘和灰度渐进图像目标,并且容易受到各类噪声的影响,抗噪声能力弱。提出一种新的边缘检测算子,重新定义边缘停止函数,进一步提高模型的抗噪性,降低高斯噪声和椒盐噪声对分割结果的影响。为了保持活动轮廓在演化过程中的稳定性,在曲线演化迭代过程中必须周期地初始化以使水平集函数重新变成带符号的距离函数,但重新初始化的计算量大。引入一个惩罚能量,解决水平集函数在演化过程中的重新初始化难题。对不同噪声污染的图像进行试验的结果表明,提出的模型可以取得较好的图像分割结果,比CV模型、LBF模型和LIF模型更具有优势。     

基于多正则化约束的图像去运动模糊

针对图像去运动模糊问题的病态性,已有的方法通常引入对图像的正则化约束从而缩小解空间范围使其良态化,但单一的正则化约束并不能很好地估计点扩散函数和复原原始图像。基于此,本文提出一种基于多正则化约束的图像去运动模糊方法。首先,根据图像梯度符合重尾分布的特性,采用归一化的超拉普拉斯先验项作为对图像先验约束的正则项。其次,分析描述图像运动模糊的点扩散函数的内在特性包括稀疏性和连续光滑性;同时,采用点扩散函数自身的L₁范数保证其稀疏性并作为其中一项点扩散函数先验约束的正则项,采用Tikhonov正则化约束保证其连续平滑性并作为另一项点扩散函数先验约束的正则项,避免估计的点扩散函数中存在孤立的点。由于所建立的正则项虽然不可微但其是非严格凸函数,故引入辅助变量采用分裂法和交替求解法对所建能量方程进行求解,并利用小波软阈值公式求解辅助变量。本文方法对合成的运动模糊图像和实际相机抖动造成的自然模糊图像均进行实验,实验结果验证了该模型和求解算法的有效性和快速性。实验结果表明,本文方法提高了点扩散函数估计准确度,同时提高了复原图像质量,具有较好的复原效果。