基于区域信息的水平集模型

水平集模型在对具有细长拓扑结构和弱边界的核磁共振图像分割时得不到真实解,针对这一问题,提出一种新的基于区域信息的水平集分割模型.首先运用形态学方法预估计初始背景,采用差分算法提取最终背景,原始图像与背景图像作减法得到含有待分割目标的图像,定义一个新的相似度以及基于相似度信息的水平集速度函数取代传统水平集的速度函数.结果表明这种方法具有很好的分割效果.     

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。     

基于水平集的3D动画

将水平集方法引入3D动画中，提出了一种新的动画方法，用一形变模型表示物体的表面，由模型的变形来实现动画，为了使模型能自适应改变其拓扑结构，将模型的进化问题转化为函数的水平集进化问题，同时采用了一种新颖的速度延伸方法来实现水平集进行化提高建模精度，为了加快建模的速度，结合狭窄区域技术和多分辨率方法，提出了基于水平集方法的3D动画快速算法，实验结果表明该方法能用于复杂拓扑结构的物体动画。     

基于水平集的医学图像快速分割方法

针对高噪声、低对比度的医学图像难以快速准确分割的问题,结合基于像素的传统方法和基于水平集的活动轮廓模型,提出了一种混合的医学图像分割新技术.首先依据待分割对象的先验知识交互选取感兴趣区域.然后由传统的方法和基于水平集的C-V模型结合实现感兴趣区域图像的预分割.预分割的结果直接作为窄带变分水平集模型的初始轮廓,演化曲线在很短的时间内准确收敛到待分割物体的边缘.     

基于水平集的图象修复

本文介绍了一种基于水平集的图象修复方法.针对由于被遮挡或局部污点而导致的图象质量损伤,提取图象水平集,再对缺损部分水平集进行填补来实现图象修复.在水平集连接方法中,除了采用传统的测地线之外,还采用了Meaningful直线探测技术.实验证明本方法对于图象修复有很好的效果,在图象档案保护中有重要的意义.     

基于水平集的城市隧道火焰检测模型的研究

为了解决隧道内火灾报警的核心问题,也就是火焰检测,通过尝试各种方式来提高火焰检测的有效性和可靠性。基于水平集在图像处理方面的发展和应用,对现有的水平集模型进行优化和改良,并结合城市隧道的具体应用需求,来对基于水平集合算法的火焰检测模型做一个探讨性研究。经过试验验证,把改进的模型应用到图像处理时,能取得更好的效果,能更准确的对图像处理。     

基于粗糙集和新能量公式的水平集图像分割

为了提高水平集图像分割的质量和减少水平集迭代次数,本文提出了新的能量公式和水平集函数.在粗糙集数据离散化基础上引入了针对图像数据的离散化方法,根据图像离散区域的信息对新能量函数进行直接加权并且对核函数进行间接加权,使用加权的核映射函数将原始离散图像数据映射到高维空间,从而使得该模型可以处理多种类型的图像甚至是一定信噪比的噪声图像.新的能量公式联合由它导出的区域参数能够更好地表达同质区域的灰度信息,从而能够更精确地分割图像.与传统水平集图像分割不同,在迭代过程中新的水平集函数中的水平集元素可以拥有不同的步长,步长越大水平集元素的更新速度越快并且水平集函数能够快速达到收敛状态,实现快速图像分割.人工合成图像和真实图像的分割实验表明本文方法可以获得更好的分割效果.     

一种基于水平集的胸部淋巴结全自动分割算法

肺癌是世界上发病率和死亡率最高的恶性肿瘤。现阶段,临床主要通过淋巴结病变程度判断肺癌恶性程度和预后情况。针对淋巴结的解剖特征及全身分散的问题,本文提出了一种全自动检测和分割胸部病变淋巴结的方法,首先利用全自动解剖识别方法自动识别定位PET-CT影像中的所有淋巴结区域,然后检测每个淋巴结区域中潜在的病变淋巴结,第三步采用水平集模型完成对各个淋巴结区域内部病变淋巴结的精准分割。算法分割精度率平均达到85%。     

基于窄带水平集的三维平面工艺模拟系统

表面工艺是MEMS制造的一种重要方法,实现其加工过程的计算机仿真可以为相关MEMS工艺研究和器件开发提供技术支持,减少相关MEMS产品的开发成本,缩短其开发周期.基于窄带水平集算法完成了表面加工工艺的三维表面工艺模拟系统.窄带水平集算法稳定,计算速度快处理拓扑变形非常灵活,本文将其应用于该软件仿真系统中,并进行了一列的仿真实验,将仿真结果与实际的流片电镜图对比,验证了仿真系统的精确性.     

基于变分Level Set方法的图像分割

文章主要利用levelset函数隐式地追踪图像的边界来实现图像分割。在该文中首先给出了一个变分问题以及相应的Euler-Lagrange方程,并且提出了一种求解该方程的数值算法,使得计算速度有了很大的提高。数值算例表明,该水平集算法具有数值稳定性,不会出现振荡现象,可以很好地处理拓扑结构的变化。     

基于单水平集的多目标轮廓提取

多目标轮廓提取是图像分割的重要研究内容.文章在Chan和Vese的无边界主动轮廓模型(简称CV模型)的基础上,提出基于单水平集的多目标轮廓提取算法.CV模型只能实现单目标的轮廓提取,主要原因是不能使水平集函数驱动的轮廓线在某些目标区域正确分裂,没有有效利用轮廓线的拓扑分裂信息.通过修正CV模型,引入标记模板,用于追踪零水平集的分裂情况,对不同的准目标区域区别处理;引入图像区域均值模板,用于估计可能淹没在背景区域中的目标区域,促使水平集函数在上述目标区域充分变形,使对应零水平集充分分裂,实现多目标轮廓提取.并且文章提供了一系列不同条件下的实验结果,并与其它类似的研究成果进行比较,结果表明,该文的工作是有意义的.     

基于水平集的不规则透明表面缺陷检测设计

针对图像采集中,缺陷的灰度值和背景几乎不可区分,导致图像的低对比度的问题,目前,常规的表面缺陷检测图像预处理中常用阈值化和边缘检测技术,易出现漏检现象,即不适用于检测不规则表面边界处的细微瑕疵.为解决这一问题,从低对比度透明材料图像的非高斯统计特性出发,研究提出利用水平集智能分割具有复杂形状的目标对象,并利用小波变换进行缺陷特征提取的高效的智能缺陷检测方法.测试表明,所提出的基于水平集和小波变换的不规则表面缺陷检测系统的有效性,克服了检测区域边缘处的漏检缺陷问题.     

基于多层水平集函数的三维多相图像分割

多相图像分割通常利用多个水平集函数分别定义不同区域的特征函数,其极值求解问题需要对多个函数分别求极值,计算效率较低。针对三维多相图像,提出一种改进的变分水平集模型,采用一个多层水平集函数的n层水平集隐式曲面,将图像划分为n个区域,通过对一个水平集函数求极值,实现三维多相分段常值图像的快速分割与重建。将能量泛函表达为数据项和规则项,借助规则化Heaviside函数设计区域划分的通用特征函数,采用Split-Bregman投影方法进行能量最小化求解。实验结果表明,该模型可以有效地实现三维多相图像分割,与Chan-Vese模型相比,其迭代步数较少,分割速度较快。     

基于先验知识水平集方法的草莓图像分割

在实际应用中,当目标本身含有一些固有的颜色纹理特征时,可将这些特征作为一种先验信息,这样可以大大提高分割的准确性.为此,本文提出了一种基于先验信息的改进水平集图像分割方法.首先,利用传统的C-V模型能量项的构造思想构建了基于颜色信息的局部能量项,该项是用于处理彩色图像;然后将颜色分量引入到传统的结构张量中构建出新的扩展型结构张量,该项是用于处理纹理信息;最后,将上述新构造的能量项以及Li模型约束项引入到传统C-V模型中得到新的水平集模型.鉴于草莓果实所具有的颜色信息和纹理信息,本文将上述改进水平集方法应用到农业自动化应用中草莓果实分割中.对实验室环境与草莓生长环境下的草莓图像进行分别实验,结果显示该方法能够不仅能够分割出草莓果实且能够很好地处理草莓表面的纹理信息.另还与OTSU算法、传统C-V模型、改进C-V模型对草莓图像作对比实验,结果表明本文算法均比上述三种算法具有更好的分割效果.     

基于改进变分水平集的红外图像分割方法

提出一种基于水平集的红外图像偏微分分割方法,通过改进Chan-Vese模型中的能量函数获得偏微分方程,该能量函数将红外图像边缘与区域信息相结合,取得了全局极小值,该能量模型对水平集初始曲线的位置不敏感,并可定位图像边缘。基于该模型的变分水平集分割方法可分割出红外图像目标。实验结果表明,该方法效果良好,便于下一步的红外目标识别与跟踪。     

基于ROI提取的多目标图像水平集分割

针对包含多个目标或目标灰度与背景灰度接近的图像分割问题,借鉴人类视觉系统的关注机制和多分辨性,提出一种多尺度框架下基于感兴趣区域提取的图像水平集分割方法。对原图像小波变换的低频分量图应用显著性特征提取出感兴趣区域,将图像域分成多个感兴趣子区域和一个背景子区域,在各目标子区域中,采用C-V模型方法进行曲线演化,并对各子区域分割结果进行合成。仿真结果标明,该算法能有效分割多目标图像。     

基于水平集的遗传算法优化的改进

现有的遗传算法大多数没有给出收敛性准则,且存在早熟收敛和收敛速度较慢的难题,为此提出一类新型遗传算法．该算法首先从被优化函数的因变量出发,引入了水平集的新概念,对每一代种群进行分类,把与目标相关的所有信息有机地结合在一起,从而提高了算法的优化速度;其次通过对变异算子进行改进,提高了种群的多样性,有效地避免了遗传算法的早熟收敛;同时还证明了变异算子能提高种群多样性以及新算法能收敛于全局最优解,最后给出了算法的收敛准则．实验表明,该算法正确有效,搜索效率与精度均优于其他方法．     

基于Level Set方法的医学图像分割

对图像分割进行了研究,这是医学图像处理中的关键问题之一。提出了一种结合Fast Marching算法和Watershed 变换的医学图像分割方法。首先用非线扩散滤波对原始图像进行平滑，然后利用Watershed算法对图像进行过度分割，最后用改进的Fast Marching方法对图像进行分割。除此之外，根据区域之间的统计特性的相似度重新定义了Fast Marching 方法的速度函数。实验结果表明，该方法能够快速、准确地得到医学图像的分割结果。