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针对传统几何活动轮廓(GAC)模型易出现边界泄露的缺陷,提出一个基于改进GAC模型的图像变速分割算法。该算法结合了图像边缘梯度信息和边缘角点坐标信息,通过改变演化曲线在角点及弱边界处的常量速度,避免活动轮廓曲线继续演化进入目标边界内,造成边界泄露和角点丢失现象,影响目标轮廓提取的准确性。实验结果表明:该算法可使演化曲线更加准确地停在目标边缘,并且在一定程度上减少了边界泄露问题。 相似文献
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针对传统几何活动轮廓(GAC)模型不能实现自适应分割,且容易出现边界泄漏和演化时间较长的缺点,提出了一个基于GAC与分形盒维数的图像分割算法。该算法结合了图像信息(图像分形盒维数)和演化曲线的位置,用与演化曲线内外区域分盒维数相关的演化速度v(D)代替传统GAC模型中的常量速度v。实验结果表明该算法可以使演化曲线根据其位置自适应地向内或者向外运动,减少了分割时间,并且在一定程度上减少了边界泄漏。 相似文献
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针对传统几何活动轮廓模型不能准确分割图像内弱边界区域目标以及对噪声的干扰容易使曲线陷入局部极值的情况,提出了一种基于区域梯度流力的几何活动轮廓模型.由于该区域力是对图像进行区域分割后产生的,所以能够从全局的角度为模型提供区域内目标的边界信息,进而达到分割弱边界的目的.通过引入一个扩散方程可以扩大区域力的捕捉范围,达到消除噪声干扰的目的.实验证明,该模型较好地解决了传统活动轮廓模型分割图像目标存在的问题. 相似文献
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图像分割是医学三维重建、医学可视化等的基础,对疾病的诊断和治疗有着重要的临床意义,目前,用于医学图像分割的算法很多,而活动轮廓模型(Active Contour Model)的提出则是这个领域的一个重大突破。介绍活动轮廓模型从参数活动轮廓模型到几何活动轮廓模型的发展过程及发展现状,提出活动轮廓模型的研究和发展方向。 相似文献
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图像分割是医学三维重建、医学可视化等的基础,对疾病的诊断和治疗有着重要的临床意义,目前,用于医学图像分割的算法很多,而活动轮廓模型(Active Contour Model)的提出则是这个领域的一个重大突破。介绍活动轮廓模型从参数活动轮廓模型到几何活动轮廓模型的发展过程及发展现状,提出活动轮廓模型的研究和发展方向。 相似文献
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在分析矢量图像颜色信息和动态曲线演化规律的基础上,将归一化传导率的非线性热方程约束项引入变分侧地活动轮廓矢量模型中,使水平集函数不用重新初始化即可快速稳定地保持符号距离函数的特性.改进算法减少了迭代次数和运行时间,改进了图像二维梯度和散度算子传统离散化方式,使梯度和散度算子保持空间旋转不变性,提高了分割算法的鲁棒性.实... 相似文献
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为了克服Chan-Vese(CV)模型对初始轮廓敏感的不足,提高分割效率,针对双目立体图像,提出了一种基于双目视差的CV模型。该方法利用双目立体图像的双目视差进行预分割,将分割得到的结果自适应地构造为CV模型的初始轮廓,再通过改进后的能量泛函进行曲线演化,使其接近真实目标边缘,最后得到预期的分割结果。经过实验证明,该模型能有效分割双目立体图像,提高分割效率,对初始轮廓也具有较好的鲁棒性。 相似文献
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介绍了在图像分割中用到的偏微分方程方法,主要论述了参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型在图像分割中的应用.以及对基于它们的改进算法进行了综述。并简单讨论了偏微分方程在图像处理中要解决的主要问题和发展前景。 相似文献
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医学图像分割是图像分割技术的一个重要应用领域,GAC(测地线活动轮廓)模型是基于PDE(偏微分方程)方法中一种常用的图像分割模型,使用这种模型时,如何选择合适的平滑尺度是影响分割效果的重要因素之一。提出了一种基于多尺度梯度矢量场GAC模型图像对象轮廓提取的MR图像分割方法,用多尺度梯度矢量取代GAC模型中单一尺度下平滑图像的梯度矢量,提高了GAC模型的收敛速度,有效地改善了局部极小值问题。实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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几何活动轮廓模型的多尺度扩散分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种对几何活动轮廓模型中的停止速度场进行多尺度扩散的算法,它通过引进2个控制参数来定义停止速度场的目标边界、同质区域和过渡区域;对于不同复杂性的图像,采取不同的控制参数对其停止速度场进行多尺度扩散;并将多尺度扩散后的停止速度场应用于几何活动轮廓模型进行图像分割.实验结果表明:对1幅合成图像和2幅自然图像,该算法大大地减少了分割时间,在一定程度上也减少了边界泄漏. 相似文献
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一种基于主动轮廓模型的医学图像序列分割算法 总被引:7,自引:0,他引:7
介绍了一种结合live wire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法.通过把live wire算法和图像分割中一般的区域增长方法结合,对传统live wire算法进行了改进,并用改进后的算法对医学图像序列中的单张或多张切片进行交互式地准确分割.然后计算机利用活动轮廓模型自动分割相邻的未分割切片.还通过在活动轮廓模型的边缘点中引入记录已分割物体边缘附近局部区域特征的灰度模型,把已分割切片中的物体与背景的局部区域特征带入相邻的未分割切片中,并用由灰度模型定义的区域相似性代替活动轮廓模型中的外能来引导边缘轮廓收敛到物体的实际边缘.最后介绍了一种基于live wire算法思想的简单的分割结果交互式修复方法.实验结果表明该算法仅需少量用户交互就能快速准确地从医学图像序列中分割出感兴趣的物体,在医学图像分析中具有实用价值. 相似文献
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传统的几何活动轮廓模型作为一种有效的图象分割方法,一直以来被广泛使用。但其在应用中也存在不少问题,例如对图象内弱边界区域目标不能准确的分割以及对噪声的干扰容易使曲线陷入局部极值等情况。本文提出了一种基于区域梯度流力的几何活动轮廓模型,由于区域力从全局的角度为模型提供目标边界信息,这样使该模型不但能够准确的利用区域信息分割出弱边界区域而且能够有效抵御噪声的干扰。 相似文献
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活动轮廓模型被广泛应用于医学图像分割之中.文中针对CT图像的分割方法进行了探讨,提出了一种基于GVF模型的改进的活动轮廓分割法。改进方法采用轮廓中心法及引入一作用力的方法,克服了GVF模型不能处理深度凹陷区域的问题.实验结果表明,改进后的分割方法较原Snake模型及GVF模型的效果更好. 相似文献
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摘 要:分割的作用是将数字图像分割为多个简单区域,并根据区域中图像的某种特征提取和分离出的目标区域,便于图像识别与理解分析。主动轮廓模型(snake)是一条可变形的参数曲线及相应的能量函数,广泛应用于医学领域的图像分割。主动轮廓模型是以最小化能量函数为目标,控制参数曲线变形,最后具有最小能量的闭合曲线就是所需分离的目标轮廓。在采用主动轮廓模型进行分割之前,通常都采用高斯滤波器对图像进行滤波,在对图像进行平滑的同时,也会使边缘模糊化,从而影响分割效果。本文将各向异性滤波和主动轮廓模型结合起来,充分利用各向异性滤波在平滑图像的同时能保持边缘的特点,在利用主动轮廓模型进行分割之前使用各向异性滤波代替传统的高斯滤波对图像进行预处理。实验结果表明:与传统方法相比,在主动轮廓模型的预处理阶段,采用本文所提出的算法平滑噪声图像,提高了后续图像分割的准确性。 相似文献