基于水平集方法的医学图像分割

针对水平集方法处理曲线拓扑结构变化能力强,但分割图像时运算效率低的情况,提出将水平集方法和快速步进法相结合应用于医学图像的分割。该方法解决了水平集方法运算效率低、快速步进法易产生过分割的问题,使得图像分割的速度得以提高,分割效果也比较理想。该方法成功的用于头骨CT图像和肝脏CT图像的分割,分割效果较好。     

基于水平集方法的胎儿3维超声图像交互分割算法

针对目前胎儿3维超声成像主要靠经验丰富的医生手动方式来分割母体部分的不足,提出了一种基于水平集演化的3维超声图像交互分割方法.该算法通过构造基于梯度方向和大小的演化控制函数来找到处于零水平集的物体边界,为了将水平集方法应用于3维超声,提出窄带方案将演化过程限定在与初始态曲线等距的2条曲线中,而不是在每次演化中更新3维图像中的每个点,提高了分割的速度和精度.实验中使用2种不同来源的超声图像集,它们是来自于不同位置、不同方向、不同时期的胎儿30幅图像.结果显示,该方法能对3维胎儿超声图像进行快速准确的分割,在处理器为dualcore 2.0 GHz的机器上能在5 s内完成对像素大小为255×255×128的图像进行分割.     

基于改进的水平集模型工业零件图像分割方法

随着计算机视觉技术发展,工业机器人的智能化水平越来越高.从只能完成定点定向的动作,到可以根据其搭载的摄像头来自主地识别零件并对其进行定位.利用图像处理技术可以进一步提高其识别速度与抓取精度,提高生产力水平.本文提出了一种改进的水平集模型,首先定义以图片宽度的2/3为半径,图片中心为圆心的圆作为曲线演化的初始轮廓,让曲线以向内运动为主;接着,使用图像边缘标记函数,通过优化控制函数迭代速率的参数与影响模型对噪音敏感度的参数,提高了曲线的演化速率,最后使用改进的距离正则化水平集方法将曲线演化至目标物体边界,实现对图像的分割.仿真实验表明,该方法能有效检测出图像中单个及多个物体的边界,提高了边界的定位精度,且有较快的运算速度.     

水平集方法在CT肝脏图像分割中的应用

水平集方法在医学图像分割上有着广泛的应用。作者使用水平集方法用于CT肝脏图像的分割 ,并针对CT图像的特点 ,提出了一种结合图像灰度和曲线曲率信息的速度函数 ,实验结果表明该方法是有效的。     

基于水平集及主动轮廓线模型的图像分割研究

传统的图像分割方法难以满足图像复杂分割的要求,基于主动轮廓线模型的图像分割方法正是这种需求下出现的。几何主动轮廓线模型对拓扑结构的变化处理非常自然,解决了参数主动轮廓线模型难以解决的问题,而水平集方法的出现,极大地推动了几何主动轮廓线模型的发展。本文主要研究基于水平集方法的图像分割,介绍了主动轮廓线模型、曲线演化和水平集方法的相关理论和经典的C—V算法模型。     

一种基于交互式快速水平集的阴影图像分割算法

因受光源等条件的影响,采集的原始图像常常存在着阴影,用传统的水平集方法分割图像,常把阴影误认为是目标．以带阴影的栗属（板栗）果实图像为例,提出一种交互式快速水平集方法实现图像分割．实验结果表明：该算法能够得到正确的阴影图像的分割结果,具有更佳的图像分割性能．     

基于最小错误率和快速水平集的图像分割

提出一种基于最小错误率和快速水平集的图像分割方法,通过对速度项和停止条件的重新设计,实现了快速而有效的图像分割。算法采用模式分类思想,以统计直方图来近似目标和背景区域的概率密度,对基于最小错误率的判别函数进行平滑滤波以获得外部速度,从而实现曲线的进化;同时,分割过程在分类错误率达到最小时停止。实验结果表明,本文算法对弱边缘、低对比度灰度图像具有较好的分割效果,且具有较强的抗噪性能;在分割速度上,本文算法也明显优于几种已有算法。     

基于边缘流的多尺度水平集砾岩图像分割

针对边缘流方法检测图像边界得到的边界不连续问题,提出了把边缘流作为水平集方程中的一个变量,并将多尺度思想引入该方程.该方法首先在大尺度图像下得到相应尺度的边缘流矢量,将其代入水平集方程,通过求解水平集方程,找出图像目标边界的大致轮廓,然后利用大尺度所得到的大致轮廓作为高一级尺度的水平集方程的初始轮廓,计算相应的边缘流矢量,代入水平集方程求解,逐步进行轮廓优化,最终实现图像分割.采用该方法提取图像目标边界,不仅解决了边缘流方法中边界不连续的问题,也使水平集方法中曲线演化速度太慢的问题得到大大的改善.该方法用于砾岩图像分割,取得了较好的效果.     

图像分割的遗传算法方法

提出了一种用遗传算法进行图像分割的方法。首先叙述遗传算法的基本原理和它的算法流程；接着研究用遗传算法实现图像分割，提出了单门限和双门限分割的遗传算法，并与传统的Ｏｔｓｕ门限分割方法作了比较；最后给出了几个用遗传算法分割图像的实验结果。     

一种改进的C-V水平集遥感图像分割方法

针对遥感图像边界模糊分割难的问题,提出了一种改进的基于小波变换的C-V水平集分割方法提高其分割准确性.该方法首先使用小波变换得到原图像的高频分量,初步定位图像中高频信号的空间位置;然后根据高频分量的幅值及其空间分布,借鉴反锐化掩模法的思想,增强图像高频信号对水平集分割的指导作用,并优化驱动水平集演化的内、外能量及曲线长度约束能量.实验证明,运用该方法对遥感图像的分割结果比传统水平集方法更准确,能有效的利用局部信息提高水平集能量项的有效性和分割结果的准确性.     

New image segmentation model based on the level set method

A novel variational model based on the level set method is proposed. In the model, we introduce a nonconvex regularizer which performs better than the convex ones on protecting edges. On the other hand, the nonconvex regularizer is designed to provide a force which can help the evolution of the level set function. The Nesterov algorithm is introduced to implement the model. Experiments demonstrate the advantages of the proposed method over the Chan-Vese model in terms of both efficiency and accuracy.     

基于阈值区间的水平集算法在耳蜗分割中的应

为了获取独立的三维耳蜗模型，提出了一种交互式、半自动、由粗到细、结合三维显示反馈的耳蜗分割方法.浏览二维切片,调节图像强度区间并选取感兴趣区域,从颞骨螺旋CT(computed tomography)图像中对耳蜗进行粗分割;采用基于阈值区间的三维水平集（level set）分割算法对耳蜗进行细分割.应用可视化技术,对分割结果进行实时显示,显示结果作为用户进行参数调节的参考依据,经过多次人机交互,直至获得满意的分割结果.利用临床颞骨螺旋CT图像进行耳蜗分割实验,结果表明该方法适合于分割结构复杂且表面光滑的目标.     

融合Ratio边缘信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种融合边缘和区域信息的变分水平集合成孔径雷达图像分割方法.该方法不需要去除相干斑噪声的预处理过程,利用具有恒虚警特性的Ratio算子提取合成孔径雷达图像的边缘信息,并与无边缘活动轮廓模型结合建立合成孔径雷达图像分割能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,采用变分水平集方法求解演化方程,实现了合成孔径雷达图像的分割.分别采用模拟和真实合成孔径雷达图像对该方法进行了验证,实验结果表明,该方法实现了合成孔径雷达图像中目标与背景的正确分割,具有较好的边缘定位能力.     

三维窄带水平集算法在内耳分割中的应用

为减少从颞骨螺旋CT（computed tomography）图像中分割内耳的手动交互量，阐述了基于区域竞争的窄带水平集算法的基本原理及其特点，构造了合适的速度函数来控制水平集函数的演化，并将该算法应用于颞骨螺旋CT图像中内耳的分割.通过建立三维模型表面上的点与3个正交截面的对应关系，可以快速确定弱边界所在的位置，然后在正交截面上手动编辑以去除多余的组织，得到完整的内耳.对3个病人的5例颞骨图像进行内耳分割实验，实现了4例内耳的完整分割、1例严重畸形内耳的不完整分割.分割1例内耳约需10 min.该方法具有分割速度快、手动交互少、结果表面均匀的优点.     

一种基于量子遗传算法的红外图像分割方法

针对经典的二维O tsu和最大熵算法的不足,提出了一种基于量子遗传算法的海上红外图像目标分割方法.该方法同时考虑了图像像素点的灰度分布信息和像素间的空间相互信息,将基于fisher准则的类内类间距离判据作为分类依据,利用量子遗传算法进行寻优以获取最佳阈值,实现了海上红外目标图像的分割过程.选取3幅海上红外目标图像进行了仿真实验.实验结果表明,提出的方法在分割效果和计算速度上都优于传统的O tsu和最大熵法.     

基于一致性直方图的超声乳腺图片分割方法

为了在乳腺超声图像中准确的分割出病灶,提出了新的一致性定义,把纹理信息应用到计算一致性中.基于最大熵准则求一致性阈值,把超声图片分为两个子集,一致性区域和非一致性区域;对一致性区域采取求直方图谷值的方法分割,而用邻域信息处理非一致性区域,从而完成对图像的分割.实验结果表明:该分割过程既考虑了图像的局部信息,又考虑了全局信息,弥补了传统的直方图分割算法无法包含局部信息的缺陷.算法处理结果得到了超声医学专家的认可;通过采用差异实验方法评估,取得了理想的效果.     

PCNN文本图像分割的细菌觅食优化算法

为解决脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)模型参数人工凭经验和需要反复实验才能确定的难题,提出一种基于改进的PCNN模型.以最大类间方差函数作为细菌觅食算法的适应度函数,采用细菌觅食优化算法搜索最优参数的图像分割算法,避免了人工实验设定参数的盲目性.实验结果表明,该算法可以有效实现文本图像分割,并且分割效果明显优于对比算法.     

融合图像局部能量和梯度的水平集分割方法

为了实现结构复杂的灰度不均匀图像的快速准确分割,提出一种融合局部能量和梯度敏感性的水平集方法,采用梯度敏感的能量函数改进局部能量最小化水平集方法,并利用灰度全局信息自动初始化水平集.局部能量函数由局部灰度拟合函数定义,是水平集的外部驱动能量,适用于分割灰度不均匀图像.梯度敏感项依据图像特性,自动判定对水平集的驱动方向,...     

基于小波分析和遗传算法的乳腺X线图像分割

首先运用维纳滤波对X线图像进行处理,可以有效地去除图像中的伪影和噪音。其次,利用多尺度小波对图像进行增强,有利于分割过程中取得更好的效果。最后,用小波变换对图像直方图进行处理,并根据遗传算法对图像中的疑似肿块进行分割。实验表明,该算法能更加快速、清晰地分割出肿块。