基于区域信息的Snake模型医学图像分割

本文针对Snake模型应用于图像边缘检测时对于噪音过于敏感的不足和易于从弱边界溢出．提出了一种新的约束力。在新的约束力的作用下，Snake模型可以很好地减小噪音的干扰，防止曲线溢出弱边界，并使初始曲线具有更大的选择空间，使模型的分割性能更好。实验证明该模型可以分割出较好的目标边界。     

基于运动补偿的Snake视频对象跟踪算法

当对象移动幅度大时，Snake视频对象跟踪算法中的曲线迭代过程易陷入局部最小，为此，提出一种运动补偿预处理的解决方法。此方法预先估计对象的运动信息，然后对Snake曲线的初始轮廓位置进行运动补偿，最后进行Snake跟踪。实验表明，这种方法不仅跟踪效果好，而且能有效地减少Snake曲线演化的迭代次数。     

基于Snake模型的复杂区域图像分割

在复杂区域图像分割中,针对传统Snake模型不能收敛到深凹陷区域等缺点,从内部能量函数和算法实现两方面入手对传统Snake模型进行改进,增加了一项由力作功产生的能量项,并采用Greey算法分两阶段实现.结果表明,改进的Snake模型能迅速地收敛到深凹陷区域和更复杂区域,且减弱了分割结果对初值的依赖性和噪声点对边界的影响.     

基于GVF主动轮廓模型的图像分割方法仿真及研究

在近几十年来,随着计算机技术和模式识别技术的快速发展和在临床医学中的广泛应用,医学图像处理技术也伴随着得到了长足的发展,数字图像分割在临床医学中的应用越来越广泛。Kass等人在1987年提出了主动轮廓线（Snake）模型,已经广泛应用于图像处理的各个领域,如图像分割,边缘检测和运动跟踪等。GVFSnake对传统模型的缺点进行改进。本文把GVFSnake应用在医学三维序列序列图像分割中,并进行仿真和研究。     

视频对象分割中基于Gibbs随机场模型的空分割结合方法

本文提出了一种基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法,用于视频对象的分割.该方法为每一帧图像的分割模板建立Gibbs随机场模型,将时间域分割结果作为初始标记场,空间域的分割结果作为一个图像观察场,然后利用Gibbs模型的约束条件将二者结合起来,得到该帧最后的分割标记场.实验结果表明,这种时空结合方法可以较好地避免以往的比重法过分依赖于空间域分割精度的问题.     

视频对象分割中基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法

本文提出了一种基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法 ,用于视频对象的分割 .该方法为每一帧图像的分割模板建立Gibbs随机场模型 ,将时间域分割结果作为初始标记场 ,空间域的分割结果作为一个图像观察场 ,然后利用Gibbs模型的约束条件将二者结合起来 ,得到该帧最后的分割标记场 .实验结果表明 ,这种时空结合方法可以较好地避免以往的比重法过分依赖于空间域分割精度的问题 .     

基于活动轮廓模型的左心室MR图像分割

本文提出一种基于局部与全局特征的活动轮廓模型左心室MR图像分割算法.该算法融合了图像局部信息和全局信息.局部信息包含了图像局部均值和方差信息,来克服图像灰度不均匀的影响.全局信息则较好地提高模型处理图像弱边界的能力,并防止模型陷入局部最优,实验结果表明,改进算法分割出较为精确的心脏左心室MR图像.     

引入光流法的活动轮廓模型

本文在活动轮廓模型的基础上，引入了“图象统计势能”和光流法，提出了一种新的图象分割方法，该方法改进了活动轮廓模型的一些不足，能准确地检测出物体轮廓边界，且分割结果对初始位置不敏感，同时提高了对运动速度较快的物体轮廓检测的正确性，实验结果证实了该方法的有效性。     

基于形状约束Snake模型的人脸轮廓提取

提出了一种具有形状约束的人脸轮廓提取算法,该算法根据人脸形状近似椭圆的特征,在S12ake的能量函数中加入形状能量,使控制点间的联系得到加强,以提高收敛结果的准确性,实验结果表明,提出的方法能够较好地提取复杂背景中的人脸轮廓,是一种有效的方法.     

基于时空分割融合的视频对象提取改进算法

提出一种基于时空分割融合的视频对象提取改进算法：时间分割基于变化检测，其关键是通过直方图分析选取合适的阈值；空间分割采用修正的分水岭变换，并通过一种基于时间距离和空间距离测度的区域合并算法克服“过分割”问题。实验结果表明，它可取得比COST211 AM更好的分割结果。     

基于边缘方向信息的主动轮廓算法

提出一种基于边缘方向信息的改进型主动轮廓算法ＭＡＣＡ（ＭｏｒｉｆｉｅｄＡｃｔｉｖｅＣｏｎｔｏｕｒＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）．在Ｓｎａｋｅ模型的基础上加入２项基于匹配要求的新的能量函数,用ＦＧＡ（ＦａｓｔＧｒｅａｄｙＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）迭代能量函数使其快速收敛．对轮廓曲线的一阶和二阶导数、搜索区域、轮廓的重抽样作锁定．实验结果表明ＭＡＣＡ比Ｓｎａｋｅ更具有凹状目标轮廓提取和目标同一性判别的能力     

一种基于定时段区域补偿的视频对象分割算法

在传统时空联合算法的基础上,提出了一种基于定时段区域补偿的视频对象分割后处理算法。首先,通过对帧差图像进行噪声抑制和膨胀连接获得变化检测模板;然后,对原始图像进行开闭重构简化,求取形态学梯度,通过对形态学梯度图像进行非线性变换和梯度等级划分并最终由分水岭算法获得对象的精确边界,通过比例运算提取出视频对象的初始二值化模板;最后,通过定时段区域补偿获得最终的完整视频对象模板。实验结果证明了该算法的正确性和有效性。     

视频对象分割技术研究

视频对象分割是新一代视频编码、视频检索、互联网多媒体交互等新兴领域的关键技术。介绍了视频对象分割的相关理论概念,对其各种算法分类进行了详细阐述,并对现有的基于运动分割算法进行了分析。重点研究了时下比较热门的2种算法,即基于时域信息分割法和时空域信息联合分割算法,同时分析了当前视频分割技术的研究现状、尚存在的问题,有针对性地提出了未来工作应重点研究的几方面内容。     

综合利用通用霍夫变换与Snake算法对序列图像的分割

提出了一种综合算法对图像序列进行分割:首先根据上一帧图像物体形状信息用霍夫变换确定在当前帧中同一物体的大致轮廓、位置,再以此轮廓作为初始值,用Snake算法检测出物体的局部形变,对于序列的第一帧用手工勾出目标物体大致轮廓.由于通用霍夫变换抗噪声能力强,而Snake能准确地找出局部形变物体的边缘,综合两种算法的特点能精确地分割出复杂背景下特定的物体.     

一种基于胸部CT的肺实质分割研究

CT检测在人体肺部疾病的诊疗中起着重要作用,快速完整地分割出肺实质区域己成为定性、定量诊断肺部疾病的重要手段.文章在分析研究大量胸部CT图像的基础上,提出一种新的肺实质分割方法:将Mean-Shift算法结合Snake模型分割出肺实质区域.实验证明,文章所提方法精确度高、分割效果完整,满足临床诊疗的要求.     

基于Hausdorff跟踪器的人脸跟踪识别

Snake算法能够跟踪运动图像中对象的非刚性运动,但是对于背景复杂的图像,Snake跟踪的结果不够理想。因而在首帧分割得到对象轮廓的二值模型后,再采用基于Hausdorff距离的跟踪器,找到对象模型在后继帧中的最佳匹配位置;然后采用Snake模型对该匹配位置上的非刚性形变的像素进行匹配。实验表明:对于具有静止背景且前景对象不是快速运动的视频序列,与直接采用Snake技术进行运动对象的跟踪相比,该提取视频对象平面过程能够进一步提高结果的正确性。     

基于时空组合特征的视频拷贝快速检测

为了有效提升大规模数据集下视频拷贝检测的速度,提出了一种基于时空组合特征的视频拷贝快速检测算法。首先抽取视频的时间序列特征和空间分布特征,然后采用粗略匹配和精确匹配相结合的二级匹配框架进行拷贝检测,并在每一级匹配过程中都加入了尽早停止策略,以便尽可能快地过滤出非拷贝视频,从而降低在大规模数据集下的计算复杂度。实验结果表明,与已有的算法相比,所提出的快速检测算法取得了较高的检测精度,并大幅提升了检测速度。     

基于时空信息的运动目标分割算法

为了提高运动目标分割质量,提出一种基于时空信息的运动目标分割算法。首先利用回声状态网络仿射参数进行估计实现运动目标背景补偿,并采用非下采样轮廓波变换对视频图像进行消噪处理,然后采用标记分水岭算法对分割区域进行标记,并融合自适应光流法对运动目标进行分割,最后采用仿真实验测试算法性能。仿真实验表明,本文算法大幅度减少了运动目标分割误差,提高了分割精度,具有较强的鲁棒性。     

一种改进的自适应背景建模视频分割方法

针对传统的自适应背景建模难以解决背景复杂以及外界光照变化等因素影响视频分割质量的问题,提出了一种改进的自适应背景建模视频分割方法。该方法首先对彩色图像建立高斯背景模型,然后对背景模型进行更新,最后通过对高斯分布准则进行改进使前景目标分割性能得到提高。仿真实验表明,该方法能够准确建立背景模型,准确分割前景目标,较传统算法具有更强的鲁棒性。