分水岭算法应用于主动轮廓模型能量分割算法的研究

主动轮廓模型(snake模型)被广泛应用于边缘提取、图像分割等领域。该模型能对目标适当初始化,并进行自主收敛,使得能量处于极小值状态,以达到目标分离的效果。当目标初始位置敏感时,需要依赖其他机制对内部能量进行合理初始化,由于模型的非凸性,它有可能收敛到局部极值点甚至发散。将分水岭算法应用于主动轮廓模型的能量分割算法,通过改进的分水岭算法确定主动轮廓模型的初始轮廓,利用迭代完成对轮廓点周围的局部近邻点的检索,以选取更小的轮廓模型,当获得最小值时完成目标轮廓的提取。     

基于区域信息主动轮廓模型的图像分割

图像分割是对图像进行后续处理的关键步骤之一,传统主动轮廓模型在目标图像背景较为复杂的情况下很难精确地进行图像分割。为了精确且快速地进行图像分割,以便更加有利地进行后续相关图像处理操作,在对传统主动轮廓模型进行相关研究的基础之上,提出一种基于区域信息主动轮廓模型的图像分割方法。将图像区域信息融入主动轮廓模型的能量函数中去,减弱了模型对图像区域信息突变所造成的图像误分割;改进该模型能量函数内外曲线的拟合中心,以此减少图像噪声点对拟合中心准确性的影响;利用信息熵改进曲线内外能量函数权重,以此提高曲线的演化速度。实验结果表明,与传统CV（Chan_Vese）模型等四种模型相比,该方法所分割的图像更加精确,且在算法分割效率上具有较明显的优势。     

梯度向量场通量能量驱动的主动轮廓模型

提出了一种基于梯度向量场通量能量的水平集图像分割算法.通过加入约束符号距离函数的能量项,并极小化该能量函数得到的变分表达式主要具有4条优于传统主动轮廓模型的优点.一是可以克服分割弱边界目标的困难;二是水平集函数不但可以灵活初始化,而且可避免在演化过程中重新初始化为符号距离甬数;三是水平集函数数值化可采用简单的有限差分方法,计算效率得到了极大的提高;四是仅用一个初始轮廓就可以自动检测带孑L目标的内轮廓.对合成和真实图像的分割结果表明:对弱边界目标和灰度分布不均目标的分割效果分别优于测地线模型(GAC)和C-V主动轮廓模型.     

基于各向异性主动轮廓模型的图像分割方法研究

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。     

一种区域自适应主动轮廓模型的图像分割方法

为了有效地分割灰度不均匀图像,提出了一种区域自适应主动轮廓模型,在该模型中,定义了一个包含全局能量项和局部能量项的能量泛函。在算法的初期,全局能量项占主导地位,它具有收敛速度快、对初始轮廓不敏感的优点。在算法的后期,局部能量项占主导地位,它具有定位精度高的优点。理论分析和实验结果表明,该模型具有收敛速度快、分割精度高、对初始轮廓不敏感等优点。     

基于主动轮廓模型的玉米种子高光谱图像分类

提出将主动轮廓模型(Active contour model,ACM)应用于玉米种子的高光谱图像分割中.首先,通过高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,利用基于主动轮廓模型的图像分割法对玉米种子高光谱图像提取目标区域轮廓,得到单波段下每粒玉米种子12个形状特征参数,然后通过主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对特征数据降维,结合波段间的相关性选出12个最优波段,最后利用误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络模型进行建模分类,与传统的阈值分割法相比,取得了更好的分类效果.研究结果为高光谱图像目标轮廓提取提供了一种新方法.     

一种基于主动轮廓模型的蚁群图像分割算法

通过对主动轮廓模型进行图像分割的过程研究发现,其多阶段决策问题与蚁群算法的决策过程非常相似．文中根据主动轮廓模型的特点构建了一类新的蚁群求解算法,把图像分割问题转化成最优路径的搜索问题,为获取精确的图像轮廓提供了新方法．证明了该方法以概率1收敛到最优解,即可以在能量函数的约束下找到最好的边界．本方法还可以推广到其他主动轮廓模型的图像分割问题中．仿真结果表明,本文提出的分割方法比文献中的遗传算法更为有效．     

基于全局主动轮廓模型的图像分割研究

基于区域信息的Mumford-shah分割模型中,由于图像对象灰度分布的不一致性,分割曲线易陷入局部最小值,不能获得完整边界分割.提出了一个全新的主动轮廓模型,基于局部区域信息创建能量驱动曲线演化,通过竞争关系约束曲线的演化范围,确保模型能收敛于全局静态最小值.实验结果表明,分割模型可以同时分割多个灰度分布不均匀的对象,对噪声具有较好的鲁棒性.     

针对凹陷轮廓改进的主动轮廓模型

针对传统主动轮廓模型不能有效拟合凹陷轮廓的问题进行研究,从内部、外部能量两方面进行分析。通过模拟流体压力的思路对内部能量项中的弹性能量进行改进,提出一种针对凹陷轮廓改进的主动轮廓模型——Area Snake,并对其理论模型、实现细节和不足进行讨论。实验表明,Area Snake对凹陷轮廓有着较好的拟合性能。     

基于颜色与纹理特征的局部主动轮廓模型

针对图像分割过程中前背景表面特征不均质问题,提出一种基于颜色纹理先验特征的多通道局部能量模型。对现有局部能量模型进行扩展,降低初始轮廓线位置对分割结果的影响,并引入8维HSV颜色模型和变换域结构张量纹理特征,实现前背景颜色特性相似的图像分割。实验结果表明,该模型具有较好的分割效果。     

基于模糊连接度的交互式活动轮廓模型

由于活动轮廓模型能量函数是非凸的,图像分割的结果易于陷入局部最优.为了克服该问题,提出一种基于凸活动轮廓模型的交互式彩色图像分割方法.该方法的新能量函数不仅充分利用边缘信息和颜色信息,还包含一种新定义的空间位置信息.通过模糊连接度构造空间位置信息,将其自适应地融合到活动轮廓模型中.在数值优化过程中,采用分裂Bregman方法获得新模型的全局最优解.针对多幅彩色自然图像作对比实验,结果表明新方法能够准确、快速地得到理想的分割结果.     

基于动态轮廓模型的羽毛分割改进算法

从羽毛图像中分割毛杆适合采用动态轮廓模型,而原始原模型易受局部强边缘干扰产生偏差,且计算规模偏大。根据毛杆的特性,提出用毛杆中心线和毛杆宽度来代替毛杆轮廓,把模型中二维轮廓曲线变化成两个相互独立的一维函数,并据此修改能量方程。改进算法利用对称性避免强边缘干扰,减少了计算规模,能实现全自动分割。实验表明该算法具有较强的抗噪性,使分割毛杆效果良好,能满足工业需要。     

基于马尔可夫随机场与活动轮廓的运动目标分割

针对视频序列图像中的运动目标分割,提出了将马尔可夫随机场模型和活动轮廓模型相结合的运动目标分割算法。该算法首先利用马尔可夫随机场模型的运动检测算法,得到运动目标的初始模板。在此基础上提取出活动轮廓模型的初始轮廓点,然后构造活动轮廓模型的能量函数。用改进的贪婪算法求得能量函数最小值,提取出运动目标的精确轮廓,从而得到具有精确边缘的运动目标。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的运动目标。     

管状特性和主动轮廓的3维血管自动提取

针对血管树结构的复杂性,提出了基于管状特性和主动轮廓的3维血管的自动提取模型.该模型充分利用管状特性,包括血管的先验灰度分布、多尺度血管矢量场和血管几何曲率特征,把这些信息表示为主动轮廓模型的能量项并最小化,得到包括3个主要速度项的迭代方程:基于区域竞争和先验灰度的主动轮廓、血管矢量场和多曲率策略.基于区域竞争和先验灰度的主动轮廓可以准确健壮地提取大的血管;由Hessian矩阵主元分析得到的血管矢量场,可以驱使主动轮廓演化到细小血管内部;最小主曲率和平均曲率的多曲率策略,可以降噪平滑血管的同时,充分保持血管的几何形状.通过对肝脏、冠状动脉和肺部血管的分割,表明该模型可以自动地对整个血管树进行提取,不需要太多的预处理和后处理,是一种有效的血管自动提取模型.     

边缘检测和Snake Model结合的轮廓识别

基于主动轮廓识别和被动轮廓识别方法各自的优缺点,提出结合主动和被动的方法,先对图像进行被动轮廓的预处理,然后再应用主动轮廓的方法,通过比较选出Canny算子进行预处理,再通过基于概率的方法分割图像,最后再应用Snake模型进行轮廓提取。并取得较好的应用。     

形状约束下活动轮廓模型冠脉血管图像多尺度分割

目的 由于计算机断层血管造影(CTA)图像的复杂性,临床诊断冠脉疾病往往需要经验丰富的医师对冠状动脉进行手动分割,快速、准确自动分割出冠状动脉对提高冠脉疾病诊断效率具有重要意义。针对双源CT图像特点以及传统单一基于区域或边界的活动轮廓模型的不足,研究了心脏冠脉3维分割算法,提出一种基于血管形状约束的活动轮廓模型分割方法。方法 首先,利用改进的FCM(fuzzy C-means)对心脏CT图像感兴趣区域初分割,其结果用于初始化C-V模型水平集演化曲线及控制参数,提取感兴趣区域轮廓。接着,由3维心脏图像数据获取多尺度梯度矢量信息构造边界型能量泛函,然后利用基于Hessian矩阵的多尺度血管函数对心脏感兴趣区域3维体数据增强滤波,获取血管先验形状信息用于约束能量泛函。最后融合边界、区域能量泛函并利用变分原理及水平集方法得到适合冠脉血管分割的水平集演化方程。结果 由于血管图像的灰度不均匀,血管末端区域更为细小,所以上述算法的实施是面向被划分多个子区域的血管,在缩小的范围内进行轮廓的演化。相比于传统的血管分割方法,该方法充分融合血管图像的先验信息及梯度场信息,能够从灰度及造影剂分布不均匀的冠脉血管图像中准确分割出冠状动脉,对于细小的血管结构亦能获得较好的分割效果。实验结果表明,该方法只需在给定初始轮廓前提下,有效提取3维冠脉血管。结论 对多组心脏CT图像进行分割,本文基于血管先验形状约束的活动轮廓模型可以准确分割出冠脉结构完整轮廓,并且人工交互简单。该方法在双源CT冠脉图像自动分割方面具有较好的正确率与优越性。     

基于改进几何活动轮廓模型的图像分割算法

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。     

不用高斯平滑的边缘活动轮廓模型

在基于边缘的活动轮廓模型中,边缘停止函数的选择是十分重要的。边缘停止函数是一个单调递减的正函数和高斯平滑后的图像梯度模的复合函数。基于这种边缘停止函数的活动轮廓模型存在两个缺点：一是在同质区域演化速度慢;二是图像需要预先进行高斯平滑（滤波）,但平滑噪声的同时,也平滑了目标边缘,可能使分割不够准确。提出一个新的不用高斯平滑的边缘停止函数。实验表明,基于这种边缘停止函数的活动轮廓模型能够减少迭代次数与分割时间约50%。     

多相活动轮廓模型在卫星云图分割中的应用研究

应用基于水平集的多相活动轮廓模型对云图进行多类别分割,云图被自动分割成几个区域,不同区域就对应着不同的云顶高度,区域分割结果可以使对一幅云图中不同高度云的分布以及哪种类型的云占主体有总体的认识和了解,从而对天气系统的分析具有一定的辅助参考作用。