Active contours driven by median global image fitting energy for SAR river image segmentation

The existing active contour models can not achieve accurate segmentation of SAR river images. To solve this difficulty, a novel active contour model driven by median global image fitting energy is proposed. First, the median global fitted image is defined. Then by minimizing the difference between the median global fitted image and the original image, the energy functional of the proposed model is obtained. Moreover, the within-cluster absolute differences of the pixel grayscale values inside and outside the curve are introduced to adaptively adjust the proportions of the region energies inside and outside the curve. Compared with the popular active contour models, extensive experimental results demonstrate the proposed model has clear advantages in terms of both segmentation performance and segmentation efficiency.     

LCV模型在医学图像分割中的应用

针对C-V模型不能充分利用图像局部区域灰度变化信息从而导致难以准确分割灰度不均物体等缺陷,提出一种基于局部区域的C-V(LCV)模型。利用计算局部窗函数内的加权灰度均值来取代全局均值,并加入约束水平集函数为符号距离函数的能量项,从而避免水平集函数的重新初始化。对医学图像的分割结果证明LCV模型在分割灰度不均物体方面优于C-V模型,其分割效率高于LBF模型。     

快速稳定的局部二元拟合分割算法

基于局部区域信息的局部二元拟合(LBF)模型在处理弱边界或灰度不均匀的图像分割方面有一定优势,但该方法非常依赖于初始轮廓,不当的初始轮廓不仅会导致分割时间较长,甚至分割失败。针对这一不足,提出一种快速稳定的LBF模型。首先通过添加带有变权系数面积项的LBF模型进行初始分类以获取较好的初始轮廓,然后采用传统的LBF模型对图像进行进一步的分割。实验证明,在保证良好分割效果的前提下,该方法对初始轮廓的选择更加灵活,分割速度明显快于传统的LBF模型。     

基于局部熵的主动轮廓模型

针对传统C-V模型对灰度分布不均匀图像分割效果不理想的问题,研究了一种基于局部熵的主动轮廓模型.首先,算法将局部熵的概念引入到C-V模型中,通过核函数获得局部区域的不均匀信息,来构建局部熵能量函数;其次,采用变分水平集的方法,最小化局部熵能量泛函,得到水平集的梯度下降流,根据梯度下降流不断更新水平集,获得目标轮廓图;最后,对4组灰度严重不均匀的图像进行仿真实验,并将本文算法与LBF方法和LGDF方法进行对比.实验结果表明,与LBF方法和LGDF方法相比,本文算法实现了灰度不均匀的图像的精确分割.     

基于改进活动轮廓模型的图像分割

针对图像分割中的灰度不均匀和轮廓初始化问题,提出一种基于区域的活动轮廓模型。将图像的全局信息和局部信息作为能量项驱动活动轮廓向目标边缘演化,以有效分割灰度不均匀图像,为保证图像分割的速度和精度,在能量方程中加入长度项和惩罚项,并采用梯度下降法得到该模型的最小化能量方程。实验结果表明,和局部二值拟合模型、局部图像拟合模型相比,该模型能分割灰度不均匀的图像,对初始轮廓曲线大小和位置更不敏感,且分割图像所需的迭代次数、迭代时间更少。     

Adaptive diffusion flow active contours for image segmentation

Gradient vector flow (GVF) active contour model shows good performance at concavity convergence and initialization insensitivity, yet it is susceptible to weak edges as well as deep and narrow concavity. This paper proposes a novel external force, called adaptive diffusion flow (ADF), with adaptive diffusion strategies according to the characteristics of an image region in the parametric active contour model framework for image segmentation. We exploit a harmonic hypersurface minimal functional to substitute smoothness energy term in GVF for alleviating the possible leakage. We make use of the p(x) harmonic maps, in which p(x) ranges from 1 to 2, such that the diffusion process of the flow field can be adjusted adaptively according to image characteristics. We also incorporate an infinity laplacian functional to ADF active contour model to drive the active contours onto deep and narrow concave regions of objects. The experimental results demonstrate that ADF active contour model possesses several good properties, including noise robustness, weak edge preserving and concavity convergence.     

A robust active contour model driven by fuzzy c-means energy for fast image segmentation

In this paper, we propose a robust region-based active contour model driven by fuzzy c-means energy that draws upon the clustering intensity information for fast image segmentation. The main idea of fuzzy c-means energy is to quickly compute the two types of cluster center functions for all points in image domain by fuzzy c-means algorithm locally with a proper preprocessing procedure before the curve starts to evolve. The time-consuming local fitting functions in traditional models are substituted with these two functions. Furthermore, a sign function and a Gaussian filtering function are utilized to replace the penalty term and the length term in most models, respectively. Experiments on several synthetic and real images have proved that the proposed model can segment images with intensity inhomogeneity efficiently and precisely. Moreover, the proposed model has a good robustness on initial contour, parameters and different kinds of noise.     

结合局部特征和全局信息的自适应活动轮廓模型

提出一种新的基于全局图像信息和局部图像特征的活动轮廓分割模型。模型的总能量函数主要包括3项:全局能量项、局部能量项和自适应调节项。其中,全局能量项整合了图像的全局信息,局部能量项则考虑了图像的局部特征,而二者的权重会根据上下文内容自适应调整。由于在模型中充分利用了图像全局信息和局部特征,因而有效地提高了分割的精度。此外,加入了凸优化技术,以获取模型的全局最优解。最后,采用Split-Bregman方法进行快速求解,使得模型的分割效率大大提高。实验结果表明,该模型对初始化具有较好的鲁棒性,在分割精度上有了较大的提升,特别是分割速度比C-V模型快1.5倍到2倍。     

一种结合区域梯度的活动轮廓模型

针对多相C-V模型计算复杂性高、对初始轮廓敏感等问题,提出一种结合区域梯度的活动轮廓模型。该模型对演化曲线内部区域使用梯度进行拟合,对演化曲线外部区域使用灰度进行拟合。实验结果表明,相对于多相C-V模型,该模型能快速分割多相图像,对初始轮廓不敏感。     

一种新的结合图像梯度的局部活动轮廓模型

基于区域的局部二值拟合模型只考虑图像灰度的平均值统计信息,然而由于图像中的噪声改变了图像的灰度分布,该类方法对于包含大量噪声的图像往往很难获得理想的效果。为了提高模型对于噪声的鲁棒性,提出了一种结合图像统计信息和梯度信息的局部活动轮廓模型。该模型在图像灰度的统计信息的基础上,加入图像梯度信息,分别构造以高斯函数为核函数的局部二值灰度拟合能量和局部二值梯度拟合能量,得到最终的能量泛函,并通过最小化该能量函数,驱使活动轮廓向目标边缘演化。实验结果表明,基于图像灰度和梯度的局部活动轮廓模型能够有效克服图像中弱边缘以及强噪声对于分割结果的影响,其分割精度高于同类方法。     

一种全局LBF主动轮廓模型

LBF模型的能量函数对于水平集函数是非凸的,从而导致应用LBF模型分割的最终结果对水平集函数的初始化非常敏感。通过凸化LBF模型的能量函数,提出一种全局的LBF模型(GLBF)。该模型针对水平集函数是凸的,从而可以通过任意初始化水平集函数得到全局最优解。此外,该模型不必重新初始化水平集函数为符号距离函数,从而极大地提高运算效率。对灰度不均匀医学图像的分割结果表明,GLBF模型对水平集函数的初始化不敏感,优于传统的LBF模型以及目前具有代表性的LIF模型。     

结合全局和局部信息的活动轮廓模型

利用全局信息的C-V模型对轮廓初始化和噪声不敏感,但不能分割灰度不均的图像;利用局部信息的RSF模型能分割灰度不均的图像,但对轮廓初始化和噪声很敏感。针对该问题,基于C-V模型和RSF模型,提出一个新的水平集正则化项,给出一个用偏微分方程表示的结合全局和局部信息的活动轮廓模型。实验结果表明,该模型能分割灰度不均的图像,且允许灵活的轮廓初始化,抗噪性较强。     

基于核特征距离的局部活动轮廓模型

提出了一种基于核特征距离局部活动轮廓分割模型。在模型中使用核特征距离来构造局部拟合能量,从而可以获取精确的局部图像特征,可以分割存在灰度不均匀的图像。并通过引入水平集规范项以避免水平集演化的重新初始化,提高了分割的效率。实验结果表明,本模型可以很好地克服灰度不均匀性,同时在分割精度上有了较大的提升,特别是分割速度比LBF模型快1.3～1.5倍。     

一种新的活动轮廓图像分割模型

基于区域的局部二值拟合模型在处理灰度不均匀图像方面有较大优势,但其只考虑原始图像灰度的平均统计信息,对于包含大量噪声的图像通常很难获得理想的效果。为克服上述缺陷,提出一种基于原始图像和差分图像统计信息的分割模型。该模型在原始图像灰度统计信息的基础上,加入差分图像信息,分别对原始图像和差分图像构造以高斯函数为核函数的能量方程,并运用梯度下降法求解,驱使活动轮廓向目标边缘演化。实验结果表明,与传统活动轮廓模型相比,该模型能正确提取含有噪声和信噪比低的图像,同时对初始轮廓曲线有更高的鲁棒性。     

结合全局和双核局部拟合的活动轮廓分割模型

针对可缩放区域拟合（RSF）模型对初始轮廓敏感的缺点,提出了一种结合全局和局部图像信息的变分水平集活动轮廓模型。该模型设计了一个灰度域上的核函数,将其与RSF模型空域核的线性组合作为局部能量项,弥补了采样权值仅与空间距离有关的缺陷,提高了分割精度;构造了带有自适应全局指示函数的面积项,作为全局拟合力,提高了模型的收敛速度且避免陷入局部极小值;使用了高斯滤波方法,规则水平集函数,使其保持光滑,并避免了复杂的重新初始化过程。实验结果表明,该模型初始化灵活,对灰度不均匀图像有很好的分割效果     

LBF活动轮廓模型的改进

LBF模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型。与PC（Piecewise Constant）模型不同,该模型引入了一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合（Local Binary Fitting,LBF）能量。因为LBF能量能够获取图像的局部信息,所以LBF模型解决了PC模型不能处理灰度不均一图像的分割问题。提出了一个改进的LBF模型,它使用一个新的核函数代替高斯核函数。实验表明：与LBF模型比较,新模型减少分割时间约50%。     

结合全局信息的局部图像灰度拟合模型

针对局部图像拟合（LIF）模型对初始轮廓大小、形状和位置敏感的问题,提出一个结合全局信息的局部图像灰度拟合模型。首先,构造了一个基于全局图像信息的全局项;其次,将该全局项与LIF模型中的局部项线性组合;最后,得到了一个以偏微分方程形式存在的图像分割模型。数值实现采用有限差分法,同时采用高斯滤波器正则化水平集函数以确保水平集函数的光滑作用。在分割实验中,当选取不同的初始轮廓时,该模型均能得到正确的分割结果,且分割时间仅为LIF模型的20%到50%。实验结果表明,所提模型既对演化曲线初始轮廓的大小、形状和位置都不敏感,又能够有效地分割灰度不均图像,且分割速度较快。此外,在无初始轮廓的情形下,该模型能快速分割一些真实图像和人造图像。     

融合局部和全局高斯概率信息的图像分割模型

在现有的活动轮廓中,LBF模型、LIF模型和LGDF模型是著名的基于区域的模型。虽然能分割灰度不均匀的图像,但对活动轮廓的初始化和噪声较为敏感。针对该问题,提出一种融合全高斯和局部高斯概率信息的活动轮廓模型。首先由全局高斯模型的全局灰度拟合力和局部高斯模型的局部灰度拟合力的一个线性组合来构造水平集演化力,然后引入这两个拟合力的动态权重以达到该模型的灵活性,实验结果表明,该模型能分割灰度不均的图像,且允许灵活的轮廓初始化,抗噪声性强。     

A novel active contour model for image segmentation using distance regularization term

In this paper, a novel active contour model (R-DRLSE model) based on level set method is proposed for image segmentation. The R-DRLSE model is a variational level set approach that utilizes the region information to find image contours by minimizing the presented energy functional. To avoid the time-consuming re-initialization step, the distance regularization term is used to penalize the deviation of the level set function from a signed distance function. The numerical implementation scheme of the model can significantly reduce the iteration number and computation time. The results of experiments performed on some synthetic and real images show that the R-DRLSE model is effective and efficient. In particular, our method has been applied to MR kidney image segmentation with desirable results.     

红外图像活动轮廓分割算法

红外图像通常存在边缘模糊、对比度低、背景复杂等特点,传统的活动轮廓模型难以达到理想的分割效果。针对这种情况,提出了一种能够用于红外图像分割的边缘活动轮廓模型。该模型采用了结合图像局部熵信息定义的边缘停止函数,同时提出了一种针对红外图像的自动选取初始轮廓的方法,进一步提高了算法的效率。实验结果表明,采用该模型能够有效分割红外图像。