利用局部离散度活动轮廓模型的强度非均匀图像分割

强度非均匀现象在真实图像中普遍存在,采用常规基于强度的分割算法会导致严重的误分割。针对强度非均匀图像分割,提出了基于局部离散度的活动轮廓模型分割算法。首先定义基于类内类间距离的离散度,然后利用核函数提取局部区域信息,同时加入边缘指示函数加权的轮廓线长度项能量,建立基于局部离散度的活动轮廓模型。最后引入水平集函数惩罚项,避免水平集方法在演化求解时需要不断初始化的问题。合成图像和真实图像实验结果证明本文算法性能稳定,适应于强度非均匀图像的分割。      

结合局部能量与改进的符号距离正则项的图像目标分割算法

针对传统C-V模型对颜色不均匀图像分割失败并且对初始轮廓和位置敏感问题,以及现有符号距离正则项存在周期性振荡和局部极值问题。该文提出结合局部能量信息和改进的符号距离正则项的图像目标分割算法。首先,将全局图像信息扩展到HSV空间,并使用局部能量项信息分析每个像素及其领域内的统计特性,从而在较少的迭代次数内有效分割颜色分布不均匀图像。其次,改进现有符号距离正则项,改进后的符号距离正则项在避免水平集函数的重新初始化的同时,提高了计算效率,保证了水平集函数演化过程的稳定性。然后,定义阈值判断法的水平集函数演化的终止准则,使曲线准确演化到目标轮廓。该算法与同类模型的对比实验表明该模型具有较高的分割精度和对初始轮廓的鲁棒性。     

基于改进主动轮廓模型的图像分割算法

针对C-V模型对灰度不均匀的图像分割效果不理想的情况,提出一种改进的C-V模型.该模型在C-V模型的基础上,引入非加权的邻域平均和局部窗口方差概念,加快并精确了C-V模型的演化效果,同时在C-V模型的能量函数中加入惩罚项,使得C-V模型在演化过程中无须重新初始化,进一步提高了分割速度.仿真实验结果表明改进的C-V模型较原模型对灰度不均匀图像分割具有较好的分割效果.     

基于C-V模型的红外图像自动分割方法研究

为解决红外图像分割中背景噪声及边界轮廓的影响,引入了基于曲线演化理论、水平集方法和M-S分割函数的C-V模型。通过将图像表达为分段常量函数来建立适当的能量函数模型,引入水平集的表示方法,在整个图像域中依据最小化分割寻找全局极小值,可令活动轮廓最终到达目标边缘。由MATLAB实现的仿真结果表明采用C-V模型对红外图像进行自动分割不受边界轮廓线连续性限制,对初始轮廓线位置不敏感,对图像噪声具有很强的鲁棒性,对均匀灰度目标分割效果良好。     

基于改进C-V模型的图像分割算法

提出一种新的模型——Chan-Vese模型,该模型是基于曲线演化、水平集方法、局部的统计信息,新模型包括两个方面:局部核心函数和惩罚项.引入局部统计信息后的新模型可以对非同质图像进行有效的分割.另外,核心函数中加入惩罚项,可以有效避免水平集函数初始化,缩短模型演化时间.通过实验的仿真结果发现,新模型在对非同质图像进行分割时得到了良好的结果.     

一种新的基于局部信息的拟合模型

对于局部不均匀的图像来说,局部图像信息在图像分割中是非常关键的,然而C-V模型中则缺乏这样的信息。我们提出了一种新的融合了局部边界信息的水平集模型--局部最大最小信息模型,因此此模型能够有效地改进C-V模型在分割不均匀图像方面的性能,即可以解决局部不均匀图像的分割问题克服C-V模型所遇到的一些困难。最终,通过对人工的和真实的图像上的实验证明该模型可以有效地分割局部不均匀图像。     

一种新的SAR图像局部拟合活动轮廓模型

本文基于I-divergence-TV(IDT)去噪模型和变分水平集方法提出一个新的局部拟合活动轮廓模型。该模型能有效解决SAR图像的分割问题,并且不需要周期性地更新水平集函数。通过对合成图像和实测Envisat SAR图像的分割实验,提出的模型与局部拟合RSF模型相比具有更准确的边缘定位能力和噪声抑制能力。     

自适应权重的偏微分分割模型在变电设备红外图像中的应用

针对变电设备运维中的红外检测图像无法被准确分割的问题,本文应用了一种改进的自适应权重偏微分图像分割方法.通过分析红外图像信噪比低、边缘模糊、对比度低以及最常出现的灰度不均匀问题,在明确传统分割方法不足的基础上,对基于偏微分方程的分割模型开展改进.本文所提出的自适应权重的LGIF分割模型利用目标设备和背景灰度不均匀程度不...     

基于改进C-V模型的图像分割方法

由于传统C-V模型不能准确分割灰度不均匀的图像,本文基于传统C-V模型进行了局部变量的改进,改进后的模型不仅可以准确分割灰度不均匀的图像,而且能够更好的刻画各点邻域的灰度变化情况,使得边界信息可以较好的被分割。实验证明,在对图像进行分割时,文章的方法与原模型相比效果更好。     

结合图像局部信息和Hausdorff距离的活动轮廓模型医学图像分割算法

本文提出了一种新的基于距离局部信息的活动轮廓摸型。该模型的能量函数将区域可扩展能量项(region scalable fitting, RSF)和Hausdorff距离项结合,其中RSF项在目标边缘附近起主导作用,用来吸引水平集函数曲线到达目标边界;而Hausdorff距离由于包含了局部区域的相似信息,可以提高分割方法的稳定性。在保证分割精度的情况下,相对于区域可伸缩拟合及局部巴氏距离的活动轮廓模型RSFB方法,本文方法具有更快的收敛速度和更好的参数选择鲁棒性,对于解决图像分割中的边界模糊和噪声问题效果显著。实验结果显示本文提出的方法在超声图像和不均匀图像的分割中都有非常好的效果,且计算量较小。