融合局部和全局图像信息的活动轮廓模型

为了克服局部图像拟合模型对轮廓初始化敏感的不足,结合改进C-V模型,提出一种融合局部和全局图像信息的活动轮廓模型.首先由改进C-V模型的全局灰度拟合力和局部图像拟合模型的局部灰度拟合力的一个线性组合来构造水平集演化力,然后通过调整这2个拟合力的权重以提升该模型对轮廓初始化的灵活性,最后利用高斯滤波正则水平集函数法实现水平集函数的正则化.实验结果表明,对于一些真实和人造图像,文中模型显示了对轮廓初始化的鲁棒性,以及较好地处理灰度不均图像的能力.     

结合全局和局部信息的活动轮廓模型

利用全局信息的C-V模型对轮廓初始化和噪声不敏感,但不能分割灰度不均的图像;利用局部信息的RSF模型能分割灰度不均的图像,但对轮廓初始化和噪声很敏感。针对该问题,基于C-V模型和RSF模型,提出一个新的水平集正则化项,给出一个用偏微分方程表示的结合全局和局部信息的活动轮廓模型。实验结果表明,该模型能分割灰度不均的图像,且允许灵活的轮廓初始化,抗噪性较强。     

基于局部熵的区域活动轮廓图像分割模型

为解决区域活动轮廓模型不能有效分割灰度不均图像的问题，提出了局部熵约束的区域活动轮廓模型应用于图像分割。首先基于局部熵信息将图像划分为两个特征区域，然后利用局部熵特征信息构造二值拟合能量，并与区域可放缩拟合（Region-scalable fitting，RSF）模型相结合，最后得到水平集演化方程。该模型考虑了图像灰度分布的聚集特征和局部区域统计信息，能有效处理灰度不均匀、弱边缘等图像分割问题，且对轮廓初始位置更具鲁棒性，医学图像实验结果验证了模型的有效性。     

用于灰度不均图像分割的自适应灰度拟合模型

针对灰度不均图像的分割问题,提出了一个结合全局信息的局部区域自适应灰度拟合模型。首先,分别利用图像的局部和全局信息构造了局部拟合项和全局拟合项;其次,利用像素点邻域内灰度的极差反映该点邻域内灰度的偏差程度,并以此定义了一个自适应权值函数;最后,利用定义的权值函数为局部项和全局项自适应赋权值,得到所提模型的能量泛函,并使用变分法推导出模型的水平集函数迭代方程。数值实现采用有限差分法。实验结果表明,与区域可变灰度拟合（RSF）模型和局部和全局灰度拟合（LGIF）模型相比,所提模型不仅能够稳定、准确地分割多种灰度不均图像,而且对演化曲线初始轮廓的位置、大小和形状具有更强的鲁棒性。     

无需初始轮廓的图像分割模型

为了增强对初始轮廓的鲁棒性并提高对灰度不均图像、噪声图像的分割效率,提出一种基于区域的活动轮廓模型.首先分别构造全局灰度拟合力与局部灰度拟合力,然后用线性组合获得模型的拟合项,并通过调整拟合力之间的权重提高模型对初始轮廓的鲁棒性,最后利用演化曲线的长度项保持曲线的光滑性.通过实验结果可以看出:与区域可变灰度拟合(RSF...     

结合全局信息的局部图像灰度拟合模型

针对局部图像拟合（LIF）模型对初始轮廓大小、形状和位置敏感的问题,提出一个结合全局信息的局部图像灰度拟合模型。首先,构造了一个基于全局图像信息的全局项;其次,将该全局项与LIF模型中的局部项线性组合;最后,得到了一个以偏微分方程形式存在的图像分割模型。数值实现采用有限差分法,同时采用高斯滤波器正则化水平集函数以确保水平集函数的光滑作用。在分割实验中,当选取不同的初始轮廓时,该模型均能得到正确的分割结果,且分割时间仅为LIF模型的20%到50%。实验结果表明,所提模型既对演化曲线初始轮廓的大小、形状和位置都不敏感,又能够有效地分割灰度不均图像,且分割速度较快。此外,在无初始轮廓的情形下,该模型能快速分割一些真实图像和人造图像。     

结合全局和双核局部拟合的活动轮廓分割模型

针对可缩放区域拟合（RSF）模型对初始轮廓敏感的缺点,提出了一种结合全局和局部图像信息的变分水平集活动轮廓模型。该模型设计了一个灰度域上的核函数,将其与RSF模型空域核的线性组合作为局部能量项,弥补了采样权值仅与空间距离有关的缺陷,提高了分割精度;构造了带有自适应全局指示函数的面积项,作为全局拟合力,提高了模型的收敛速度且避免陷入局部极小值;使用了高斯滤波方法,规则水平集函数,使其保持光滑,并避免了复杂的重新初始化过程。实验结果表明,该模型初始化灵活,对灰度不均匀图像有很好的分割效果     

带线性正则化项的RSF模型

RSF（Region-Scalable Fitting）模型能够分割灰度不均一图像,但对活动轮廓的初始化和噪声较为敏感。运用理论探究与实验相结合的方法,基于RSF模型,添加一个新的水平集线性正则化项,得到了一个新的活动轮廓模型。实验表明,该模型能够分割灰度不均一图像,对初始轮廓的大小和位置不敏感,抗噪性也较强。     

基于贝塞尔滤波的水平集正则化图像分割方法

针对水平集函数在演化过程中的初始化敏感和数值稳定性问题,提出了一种新的基于贝塞尔滤波的正则化方法,并将其嵌入到经典的可变区域拟合(Region-Scalable Fitting,RSF)模型中,从而构成新的能量模型。首先,利用K均值算法进行自动初始化,再加以修正生成标准的初始水平集函数,以解决RSF模型对初始化敏感的问题;其次,利用RSF模型自身优点对图像进行迭代分割,同时在迭代过程中利用提出的方法对水平集函数进行正则化处理,保持迭代过程中的稳定性;最后,实现精确的分割效果。实验结果表明,提出的正则化方法有效地保持了水平集函数的稳定性。将新的模型与多种基于区域的模型进行对比,仿真实验表明,提出的方法具有较高的算法效率与分割精度。     

变分水平集方法在灰度不均图像分割中的应用

灰度不均严重影响图像分割的准确性,主动轮廓模型广泛应用于图像分割中。为了克服灰度不均对图像分割的影响,提出了一种基于变分水平集的主动轮廓模型。该模型利用了图像局部统计信息的均值和方差,适合对灰度不均图像分割。为了检验算法的性能,利用该算法和经典算法作对比实验,结果表明,不管是对合成图像还是真实图像的分割,都验证了该方法的有效性,而且该方法在曲线演化过程中无需重新初始化水平集函数,在一定程度上减少了计算量。     

全局和局部拟合的活动轮廓模型

在现有的活动轮廓模型中,PC模型和RSF模型是两个著名的基于区域的模型。PC模型对活动轮廓的初始化和噪声不敏感,但不能分割灰度不均一图像。RSF模型能够分割灰度不均一图像,但对活动轮廓的初始化和噪声较为敏感。基于PC和RSF模型,提出一个以偏微分方程形式表达的基于区域的活动轮廓模型。实验表明该模型能够分割灰度不均一图像,对初始轮廓的大小和位置不敏感,抗噪性也较强。     

基于局部与全局拟合的活动轮廓模型

针对局部二值拟合(LBF)模型容易陷入能量泛函局部极小值的问题,提出基于局部与全局拟合的活动轮廓模型。引入一个衡量某点处局部区域内灰度分布是否均匀的特征函数,将LBF模型中的局部拟合项与CV模型中的全局拟合项相结合,同时保留LBF模型分割灰度不均匀图像和CV模型全局收敛性的优点。实验结果表明,该模型能够分割灰度不均匀图像,对初始轮廓的依赖性较弱,并且具有一定的抗噪性。     

融合局部和全局高斯概率信息的图像分割模型

在现有的活动轮廓中,LBF模型、LIF模型和LGDF模型是著名的基于区域的模型。虽然能分割灰度不均匀的图像,但对活动轮廓的初始化和噪声较为敏感。针对该问题,提出一种融合全高斯和局部高斯概率信息的活动轮廓模型。首先由全局高斯模型的全局灰度拟合力和局部高斯模型的局部灰度拟合力的一个线性组合来构造水平集演化力,然后引入这两个拟合力的动态权重以达到该模型的灵活性,实验结果表明,该模型能分割灰度不均的图像,且允许灵活的轮廓初始化,抗噪声性强。     

一种新的基于自适应分数阶的活动轮廓模型

区域可调拟合(region scalable fitting, RSF)活动轮廓模型在分割弱纹理、弱边缘图像时,优化易陷入局部极小导致曲线演化速度缓慢;同时该模型中的局部拟合项为高斯核函数,导致目标的边界模糊,影响分割精度.针对该问题,提出了一种基于自适应分数阶的活动轮廓模型,用于图像的分割.首先将全局G-L(Grünwald-Letnikov)分数阶梯度融合到RSF模型中,以增强灰度不均匀和弱纹理区域的梯度信息,从而提高对曲线初始位置选择的鲁棒性,并提高了图像分割的精度和速度;然后用双边滤波函数替换局部拟合项中的高斯核函数,解决了高斯核函数在演化过程中造成的边界模糊问题;最后根据图像的梯度模值和信息熵构建自适应分数阶阶次的数学模型,并计算出最佳分数阶阶次.理论分析和实验结果均表明:提出的算法可以用于灰度不均匀和弱纹理、弱边缘区域的图像分割,并能根据图像的特征自适应计算最佳分数阶阶次,避免曲线演化陷入局部最优.用多幅图像进行实验,得出该方法的分割精度和分割效率都有较大提高.