基于偏微分方程的图像分割算法研究

介绍了基于偏微分方程的图像处理方法的应用发展历程,分析了其在图像分割领域中的应用,阐述了参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型,并描述了基于偏微分方程的坯布缺陷图像分割实验结果.理论和实验结果表明,偏微分方程模型是进行图像分割的一种很有效的工具.     

B超医学图像分割技术的研究

图像分割是图像处理过程中一个关键的环节.本文探讨了对B超图像的分割技术,对目前文献中常用的B超图像的分割算法--阈值分割法、结合特定理论工具的方法进行了分析和研究,总结了使用活动轮廊模型进行B超图像轮廓提取的关键技术,同时,联合使用动态阈值分割及最优阈值分割法,实现了对B超图像的二值处理.     

基于C-V模型的图像分割研究

活动轮廓模型已经成功应用于图像分割,它可以是基于边界的,也可以是基于区域的。在演化过程中,关键问题是如何使水平集函数逼近符号距离函数。CHAN-VESE（C-V）模型是基于Mumford-Shah分割模型和水平集的,它不依赖图像梯度而检测目标,但其距离保持能力较差。在对C-V模型研究的基础上,提出了一个解决其距离保持问题的办法。     

快速有效的虹膜图像分割方法

针对影响虹膜识别性能的眼睑及睫毛遮挡以及瞳孔边界非标准圆等情况,提出一种新的虹膜图像分割方法．采用活动轮廓模型技术计算出瞳孔的精确边界;根据归一化虹膜图像水平方向灰度信号的小波模极值点在尺度空间的演化计算得到眼睑遮挡边界上点,并利用多项式拟合确定眼睑遮挡部分;最后结合一维Gabor滤波的眼睫毛检测结果实现有效的虹膜图像分割．与现有分割方法相比,消除了瞳孔传统圆模型给归一化虹膜图像带来的畸变影响,避免了传统眼睑边界检测过程中涉及的四维参数空间搜索范围问题,降低了算法实现复杂度．在CASIA图像库上的实验结果表明该方法可将系统识别等错误率从8%降低到4.4%．     

一种新的用于图像分割的活动轮廓模型

为了从灰度异质图像中更好地提取目标,本文提出了一种新的图像分割方法,采用测地时间函数作为局部二值拟合模型的核函数,并结合图像区域的局部灰度信息和全局灰度信息建立能量泛函.同时,符号函数惩罚项的引入避免了符号函数的重新初始化,而曲线长度调整项则保证了曲线演化的连续性和光滑性.通过变分水平集方法最小化新的能量泛函,得到曲线演化的梯度下降流.通过对医学CT图像进行分割实验,证明了该方法的可行性和优越性.     

一种全局最优的非匀质图像分割算法

为了解决传统几何活动轮廓模型不能自适应地分割非匀质图像的问题,提出了一种全局优化的非匀质图像分割算法.首先,利用图像经过高斯滤波器滤波后的梯度信息定义了一个新的图像分割能量函数.然后,利用水平集方法扩展该能量函数的定义域,以使该能量函数具有全局最优解.为避免水平集函数的重新初始化过程,在能量函数中引入了一个水平集函数约束项.最后,通过最小化该能量函数,建立水平集函数演化的偏微分方程.对水平集演化方程数值求解,实现对非匀质图像的分割.实验结果表明,该算法不但能自适应地确定曲线演化方向,而且能有效地分割非匀质图像.     

一种针对灰度非均匀图像的混合分割框架

该文将基于区域的局部和全局活动轮廓技术有机结合起来,给出了一种针对灰度非均匀图像的分割框架。考虑到灰度非均匀特性对图像非轮廓象素点影响较大而对图像轮廓象素点影响较小这一事实,在该框架中引入了图像边缘停止函数来平衡局部和全局灰度信息之间的相互影响。基于该框架,给出了一个具体的实例模型,运用快速的模糊对偶算法获取实例模型的全局最优解。用一组图像进行实验,并通过对实验结果的定量分析,验证了该模型的合理性。     

利用模糊特征改进Snakes模型的图像分割

利用模糊特征自适应地控制曲线法向力场改进参数主动轮廓模型,改进后的模型可以对弱边缘、无边缘区域和纹理图像进行分割。曲线法向力场加速了曲线收敛到目标区域边界,改进了抓取范围和提取凹区域的能力。对弱边缘图像、医学图像和纹理的分割实验表明,新方法具有良好的性能。     

一种基于显著性活动轮廓模型的图像分割方法

为了有效地提取图像中物体的轮廓,结合视觉注意机制,提出一种改进的距离正则化水平集活动轮廓模型的分析方法。首先提取图像的初级特征,构成图像显著图;然后采用最大类间方差法获得显著区域的初始轮廓,以此作为活动轮廓模型中曲线演化的初始位置;最后利用距离正则化水平集演化,获得目标物体的边界,完成图像分割。这种结合视觉注意机制与改进的距离正则化水平集演化方法能够显著降低水平函数演化次数,提高图像分割效率。仿真结果表明,它能有效检测单个及多目标物体的边界,且定位准确。     

基于LBP驱动的区域围道纹理分割模型

纹理分割是图像处理的难点之一。针对此问题,提出了一种基于局部二进制模式(localbinary pattern,LBP)驱动的区域围道分割模型。该模型首先将均匀模式的思想用于LBP/C算子,使纹理模式的数量减少了77%,明显降低了提取纹理特征所需的时间;其次对无边缘活动围道模型进行了改进,使其能用纹理特征来演化曲线或曲面分割纹理图像;然后用多级分层的策略对提出的模型进行了延拓,可用于分割多类目标的图像,避免了多相位模型初始围道难以选择的问题,提高了模型收敛的速度;最后运用AOS(additive operator splitting)算法以改善模型求解的效率,进一步提高了图像分割的速度。对合成纹理图像和遥感图像的实验结果说明,提出的分割方法具有分割速度快、精度高的优点。     

自适应气球力主动轮廓的图像分割

集成图像的先验信息到模型中是改善主动轮廓模型分割复杂背景图像性能的一种重要方法．采用统计方法确定目标区域，根据区域自适应地决定主动轮廓模型气球力的方向，对测地线主动轮廓模型进行改进．结果表明：主动轮廓曲线的收敛仅依赖图像梯度这一局部性质的情形被改变，主动轮廓曲线的收缩或扩张和目标区域联系起来．图像分割实验说明改进的模型能较好地对带噪声且为弱边缘的人工合成图像、医学超声图像得到理想的目标边缘轮廓．自适应气球力主动轮廓分割图像能提高在图像弱边缘处的定位能力和精确度，减少对噪声的敏感性，加快曲线收敛到目标边界的速度．     

基于静电场模型和二维灰度直方图的脑部磁共振图像的分割

提出一种改进的主动轮廓模型分割医学图像的方法。基于改进的贪婪法和静电场模型,对贪婪算法中蛇点的邻域提出了进一步的搜索准则,并给出判定准则;使用图像的二维直方图求得阈值,对图像进行二值化处理,并使用静电场模型对二值图像的梯度场进行外力计算。在预处理后的图像中使用静电力作为图像外力,并介绍了简化计算的方法。对比实验表明了该算法的有效性。     

基于金字塔连接算法的彩色图像分割

根据金字塔连接算法的特性，提出一种彩色图像自动分割算法。根据HSV颜色空间颜色和亮度无关，将彩色图像从RGB空间变换到HSV空间，然后用基于金字塔的图像分割算法对色调、饱和度和亮度3个分量进行分割．通过合并得到最终分割结果．试验表明，这是一种计算高效的自动分割算法，     

迭代梯度矢量流变形模型的图象分割方法

虽然梯度矢量流变形模型是一个有效的2D／3D图像分割的工具,但当图像边缘的凹口又深又细时,变形模型不能进入深凹口,为此提出了迭代梯度矢量流方法。此方法是修正当前梯度矢量流变形模型的收敛结果作为其后梯度矢量流变形模型的初始轮廓,通过梯度矢量流变形模型算法的迭代来完成图像的分割。实验结果证明：迭代梯度矢量流变形模型是解决含有深细凹口边缘图像分割的一种有效方法。