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针对图像处理中,使用常规方法构造初始水平集函数难度大的问题,本文设计了一种基于多边形内外点判断计算符号距离函数的方法。通过对水平集曲线形状的分析,用多边形性质判别曲线内外点,求解点到曲线的符号距离。最后,给出了所设计方法的计算步骤和算例,并与常规方法进行了比较,结果表明,新的方法计算准确、收敛速度快。 相似文献
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准确高效的乳腺超声肿瘤提取技术具有重要的应用价值,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,给自动分割带来了很大的挑战。本文提出基于水平集(Level Set)的乳腺肿瘤超声图像自动分割方法,用高斯滤波对乳腺超声图像进行预处理,然后使用阈值法和数学形态学的方法进行乳腺肿瘤区域的分割,最后结合Shawn Lankton等人设计的基于局部区域的水平集能量框架模型来实现对乳腺肿瘤的精确定位,得到乳腺肿瘤区域。分割实验结果表明,该方法能较为准确地定位乳腺超声肿瘤,分割精确度提高了5.71~10.95%,具有比较大的临床参考意义。 相似文献
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一种改进的单参数水平集快速分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统水平集分割方法的参数多且速度较慢的问题,提出了一种新的基于单参数的快速水平集图像分割方法,改进了基于Mumford-Shah模型的Chan-Vese(C-V)模型,引入惩罚函数项、用水平集函数梯度的模取代Dirac函数,并且只保留长度项参数,构造出无须重新初始化且具有全局优化的新模型。此外,在算法实现中引入停止迭代判定式,实现自动分割同时得到单参数的取值规律。人工合成图像和医学图像分割的实验结果表明,该方法具有更快的速度和更好的鲁棒性。由于零水平集函数可以任意设定且便于调整单参数取值,新方法具有更广泛的适应性。 相似文献
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基于统计模型的变分水平集SAR图像分割方法 总被引:4,自引:3,他引:4
针对SAR图像感兴趣区域分割问题,提出了一种基于统计模型的变分水平集分割方法。该方法在分析SAR图像特征的基础上,利用相干斑噪声的统计模型直接定义了关于水平集函数的能量泛函,不同于一般水平集方法中关于参数化曲线的能量泛函。通过极小化能量泛函,建立了水平集函数演化的偏微分方程。对水平集演化方程的数值求解,实现了对SAR图像感兴趣区域的分割。分别采用模拟和真实SAR图像对提出的方法进行了验证,试验结果表明该方法充分利用了SAR图像的特征信息,不需要相干斑噪声预处理,能够准确实现对SAR图像感兴趣区域的分割。 相似文献
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针对快速水平集算法用于图像分割时,存在水平集初始化和阈值设置的困难,该文提出一种融合金字塔模型、随机游走及水平集(PYR-RW-LS)的新算法。首先将多尺度分析引入随机游走算法,把分割结果作为快速水平集算法的初始化曲线,解决其初始化问题;接着把水平集演化看成对曲线上的点不断进行模式分类的过程,引入贝叶斯分类决策和最小距离分类决策交替工作,产生曲线演化所需的驱动力,同时将两种分类决策的失效条件作为新算法迭代停止的条件,解决了快速水平集算法阈值设置的困难。仿真实验结果表明:PYR-RW-LS算法比只采用模式分类思想的快速水平集算法拥有更高的计算效率,且在抗噪性方面亦优于随机游走算法,同时保留了随机游走算法对弱边缘不敏感的优点,尤其适用于大尺寸,高清晰度的图像处理。 相似文献
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水平集算法因其出色的性能,在图像分割领域中得到了广泛的应用。同时,与基于深度学习的图像分割算法相比,水平集算法不需要训练数据,大幅降低了数据标记带来的工作量。然而,目前水平集算法主要是基于软件开发,涉及大量复杂的计算,以及计算的多次迭代,导致较高的处理延时与功耗。为了加快水平集算法的处理速度和降低功耗,该文提出了一种基于FPGA的水平集图像分割算法加速器,其中包含4个设计创新点:任务级并行处理、图像分块像素级并行处理、全流水线处理架构、分时复用的梯度和散度算子处理。实验结果表明,与在CPU上执行的水平集算法相比,该文提出的硬件加速器处理速度提升10.7倍,功耗仅为2.2 W。 相似文献
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基于水平集方法的多源遥感数据融合及城区道路提取 总被引:3,自引:0,他引:3
该文发展了一种将多光谱遥感图像和雷达遥感图像进行特征融合,实现城区道路半自动提取的方法。通过水平集(Level Set, LS)快速行进 (Fast Marching, FM) 算法中的速度函数,将道路在多光谱图像中的光谱和纹理特征与其在雷达图像中后向散射和空间自相关尺度相结合。雷达图像中的道路信息弥补了多光谱图像中城市道路受高大建筑物、植被等地物阴影的覆盖而使图像容易断裂的缺点,而多光谱图像的道路信息则有助于降低雷达图像中噪声的干扰以及线性水体与道路的混淆。该文方法分别用于上海市不同区域、不同分辨率、不同极化方式的卫星遥感雷达图像(ERS-2, Radarsat-1 SAR)与陆地卫星多光谱图像(Landsat ETM+)的融合,进行道路信息的提取,取得了较好的效果。 相似文献
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为了实现含有复杂背景和弱边界图像的快速准确分割,传统的水平集常采用重新初始化的方法,但是这种方法存在计算量大、分割不准确等问题。因此,结合显著性区域,该文提出一种基于边缘信息与区域局部信息结合的变水平集图像快速分割方法。首先用元胞自动机模型检测出图像的显著性区域,得到图像的初始化边界曲线。然后,采用改进的距离正规化水平集演化(Distance Regularized Level Set Evolution, DRLSE)模型把图像的局部信息结合到变分能量方程中,用改进的能量方程去指导曲线的演化。实验结果表明,与DRLSE模型相比,提出的算法平均消耗的时间只需要前者的2.76%,且具有较高的分割准确性。 相似文献