基于粒子群优化算法的改进Snake模型的图像分割方法

虽然Snake模型是一种有效的基于参数的轮廓探测方法,但由于其对初始位置过于敏感,不但参数选取缺乏严格的理论指导,且不能处理拓扑结构改变的问题。为此,针对Snake模型在弱边缘处容易溢出等不足,首先通过引入区域信息对Snake模型的图像力进行了修正,然后对Snake模型容易陷入局部极小化的问题,利用粒子群优化算法的全局优化特性和良好的数值稳定性来对Snake模型的分割结果进行优化。人工合成图像和医学图像的实验结果表明,该方法是有效的。     

一种改进的基于蛇模型的分割方法

CT图像的分割在临床的诊断和治疗中有着重大的意义。其中Snake分割算法能够得到较好的分割结果,该文通过对传统Snake算法基本原理的研究,提出了一种改进的Snake分割模型。首先,通过数学形态学的方法得到CT图像的边缘,其次,运用改进的能量方程对分割过程进行迭代。优化的Snake模型能够克服传统Snake模型无法收敛于极凹处以及对噪声敏感的问题。通过实验将模型应用于实际CT图像分割,并且得到较精确的实验结果。     

差分进化算法GVF Snake模型在PET图像分割中的应用

利用PET图像进行诊治时需要对人体病灶精确定位,PET图像中病灶目标区域的分割是早期诊断与治疗的前提和关键。基于传统Snake模型的方法在PET图像分割时存在对初始轮廓过于敏感,难以收敛到目标凹型区域等问题,为此将GVF Snake模型引入PET图像的分割中。为防止GVF Snake模型陷入局部最优,进一步利用差分进化(DE)算法的全局优化特性对GVF Snake模型分割的结果进行优化,提高PET图像分割精度。实验结果表明,该方法能有效地对PET图像中的病灶目标区域进行分割,可避免陷入局部最优且具有良好的实时性。     

分水岭优化的Snake模型肝脏图像分割

Snake算法是主动轮廓模型的经典算法,是近年来图像分割和视频领域研究的热点。针对Snake模型中存在的初始轮廓敏感和能量函数中曲率约束不足等问题,提出将分水岭变换和主动轮廓模型相结合的主动轮廓分割算法。首先通过引入标记函数和强制最小值技术解决传统分水岭变换可能导致的过分割问题,然后利用改进的强制标记分水岭算法优化Snake模型的初始轮廓曲线,最后通过在Snake模型中增加一项与曲线形状相关的外部力弥补能量约束函数中曲率约束的不足,从而实现更精确的图像分割。改进后的Snake模型应用于腹部MR图像中,对肝脏图像的识别和分割取得了良好效果。     

Snake与多尺度分析的医学图像分割研究

为提高分割精度,提出Snake与多尺度分析相结合的医学图像分割方法。根据先验知识给定图像一个初始的粗略轮廓,然后对图像进行多尺度增强,在不同的尺度下应用Snake算法进行轮廓提取,相当于在曲线的收敛过程中进行了修正,从而使得轮廓在不同的尺度中逐渐优化,分离出精确的轮廓。实验结果表明,该方法是有效的,对医学图像分割的精度优于传统的Snake模型。     

一种基于遗传算法的双T-Snake模型图像分割方法

Snake的初衷是为了进行图像分割，但它对初始位置过于敏感，且不能处理拓扑结构改变的问题。初始位置的敏感性可以用遗传算法来克服，因为它是一种全局优化算法，且有良好的数值稳定性。为了更精确地进行图像分割，本文提出了一种基于遗传算法的双T—Snake模型图像分割方法，它将双T—Snake模型解作为遗传算法的搜索空间，这既继承了T—Snake模型的拓扑改变能力，又加快了遗传算法的收敛速度。由于它利用遗传算法的全局优化性能，克服了Snake轮廓局部极小化的缺陷，从而可得到对目标的更精确的分割。将其应用于左心室MRI图像的分割，取得了较好的效果。     

基于改进Snake模型的图像分割方法

Snake（主动轮廓线）模型即能量最小化运动曲线模型,最初由Kass在1987年提出,具有良好的获取特定区域内目标边缘的能力,是一种极为有效的图像分割方法。针对传统Snake模型对初始轮廓的依赖性问题,利用围绕目标形心的圆环间平均灰度差异来确定初始轮廓点,对噪声的干扰有一定的抑制作用,并减少了人工选取的工作量。通过离散Snake算法与分段DP算法的有效结合来获取图像的特征边缘点,以提高Snake算法的收敛速度。最后利用单调性原则对边缘点进行分区,在各个单调区间内采用曲线拟合的方法来获得连续的图像边缘。实验结果表明,基于改进Snake模型的图像分割方法可以从图像中提取连续、封闭的边缘曲线,能够较好的将目标从图像中提取出来。     

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。     

基于粒子群优化算法和改进的Snake模型的图像分割算法

基于活动轮廓（Snake）模型的目标轮廓提取是图像分割中一种重要的方法.为了克服传统Snake模型在图像分割中不能向凹处收敛和收敛不准确的缺点,提出了一种粒子群优化算法与改进的Snake模型相结合的图像分割算法.改进的Snake模型,即在传统的Snake 模型的基础上增加了一个向心能量,增加此能量可以使初始化曲线向目标的凹处收敛.又由于粒子群优化算法具有获得全局最优的能力,可以使曲线能更准确地收敛到目标的边界.通过实验证明此方法可以取得很好的分割效果.     

基于改进的Snake模型的脑部MR图像分割方法*

为实现对脑部磁共振图像的分割,提出了一种改进Snake模型的图像分割方法。通过引入轮廓中心的概念,在贪婪Snake模型的能量函数中增加距离势能作为外部约束能量,增大了外能的吸引范围,使分割结果不依赖于初始轮廓;对各能量项进行归一化操作,并以归一化扩散方程各分量的梯度矢量流代替MR图像的梯度,提高了模型处理弱边界和深度凹陷区域的能力;对各能量函数的离散化和参数的选择进行了阐述。实验结果表明,该算法是一种有效的分割脑部MR图像的方法。     

一种新的图像力在Snake模型中的应用

针对Snake模型应用于图像边缘检测时对于噪音过于敏感的不足，提出了一种新的图像力。在新的图像力的作用下，Snake模型可以很好的减小噪音的干扰，使模型的分割性能更好。最后用遗传算法对分割结果进行优化，以得到最好的分割结果。     

基于改进Snake模型的高分辨率影像建筑物提取

本文提出了一种改进Snake模型的航空图像建筑物提取的方法。传统的Snake模型存在一些问题,它们需要大量的初始化,对噪声敏感,对于复杂图像调整参数变得困难。本文提出了一种自动提取建筑物的优化方法,相比传统的Snake模型,改进的Snake模型检测和提取建筑物轮廓更精确,而且能够避免检测类似街道、树木等邻近建筑物的边缘特征。实验数据表明,在提取建筑物轮廓方面,本文提出的方法具有较好的精度。     

Snake模型在医学图像分割中的应用

基于Snake模型的图像分割技术是比较成功的研究领域,也是近年来图像处理领域研究的热点之一。Snake模型将基于图像本身的底层的视觉属性和人们先验知识结合起来,针对各种图像的不同特点,从高层和底层两个方面约束图像分割的过程。通过对Snake模型的基本原理及其几种改进的概括研究,阐述了Snake模型在图像分割中的一些应用方法。     

基于Snake和外观模板的组合式图像对象分割

针对目前图像对象分割方法对图像的特征提取和抽象度不够,导致的分割精度低的问题,提出了基于Snake模型和外观模板的组合式图像对象分割研究方法,该方法将改进的外观模板图像对象分割算法得到的分割结果经过预处理作为改进的Snake模型的图像分割算法的输入初始轮廓进行精确处理。该算法在提升对象分割精度的有效性上达到了96%以上。     

基于Snake的图像分割算法研究

图像分割算法是指从待割图像中提取出感兴趣的目标,以便进行图像分析与图像理解。Snake算法不同于传统的图像分割方法。文中详细介绍了Snake模型的数学机理及离散化方法,最后利用贪婪法实现了Snake算法,并应用与实际图像的分割。     

基于Snake的图像分割算法研究

图像分割算法是指从待割图像中提取出感兴趣的目标,以便进行图像分析与图像理解。Snake算法不同于传统的图像分割方法。文中详细介绍了Snake模型的数学机理及离散化方法,最后利用贪婪法实现了Snake算法,并应用与实际图像的分割。     

融合区域信息Snake模型图像分割

针对传统的参数活动轮廓(Snake)模型对初始轮廓曲线非常敏感,提出融合区域信息Snake模型图像分割.该方法将气球力Snake模型中的恒定气球力替换为包含区域信息的变力,以目标和背景两区域平均灰度值距离最大为准则,引导轮廓曲线进化.实验结果表明,该模型对初始轮廓位置不敏感,能实现自动分割;并且对于带噪声图像,该模型也能取得满意分割效果.     

基于主动轮廓模型的SAR图像中的目标边缘检测

该文基于Snake模型研究了SAR图像的目标分割与检测方法。首先针对Snake模型图像分割技术中存在的凹陷区域不能很好收敛的缺点,在前人研究成果的基础上,增加了外部约束凹陷能量,提出了改进的Snake模型,然后采用贪婪算法进行方法的实现,该方法能够有效地利用局部与整体信息,实现目标边界准确定位,保持线性光滑。实验结果表明,改进后的Snake模型能较好的收敛到图像凹陷区域。     

改进的Snake模型及其在图像边缘提取中的应用

以胆结石超声图像为例,将改进的Snake模型应用到超声图像边缘提取中,并取得了较好的结果.首先采用对数变换函数对胆结石超声图像进行增强预处理,该方法能够有效地调整图像的动态范围,将胆结石在胆囊中的位置凸显出来;然后利用改进的Snake模型自动提取胆结石的边缘.本文详细介绍了Snake模型实现过程以及各个参数对实验结果的影响.实验表明该模型有较好的实用性,而且准确性较高,适合于噪声干扰情况下的目标边缘提取.     

结合水平集方法和形状约束Snake模型的左心室MRI图像分割

提出结合水平集方法和形状约束Snake模型的左心室MRI图像分割算法.由于左心室存在弱边缘、与周围的组织之间存在低对比度区域,Snake模型分割左心室MRI图像时,将会出现变形曲线泄漏现象.通过对训练图像的配准、变化模式的分析,定义左心室的边界形状变化允许空间.根据心脏MRI图像的特点,使用水平集方法在平均形状周围构造形状约束能量场.在Snake模型中增加形状约束能量项后,能够有效处理变形曲线的泄漏问题.通过将演化曲线投影到形状允许空间,对其施加形状约束.心脏MRI图像的分割实验证明了模型的有效性.