基于改进差分进化算法的多阈值图像分割

阈值法是一种简单有效的图像分割技术.但是阈值法也有着明显的缺点,即阈值求解的计算量随阈值的增加而指数级增长.为克服多阈值图像分割计算量大、运算时间长的缺点,引入改进的差分进化算法,提出新的变异策略,采用自适应的缩放因子和交叉系数,并新增扰动策略.改进的算法将多阈值分割模型视为优化问题,将最大类间方差法作为目标函数,实现多阈值分割.实验结果表明,和其它算法相比,该算法不仅可以取得正确的分割结果,而且分割速度更快.     

基于小波变换的权重自适应图像分割模型

针对灰度不均匀且含噪声图像的分割问题,提出了全局和局部灰度信息的权重参 数自适应水平集分割模型。首先,利用图像的全局和局部灰度信息构造全局能量项和局部能量 项;然后,利用小波变换和小波阈值去噪方法,构造对噪声不敏感的边缘信息刻画矩阵,定义包含 图像边缘信息的自适应权重系数矩阵;最后,利用定义的权重系数矩阵组合全局和局部能量项, 得到分割模型的能量泛函。使用变分法得到了水平集函数演化方程,利用有限差分法实现数值 求解。实验结果表明,该模型兼有 Chan-Vese 模型和 Local Binary Fitting 模型的优点,能够有效 地分割灰度不均匀含噪图像,并对活动轮廓曲线的初始位置和初始形状具有很强的鲁棒性。     

基于LGDF模型的医学图像分割及有偏场校正

为实现对灰度不均匀医学图像分割的同时进行有偏场估计并校正,改进了基于局部高斯分布拟合(Local Gaussian Distribution Fitting,LGDF)能量的活动轮廓模型。通过分析图像有偏场模型的局部特性,将有偏场乘性因子引入图像局部灰度均值的表达中,从而使有偏场乘性因子成为新的能量函数的变量。能量函数的迭代最小化既实现了目标组织分割,又有效估计了有偏场。合成图像和真实医学图像实验表明该方法比现有多种方法分割性能更好,且利用估计的有偏场校正后的图像具有更好的视觉效果。     

基于高斯滤波C-V模型分割算法的改进

在现实世界经常有一些灰度不均匀的图像给图像分割造成了很大的困难.为了解决由于图像灰度不均匀造成的图像轮廓提取的困难,结合邻域算法和高斯滤波的性质的基础上,提出了基于图像局部区域灰度信息的算法,使曲线的演化过程基于图像的局部信息.同时采用了水平集演化规则化模型,避免了水平集函数的不断初始化.实验结果表明,新算法无论对合成图像还是真实图像,都能提取出准确的物体轮廓.     

LATE水平集图像分割模型的矩形窄带法

窄带法是水平集图像分割的一种常见的加速方法.传统窄带仍然存在冗余的计算区域;传统窄带法与LATE （Local Approximation of Taylor Expansion）水平集模型结合时,图像分割效率反而可能下降.针对这些问题,本文提出了一种基于LATE水平集图像分割模型的矩形窄带法.在每次LATE水平集迭代之前,对水平集做如下窄带处理.首先找出水平集的所有过零点;然后对过零点做活动约束,剔除不活动的过零点,有效缩小窄带范围;再对活动约束的过零点生成矩形窄带;对重叠的矩形窄带进行合并优化,使得矩形窄带总面积尽可能小.最后,在矩形窄带范围内求解水平集微分方程,更新水平集,完成本次迭代.在水平集演化的不同阶段,对传统窄带法的窄带面积与本文矩形窄带面积进行了比较.随着迭代次数增加,矩形窄带面积与传统窄带法的窄带面积之比逐渐减小到0,说明矩形窄带法有效地减少了冗余计算量.针对不同程度的灰度不均匀图像,本文方法与LATE方法、结合LATE模型的直接窄带法、以及结合LATE模型的DTM窄带法进行了比较.直接窄带法和DTM窄带法的分割速度反而慢于LATE方法.对灰度严重不均匀的图像,直接窄带法和DTM窄带法的分割质量受到了较大影响.本文方法在保持较好分割效果的条件下,分割速度快于LATE方法.本文的矩形窄带方法有效地降低了算法复杂度,提高了图像分割效率.     

多描述子活动轮廓模型的医学图像分割

目的 医学图像分割结果可帮助医生进行预测、诊断及制定治疗方案。医学图像在采集过程中受多种因素影响,同一组织往往具有不同灰度,且伴有强噪声。现有的针对医学图像的分割方法,对图像的灰度分布描述不够充分,不足以为精确的分割图像信息,且抗噪性较差。为实现医学图像的精确分割,提出一种多描述子的活动轮廓（MDAC）模型。方法 首先,引入图像的熵,结合图像的局部均值和方差共同描述图像的灰度分布。其次,在贝叶斯框架下,引入灰度偏移因子,建立活动轮廓模型的能量泛函。最后,利用梯度下降流法得到水平集演化公式,演化的最后在完成分割的同时实现偏移场的矫正。结果 利用合成图像和心脏、血管和脑等医学图像进行了仿真实验。利用MDAC模型对加噪的灰度不均图像进行分割,结果显示,在完成精确分割的同时实现了纠偏。通过对比分割前后图像的灰度直方图,纠偏图像只包含对应两相的两个峰,且界限更加清晰;与经典分割算法进行对比,MDAC在视觉效果和定量分析中,分割效果最好,比LIC的分割精度提高了30%多。结论 实验结果表明,利用均值、方差和局部熵共同描述图像灰度分布,保证了算法的精度。局部熵的引入,在保证算法精度的同时,提高了算法的抗噪性。能泛中嵌入偏移因子,保证算法精确分割的同时实现偏移场纠正,进一步提高分割精度。     

货车超限差分算法图像分割

该文讨论了在铁路货物超限监测中,利用数字图像处理技术提取货车轮廓,从而用于货车超限判断。其中的核心问题是运动货车图像的提取。该文提出了基于差分算法下自动图像分割的方法,在一定天气与背景条件下,测试结果表明,该算法适应性较好,检测精度和速度基本能满足要求。     

木材显微图像的局部水平集分割方法

获取木材显微图像中的细胞组织对于分析木材的种类、材性,以及天气变化等均有重要的意义,而这依赖于图像分割技术。针对木材组织的不均匀性,以及标本制作和获取过程中带来的噪声,将水平集方法中边缘型和区域型两种模型引入,同时结合局部图像信息来提高局部不均匀图像的分割性能。在图像初始分割基础上,通过面积阈值去除水泡等杂质,最终提取导管组织。实验结果表明,提出的模型所得到的分割图像较平滑,而且噪声明显减少,可有效分割局部不均匀木材显微图像。     

基于全局主动轮廓模型的图像分割研究

基于区域信息的Mumford-shah分割模型中,由于图像对象灰度分布的不一致性,分割曲线易陷入局部最小值,不能获得完整边界分割.提出了一个全新的主动轮廓模型,基于局部区域信息创建能量驱动曲线演化,通过竞争关系约束曲线的演化范围,确保模型能收敛于全局静态最小值.实验结果表明,分割模型可以同时分割多个灰度分布不均匀的对象,对噪声具有较好的鲁棒性.     

基于水平集的手指静脉图像分割

针对手指静脉图像中存在的弱边缘、灰度不均匀以及低对比度等现象,提出一种结合偶对称Gabor滤波与水平集思想的分割算法,并应用于手指静脉图像的分割。首先,使用偶对称Gabor滤波算法,对手指静脉图像从8个不同的方向分别进行滤波运算;然后,根据8个方向上的滤波结果进行图像重建,得到目标与背景灰度对比度显著提高的图像;最后,应用结合局部与全局信息的水平集方法对手指静脉图像进行分割。将所提算法与Li等水平集算法(LI C, HUANG R, DING Z, et al. A variational level set approach to segmentation and bias correction of images with intensity inhomogeneity. MICCAI'08: Proceedings of the 11th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Part II. Berlin: Springer, 2008: 1083-1091)、Legendre水平集(L2S)算法相比,所提算法在分割精度评价标准面积差异(AD)百分比上分别降低了1.116%、0.370%,相对差异度(RDD)分别降低了1.661%、1.379%。实验结果表明,与传统只考虑局部信息或全局信息的水平集图像分割算法相比,所提算法能取得更高的分割精度。     

一种鲁棒的区域活动轮廓图像分割方法

针对分割灰度不均或者边缘模糊图像时出现的问题,提出一种改进的活动轮廓模型。首先,利用图像的统计信息构建新的全局力和局部力。其次,将这两种力加权组合得到一个混合的能量函数。采用水平集方法最小化该能量泛函,得到水平集演化方程并不断更新。最后,采用高斯滤波方法规则化水平集方程。合成图像和真实图像的实验结果表明:优化模型能有效地分割非同质或弱边缘图像,对噪声以及初始轮廓曲线具有较好的鲁棒性以及高的计算效率等优点。     

改进Snake模型在医学超声图像分割中的应用

因其本身所具有的复杂性,医学超声图像的分割足一件非常困难的事情.Snake算法能够有效地利用图像局部与整体的信息,实现对边界的准确定位,因此非常适用于医学超声图像的处理.针对传统Snake模型对初始轮廓依赖性的问题,根据图像边缘附近灰度差异显著的特性,提出了获取初始轮廓点的方法--扇形法,运用方法可以获得靠近日标边界的初始轮廓点,并且得到的轮廓点是有序点集.能量最小化过程运用贪婪算法来获得图像的特征边缘点,最后采用分段多项式拟合的方法来获得连续的图像边缘.实验结果表明.所采用的方法可以获得连续、封闭的边缘曲线,能够较好的将目标从图像中提取出来.     

一种基于局部信息的多相脑图分割模型

针对脑核磁共振成像中灰度不均匀的现象,提出一种基于局部信息的多相脑图分割模型。采用阈值法进行轮廓初始化,利用多相水平集拟合图像的局部信息,从而得到脑灰质、脑白质和脑脊液图像。实验结果表明,该模型能有效地对多相脑图进行分割,给出准确光滑的目标边界,并且不需要重新初始化。     

一种优化的文档图像分割方法

文档图像在数字图书馆、电子商务以及电子政务等工程中已获得广泛应用。如何对文档图像进行有效的转换、存储和传输,成为人们研究的焦点。将文档图像分割成不同的区域,根据不同区域的特点分别进行处理,成为一种有效的解决方案。本文在传统的块分割和图层分割方法的基础上,提出了一种优化的文档图像分割思路,对这两种方法进行了合理的综合处理,能够取得更好的效果。     

手背静脉图像阈值分割

首先分别应用几种经典的动态阈值分割技术对静脉图像进行分割、比较,然后又提出了一种新的图像分割方法:阈值图像法。试验结果表明对于静脉图像阈值图像法要明显优于其他方法。     

图像分割的多参量遗传算法

图像分割的多参量遗传算法吴成柯刘靖侯格贤（西安电子科技大学信息工程系西安７１００７１）关键词遗传算法,图像分割．１）国防预研基金资助课题．收稿日期１９９５－１１－０６１引言图像分割是计算机视觉研究中一个重要而困难的任务．虽然图像分割一直受到研究人员的...     

Snake模型在医学图像分割中的应用

基于Snake模型的图像分割技术是比较成功的研究领域,也是近年来图像处理领域研究的热点之一。Snake模型将基于图像本身的底层的视觉属性和人们先验知识结合起来,针对各种图像的不同特点,从高层和底层两个方面约束图像分割的过程。通过对Snake模型的基本原理及其几种改进的概括研究,阐述了Snake模型在图像分割中的一些应用方法。     

基于局部图像拟合偏差的活动轮廓分割模型

针对灰度不均匀图像的分割问题,提出一个基于区域的活动轮廓模型。通过构造包含图像局部信息的局部图像拟合偏差能量泛函,度量真实图像与拟合图像的偏差,并在全局凸分割的基础上,将分裂Bregman技术应用到模型能量泛函的最小化问题中,以提高分割速率。同时引入边界检测函数更加准确地探测边界位置,以提高模型的分割准确性。实验结果表明,该模型不仅可以正确分割灰度不均匀图像和受噪声干扰的图像,而且对于多目标图像以及灰度分布均值相同、方差不同的图像,也能快速、准确地得到分割结果。