基于Chan Vese水平集的梯度加速分割模型*

为了提高图像分割的速度和精度,提出了一种新的基于ChanVese水平集模型(CV模型)的梯度加速分割模型。首先,在CV模型的能量函数中加入一个内部能量项,抵消演化过程中水平集函数和符号距离函数的偏差,从而消除分割中周期性重新初始化的过程;其次,提出了梯度加速项,通过感兴趣区域的图像特征,快速得到该区域的边界,且能够提高弱边界的分割精度。实验证明,提出的方法不仅能够加速特定区域的分割、提高分割精度,还能保持分割过程的稳定性。     

一种全局优化的水平集图像分割方法

该文对Chan—Vese提出的水平集图像分割算法进行了改进，提出了分段光滑的Mumford—Shah全局优化的水平集图像分割模型，并对偏微分方程进行了修正，以提高模型的图像分割能力。实验表明，该方法不但解决了C—V方法对于灰度值渐进图像无法正确分割的问题，同时可更精确地描述原图像，是一种高效、稳定的图像分割模型。另外，针对水平集方法中符号距离函数构造计算量大的问题，还提出一种全邻域源点扫描法，以便通过对图像平面网格点的扫描来实现距离函数的快速计算，这种方法不仅计算性能稳定，而且速度快、精度高。     

基于Chan-Vese模型的目标多层次分割算法

由于单一水平集只能通过其符号表达目标和背景两个区域,因此采用单水平集的Chan和Vese（C-V）模型无法分割出目标内部的子目标.为此,提出了基于C-V模型的目标多层次算法.首先给出了目标多层次分割策略;然后,提出了实现本策略的关键技术--背景填充技术,并从其视觉原理、技术实现和理论证明3个方面详细进行了论述;最后,将该技术与C-V模型相结合,提出了目标多层次分割算法;实验结果表明,本文算法能够实现目标多层次分割,并对目标内部含有弱目标的图像特别有效.     

水平集函数规则化的C-V主动轮廓模型

Chan与Vese 提出的C-V主动轮廓模型采用传统的水平集方法实现,为了保证水平集函数演化的稳定性,需要加入轮廓的长度项来规则化水平集函数,且在演化的过程中要周期性重新初始化为符号距离函数,从而大大增加了计算量和实现的复杂度。提出一种新的规则化水平集函数的方法,不但可以保证水平集函数演化稳定,而且避免了重新初始化。实验结果表明：该方法稳健、快速。     

前向后向扩散的距离正则模型应用于图像分割*

针对在演化过程中水平集函数震荡问题,提出前向后向扩散的距离正则模型应用于图像分割。新的距离正则项由一个势函数定义,推导的演化方程以唯一的方式前向后向扩散,即：水平集函数在其陡峭区域前向扩散,降低函数的梯度模直至为1,反之它后向扩散,提高梯度模直至1。演化结果是水平集函数收敛于符号距离函数,这是水平集函数稳定演化所希望保持的状态。为了阐述距离正则项的有效性,本文将其和基于边缘信息的外能量项相结合。实验结果表明,该模型能够好的完成图像分割,对噪声和弱目标图像鲁棒。     

双Level Set遥感影像建筑物检测

对传统的基于梯度的Level set方法和基于区域的Chan-Vese分割模型进行分析,提出结合局部梯度和同质区域全局均值信息的双水平集遥感影像分割模型,并利用变分法得到曲线的演化方程。该模型引入一种内部约束能量项近似地表示符号距离函数,使算法摆脱了重新初始化符号距离函数的缺陷,提高了曲线的演化速度,且可以同时分割出多类目标。在建筑物检测中可以同时检测出建筑物的向阳区域、屋顶和阴影区域。实验表明,该方法是一种有效的建筑物检测方法。     

高斯混合函数区域匹配引导的Level Set纹理图像分割

基于高斯混合模型颜色匹配及多尺度图像增强,文中提出了有效的边缘停止函数用于引导level set函数演化,有效地解决了纹理图像的分割问题.文中首先提出基于高斯混合模型颜色分布的边缘停止函数,通过计算level set演化窄带区域与用户给定交互区域的相似性,根据其相似性来引导level set快速演化;然后,提出一个定义在多尺度图像梯度上的边缘停止甬数,使得level set能精确地分割出图像的边缘;最后,结合以上两种边缘停止函数的优点,提出一个边缘停止函数的混合模型,根据图像颜色、边缘特征自适应地引导level set函数演化.实验结果表明,文中提出的算法不仅能有效地检测出纹理目标区域,同时需要计算出纹理区域精确、光滑的边界.     

光照鲁棒的模糊C均值聚类显微图像分割

传统的模糊C均值FCM聚类图像分割算法在显微图像分割中由于没有考虑光照不均匀的影响而降低了分割的效果,为此,提出了一种光照鲁棒的FCM显微图像分割算法。该算法用正交基函数的线性组合模拟不均匀光照,并引入到FCM算法的目标函数中,进行图像的模糊分割。算法不仅降低了非均匀光照对分割效果的影响,还可以同步估计不均匀光照场。实验结果表明,该方法非常有效。     

利用巴氏系数判定模型更新的视觉跟踪算法

在视频跟踪时,传统的粒子滤波算法在目标区域出现遮挡、光照变化等情况下通常存在鲁棒性较差的问题,因此提出一种采用巴氏(Bhattacharyya)系数判断模型更新时机的鲁棒视觉跟踪算法。本算法以粒子滤波算法为框架,每隔一定帧数抽样检测目标变化,利用当前模型与候选模型之间的巴氏系数统计特征的相似性,从而判断更新时机。仅当目标逐渐姿态改变且无背景干扰时更新目标模型;在发生遮挡或光照改变较大时则不更新,保持当前模型继续跟踪。本算法判断是否出现影响目标匹配因素,从而适时采取模型更新策略。实验结果表明,本算法通过选择性更新模型,在未考虑尺度变化的情况下,能够更加有效抑制背景干扰和避免模型漂移,在诸多复杂场景中具有一定的鲁棒性。     

融合形状先验的向量CV模型图像分割算法

Chan等人提出的向量CV模型尽管解决了传统CV模型无法分割向量值图像的问题,但是向量CV模型对于含有噪声或遮挡物等复杂的图像,无法正确分割目标。针对此问题提出一种融合形状先验向量CV模型。其能量泛函主要包含形状先验项、图像区域信息项以及距离正则项。此能量函数使得主动轮廓和形状先验位置相近时停止演化。该模型所用形状模板可以与目标形状仿射不同,使得算法更加灵活。该模型对含噪以及目标遮挡的图像具有很好的分割效果。     

基于Chan-Vese模型的SAR图像分割

由于SAR图像存在较强的斑点噪声,使用Chan-Vese模型水平集分割方法会产生很多误分割。同时,水平集解法存在计算量大、分割速度慢的问题。在Chan-Vese模型基础上,增加新的内能项——距离正则项,得到了一种改进的曲线演化模型。避免了水平集函数的周期性更新,具有更大的迭代步长,从而加快分割速度,并且提高Chan-Vese模型的抗噪性。对该模型采用人工合成图像和真实SAR图像进行分割实验,通过比较,可看出改进模型具有较高的数值精度和较快的分割速度。对于噪声很强的图像,使用增强Lee滤波进行预处理,可以进一步提高改进模型的分割速度和效果。实验结果表明:改进Chan-Vese模型能高效快速地完成SAR图像分割,具有较高的抗噪性。     

基于Chan-Vese水平集的梯度加速分割模型

为了提高图像分割的速度和精度,提出了一种新的基于Chan-Vese水平集模型(C-V模型)的梯度加速分割模型.首先,在C-V模型的能量函数中加入一个内部能量项,抵消演化过程中水平集函数和符号距离函数的偏差,从而消除分割中周期性重新初始化的过程;其次,提出了梯度加速项,通过感兴趣区域的图像特征,快速得到该区域的边界,且能够提高弱边界的分割精度.实验证明,提出的方法不仅能够加速特定区域的分割、提高分割精度,还能保持分割过程的稳定性.     

隐式曲面上两相图像分割的变分水平集方法

在平面图像分割的Chan-Vese模型基础上,提出隐式曲面上两相图像分割模型。用静态水平集函数的零水平集表达图像所在的闭合曲面,用另一动态水平集函数的零水平集与静态水平集函数零水平集的交线表达静态曲面上图像分割的动态轮廓线。所研究模型的能量泛函的数据项即为曲面上两分割区域的图像强度与对应区域平均图像强度的差的平方,其轮廓线长度项为两水平集函数的零水平集交线的长度。为避免动态水平集函数的重新初始化,在能量泛函中引入水平集函数为符号距离函数的约束惩罚项。通过变分方法得到图像分割空间轮廓线演化的梯度降方程。通过显式差分格式对演化方程进行离散。实验结果表明,该模型能有效实现复杂封闭曲面上图像的两相分割。     

Chan-Vese可变模块法快速实现红外图像分割

Chan-Vese方法作为Mumford-Shah的简化模型,因其水平集函数在演化过程中的全区域变化,会造成计算量极大,严重影响曲线形变速度;即使采用窄带法,在像素大的图像处理中,演化速度也极大地受到限制。提出一种改进Chan-Vese可变模块法快速实现红外图像分割,提出了形变曲线的不同节点根据前一次迭代演化情况,采用不同大小的模块运算,从而极大地提高了Chan-Vese模型演化速度。通过对红外图像的实验仿真,证明了该改进C-V方法能达到理想的效果。     

基于径向基点插值的Chan-Vese模型图像分割算法

基于水平集方法的Chan-Vese模型是一种典型的几何活动轮廓模型,已成功应用于众多领域中的图像分割问题。为了提高该模型的演化速度和分割效果,提出了一种基于径向基点插值求解Chan-Vese模型的高效数值算法。通过用径向基点插值法逼近水平集函数,Chan-Vese模型被离散为常微分方程组初值问题并可用向前Euler法求解。该算法不需要网格单元,对水平集初始轮廓不敏感,不涉及复杂费时的重新初始化过程,并且有明确的演化终止条件,无需事先设置演化次数。实验表明该算法在没有初始轮廓时也能正确分割图像,具有很快的演化速度。     

基于改进Chan-Vese模型的电力设备红外图像分割

电力设备红外图像分割是电力设备模式识别和红外故障诊断的基础。Chan-Vese模型能够有效分割含强噪声和边缘模糊的图像,但其分割速度缓慢,并且在分割电力设备红外图像时不能有效消除无关背景。提出一种改进的Chan-Vese模型,采用多个初始轮廓,并采用二值函数代替距离函数初始化水平集函数;同时对Chan-Vese模型的梯度下降流提出改进,简化其图像数据项,并用一个高斯核函数取代长度正则项。改进的模型不仅方便计算,而且可以在迭代过程中采用更大时间步长,加快曲线演化速度。在对电力设备红外图像的分割实验中,证明了相比Chan-Vese模型,新模型分割速度明显提高,并且具备较好的消除无关背景的性能。     

Image segmentation method based on improved fuzzy Chan-Vese model

Medical image segmentation is a hot topic in the field medical image processing. The segmentation methods based on level set and the ones based on fuzzy set are currently very popular in the field of medical image segmentation. But these methods do not balance between global and local features of the image. This paper combines the advantages of these two methods, proposes a fuzzy Chan-Vese model, which introduces fuzzy clustering into Chan-Vese model. This model extends the regional energy part of Chan-Vese model to regional energy based on fuzzy clustering, meanwhile adds fuzzy cluster objects as the constraint of the model, so it can take account of global and local features of the image. In the medical image segmentation experiments, this paper uses OTSU method to execute initial segmentation for getting the initial segmentation curve, and then uses fuzzy Chan-Vese model to realize image segmentation. Experimental results show that, with the help of prior knowledge of segmentation prototypes of medical images, the proposed method has achieved very good segmentation results.

     

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。