舌像轮廓提取的优化算法

舌体轮廓正确分割是实现中医舌诊信息化的重要前提.本文从如何对舌像进行定位与分割入手,通过研究阙值方法或先验知识在舌体轮廓提取时存在的缺陷,设想了用直方图均衡化预处理采集到的图像,然后根据舌体的形状、位置信息,对得到的初始轮廓线进行几何修正,基本解决了嘴唇对初始轮廓线的影响.     

一种基于细菌觅食优化算法的舌体分割算法

针对医学舌体数字图像的准确分割,提出了一种基于细菌觅食优化算法(BFOA) 和 Snake 活动轮廓模型相组合的舌体分割算法。首先,以信息熵与 Kapur 算法相结合作为自适 应函数来改进 BFOA 算法,通过改进的 BFOA 算法计算舌体图像的最佳图像二值化阈值,并将 舌体图像二值化;然后,利用舌体图像的对称性提取舌体的关键边缘点,并基于 B-样条插值算 法由关键点集合插值得到闭合的 B-样条曲线,作为 Snake 模型的初始轮廓;最后,通过 Snake 模型计算求解,即可准确提取舌体的轮廓曲线。实验结果表明,改进算法能够高精度地分割出 舌体图像,并能消除基本 Snake 模型在初始轮廓曲线选取中存在的人机交互难题,实现了舌体 图像的自动分割。     

基于径向边缘检测和Snake模型的舌像分割

舌像分割中嘴唇和舌体部分的纹理和颜色比较接近,直接采用Snake方法提取舌体轮廓很难得到理想的轮廓。本文提出一种结合径向边缘检测与Snake模型的分割方法,首先使用径向边缘检测得到初始轮廓,使用色彩对消消除嘴唇影响,最后用Snake获取舌体轮廓。实验表明该算法取得较好的分割效果。     

融合多颜色分量的舌图像阈值分割算法研究

针对中医自动化舌诊中的舌图像分割问题,提出一种融合多颜色分量的舌图像阈值分割算法。对RGB颜色空间中的蓝色和红色分量执行阈值分割,确定舌图像中的人脸区域;对HSI颜色空间中的色调分量执行变换,在变换后的色调分量上执行阈值分割,以获得包含真实舌体与上嘴唇的初始目标区域;对初始目标区域对应的红色通道执行阈值分割,得到舌根和嘴唇之间的间隙区域;利用间隙区域剔除掉初始目标区域中的上嘴唇,获得最终舌体分割结果。仿真实验表明:该算法较大程度地改善了舌图像分割的精度。     

基于动态阈值和修正模型的舌体提取算法

针对在舌象中较难准确分离舌体的问题,提出从舌体的颜色、形状、位置等先验知识出发,采用HIS色彩模型去除舌象中的嘴唇、脸部等信息,用动态阈值分割算法提取舌体初始轮廓,用舌体修正模型得到最终舌体。通过舌体提取实验和数据分析表明,该方法不仅在抗噪能力、提取精度方面好于其它算子,而且克服了嘴唇、脸部的影响,对舌体凹陷区域也取得了较好的分割效果。舌体的准确提取为下一步舌质舌苔的准确分离打下了良好基础。     

基于自适应阈值的舌像分割方法

中医舌诊是目前医学领域的重要前沿课题之一,而舌体轮廓的正确分割是实现中医舌诊信息化的重要前提,目前主流的阈值分割方法对对比度较小的舌像仍不能实现很好的分割。为此提出了一种舌像的自适应阈值分割算法,该算法是以VC＋＋为开发平台,首先把图像分成多个子块,然后运用迭代的方法计算每个子块的最佳阈值,根据每个局部最佳阈值构成的阈值矩阵进行分割。实验结果表明,该算法对背景和目标分界不明显的舌像有很好的分割效果,对中医舌诊的继续发展有很强的现实意义。     

基于弹性匹配活动轮廓模型心脏超声图像分割

超声医学图像由于受成像机理的影响,图像对比度不高、边缘不明显.基于传统活动轮廓线模型(snake模型)的分割方法可能产生过分割或泄漏问题.由于医学图像中拓扑结构已知,因此基于先验知识的活动轮廓线分割方法是解决这个问题的一个有效途径.建立一种新的基于弹性匹配活动轮廓线模型,该方法将待分割曲线的形状与原型曲线用弹性匹配测量变形量或相似度.曲线在演化过程中,根据变形量或相似度,可以准确分割模糊的边缘,同时保持整体目标分割形状.通过对二维小儿超声心脏图像的左心房内壁进行分割,经比较,基于弹性匹配活动轮廓线分割比传统活动轮廓线分割的误差有显著减少,避免了传统活动轮廓线的过分割或泄漏问题.     

Snake与多尺度分析的医学图像分割研究

为提高分割精度,提出Snake与多尺度分析相结合的医学图像分割方法。根据先验知识给定图像一个初始的粗略轮廓,然后对图像进行多尺度增强,在不同的尺度下应用Snake算法进行轮廓提取,相当于在曲线的收敛过程中进行了修正,从而使得轮廓在不同的尺度中逐渐优化,分离出精确的轮廓。实验结果表明,该方法是有效的,对医学图像分割的精度优于传统的Snake模型。     

改进的GrabCut方法在舌诊系统中的应用

数字舌象图片的正确分割是实现计算机中医舌诊自动化系统的重要前提,为了高效而准确地分割出舌象,提出了一种基于四叉树与GrabCut的舌象分割方法.该方法首先利用四叉树分解对采集的舌象初分割,然后用相似区域的颜色均值优化GrabCut算法中高斯混合模型参数,最终完成舌象分割.实验结果表明：该算法使得舌象分割效率大大提高,具有很好的实用性.     

基于多域先验的乳腺超声图像协同分割

乳腺超声(Breast ultrasound, BUS)图像具有较低的信噪比、 较低的对比度以及较模糊的边缘, 其分割是一项富有挑战性的工作. 本文提出了一种多域协同分割模型, 该模型通过结合空域与频域先验, 并引入协同分割的思想来实现对乳腺超声序列的分割. 模型在空域中得到肿瘤的姿态、 位置和强度信息, 在频域中通过使用相位一致性与零交叉检测得到肿瘤的边缘信息, 最后利用协同分割的思想构建起全局能量项, 有效地利用了图像序列信息.实验结果表明, 与传统的乳腺超声图像分割方法相比, 本文提出的分割模型能够很好地处理低对比度低回声图像以及单帧分割模型不能有效分割的图像, 分割结果具有更高的准确性.     

Automatic tongue image segmentation based on gradient vector flow and region merging

This paper presents a region merging-based automatic tongue segmentation method. First, gradient vector flow is modified as a scalar diffusion equation to diffuse the tongue image while preserving the edge structures of tongue body. Then the diffused tongue image is segmented into many small regions by using the watershed algorithm. Third, the maximal similarity-based region merging is used to extract the tongue body area under the control of tongue marker. Finally, the snake algorithm is used to refine the region merging result by setting the extracted tongue contour as the initial curve. The proposed method is qualitatively tested on 200 images by traditional Chinese medicine practitioners and quantitatively tested on 50 tongue images using the receiver operating characteristic analysis. Compared with the previous active contour model-based bi-elliptical deformable contour algorithm, the proposed method greatly enhances the segmentation performance, and it could reliably extract the tongue body from different types of tongue images.     

基于粒子群优化算法的改进Snake模型的图像分割方法

虽然Snake模型是一种有效的基于参数的轮廓探测方法,但由于其对初始位置过于敏感,不但参数选取缺乏严格的理论指导,且不能处理拓扑结构改变的问题。为此,针对Snake模型在弱边缘处容易溢出等不足,首先通过引入区域信息对Snake模型的图像力进行了修正,然后对Snake模型容易陷入局部极小化的问题,利用粒子群优化算法的全局优化特性和良好的数值稳定性来对Snake模型的分割结果进行优化。人工合成图像和医学图像的实验结果表明,该方法是有效的。     

基于粒子群优化算法的改进Snake模型的图像分割方法

虽然Snake模型是一种有效的基于参数的轮廓探测方法,但由于其对初始位置过于敏感,不但参数选取缺乏严格的理论指导,且不能处理拓扑结构改变的问题。为此,针对Snake模型在弱边缘处容易溢出等不足,首先通过引入区域信息对Snake模型的图像力进行了修正,然后对Snake模型容易陷入局部极小化的问题,利用粒子群优化算法的全局优化特性和良好的数值稳定性来对Snake模型的分割结果进行优化。人工合成图像和医学图像的实验结果表明,该方法是有效的。     

Snake模型在雨滴边缘检测中的应用

数字摄像技术在降水粒子的自动观测中具有非常好的应用前景,如何在数字图像中准确地进行降水粒子的边缘检测是其中的一项关键技术。Snake模型具有很好的融合图像上层知识和底层特征的能力,能够实现目标轮廓的准确定位。结合雨滴图像自身的特点,提出了目标形心的自动标定方法,在此基础上改进了Snake模型初始轮廓点的选取方法,并通过贪婪算法进行迭代处理,实现了基于Snake模型的雨滴边缘检测算法。算法能够准确地对数字图像中的雨滴边缘轮廓进行检测,且具有较好的稳定性。与传统的边缘检测算子相比,该方法对雨滴图像获得了更好的边缘检测效果。     

Contour extraction of gait recognition based on improved GVF Snake model

Contourlet transform can be used to captures smooth contours and edges at any orientation. In order to solve the initial active contour problem of Snake model, Contourlet transform is introduced into the GVF (Gradient Vector Flow) Snake model, which will provides a way to set the initial contour, as a result, will improves the edge detection results of GVF Snake model effectively. The multi-scale decomposition is handled by a Laplacian pyramid. The directional decomposition is handled by a directional filter bank. Firstly, the contours of the object in images can be obtained based on Contourlet transform, and this contours will be identified as the initial contour of GVF Snake model. Secondly, then GVF Snake model is used to detect the contour edge of human gait motion. Experimental results show that the proposed method can extract the edge feature accurately and efficiently.     

应用Snake模型提取彩色图象目标轮廓线的研究

为了更好地利用Snake模型来提取彩色图象中的物体轮廓，因而对Snake原型提出两点主要改进，即针对snake模型的手工初值设置问题，通过引入彩色聚类预处理过程来减少对人的依赖，首先，采用色彩聚类算法对原始图象进行分割，然后用改进的边缘追踪算法提取有意义区域的边缘，并用这一结果作为Snake模型的初值；然后针对Snake原型应用于彩色图象时出现的失真问题，通过对出错原因的分析，重新设计了Snake的外部能量函数，同时用像素在加权HSI颜色空间中的欧氏距离代替传统方法中常用的像素灰度的差分来近似图象梯度；最后，进行了对比实验，实验结果证明，改进后的算法，特别是在处理彩色图象时，大大优于原始方法．     

融合灰度和梯度信息的彩色细胞图像自动分割

为了开发血及骨髓涂片中白细胞自动分类及计算机辅助诊断系统,提出了一种融合灰度空间、彩色信息和数学形态学形态梯度信息的血细胞图像自动分割算法,以完成对白细胞（胞核和胞浆）的分割。在灰度空间,通过改进的迭代阈值分割算法,对白细胞的胞核进行了精确的定位和检出。通过彩色空间变换,有效地利用了图像中血细胞胞浆的颜色信息及先验知识,并且为了抑制过度分割,充分利用梯度信息,合理地对白细胞的胞核和胞浆进行了标记。在灰度梯度图像上提取血细胞的轮廓,并分别赋予不同的标记,表明数学形态梯度算法较传统的边缘检测算子具有更好的边缘提取能力。结果表明,胞核和胞浆的分割正确率分别为95.5％和92.6％,验证了该算法对彩色白细胞图像分割的有效性。     

在形状约束下进行目标区域生成

针对感兴趣的目标从遥感图像上自动圈出进行了探讨。主要包括使用矢量Prewitt算子获取梯度方向,将其引入Snake算法中目标轮廓逼近,并在轮廓逼近中附加形状约束,在实现过程中,对求梯度方向的算法提出了改进算法,即无需求出梯度方向的精确角度,直接判断该像素的梯度方向,减少了计算量,另外还对阈值选取问题进行了探讨。