基于模糊连接度的交互式CT图像分割算法

如何准确地从CT图像中提取出感兴趣的组织,是医学图像分割中的难点。提出了一种基于模糊连接度的交互式CT图像分割算法：先根据用户指定的感兴趣区域的灰度范围预分割图像,然后用户从结果图像中选择目标和背景种子点,计算出各像素点与两类种子点的模糊连接度,最后根据连接度大小将像素点划分到目标或背景区域。分割过程中,用户可以通过增设或删除目标或背景种子点,修正分割的结果。实验表明,该算法能准确有效地分割出感兴趣区域。     

基于模糊连接度的交互式活动轮廓模型

由于活动轮廓模型能量函数是非凸的,图像分割的结果易于陷入局部最优.为了克服该问题,提出一种基于凸活动轮廓模型的交互式彩色图像分割方法.该方法的新能量函数不仅充分利用边缘信息和颜色信息,还包含一种新定义的空间位置信息.通过模糊连接度构造空间位置信息,将其自适应地融合到活动轮廓模型中.在数值优化过程中,采用分裂Bregman方法获得新模型的全局最优解.针对多幅彩色自然图像作对比实验,结果表明新方法能够准确、快速地得到理想的分割结果.     

利用视觉显著性与图割的图像分割算法

图割算法是图像分割中经典有效的算法,针对其在前景/背景颜色有重叠时容易产生分割错误、shrinking bias现象及交互实时性不佳的问题,提出一种利用视觉显著性与图割的交互式图像分割算法.首先利用Mean Shift算法将原始图像高效地预分割为基于区域的图结构,使得计算量大大下降;然后结合图像内容的显著性分析提高数据项约束的可靠性,并结合局部自适应的正则化参数,有效地改善了shrinking bias现象.实验结果表明,该算法交互快速,分割结果更加精确.     

基于FCM和图割的交互式图像分割方法

为了提高在前景和背景颜色相似情况下图像的分割效果,提出了一种基于模糊C均值聚类（FCM）和图割的交互式图像分割方法。首先,利用分水岭算法对图像进行预处理,将图像分成多个小区域,用区域代替像素点进行分析。然后,采用模糊C均值算法对用户标记的前景区域和背景区域分别进行聚类分析,挖掘用户交互所提供的隐藏信息。用未标记区域的颜色分量到前景区域及背景区域类心的最小距离表示相似能量,用未标记区域与其相邻区域的相关性表示先验能量。最后,利用最大流/最小割算法求能量函数的全局最优解。与其他方法相比,该文方法具有较好的分割性能,能从前景背景相似的图像中较精确地提取感兴趣的物体,且用户操作简单。     

基于多尺度分析与图割的快速图像分割算法*

以GrabCut算法为基础,引入多尺度分析方法,以塔式分解的多尺度图像序列代替固定尺度的原始图像序列估计GMM参数,将粗糙尺度的易分割性与精细尺度的精确性互补,使得算法以较少样本快速确定GMM参数,分割精度不减而效率显著提高。实验表明了算法的有效可行性。     

一种改进的模糊连接度图像分割方法

本文对模糊连接度的理论框架进行了扩展,在框架内引入了图论中的有向图和森林等概念。把图像定义为一个有向图,有向图的结点是图像的像素点,有向图的弧是相邻像素的边,树的根结点是人工给出的种子点,所有像素点到种子点的模糊连接路径组成了模糊连接森林,模糊连接森林给出了图像的分割。实验结果表明本文方法比相对模糊连接度方法得到更好的结果。     

基于注意计算模型的医学图像模糊连接度分割

用模糊连接度分割图像时,种子点多以聚类分析方法自动给定,本文分析了传统聚类法存在的问题,在人类视觉活动机制的启发下,提出新的完全不同于聚类方法的视觉显著点注意引导下的图像分割方法.将图像特征显著点的定位转化为概率密度估计问题,引入新的注意计算模型并结合Mean-Shift处理得到关键特征点.注意模型的特征地图采用图像灰度的对比度构成,迭代计算高斯邻域显著度.从密度估计的角度定位显著点,克服以往偏生理注意模型对定量描述的能力不足,尤其适用医学模糊图像.新的方法能完全自动地定位种子点,有效地分割模糊医学图像,提高准确率.     

基于图割与改进模糊C均值的图像分割

为提高图割算法对图像的分割效果,提出一种改进的模糊C均值聚类算法(FCMA)和图割分割算法相结合的图像分割方法。首先,用均值漂移算法将图像过分割成多个小区域(超像素),用得到的超像素代替像素点作为图的顶点,以相邻像素块间的关系为边构建图模型;然后,采用改进的模糊C均值(FCMA)算法对前景和背景的混合高斯模型分别进行聚类分析;最后,用最大流/最小割算法求取能量函数的全局最优解即得到图像的分割结果。实验结果表明,该方法在分割结果上具有较强的区域一致性及较为清晰、平滑的图像边缘,并且该方法对含有噪声的图像也能得到较好的分割结果。     

基于模糊连接度的图像分割及算法

提出了一种基于模糊连接度图像分割的方法,在模糊连接度分割的基础上增加了最优路径(即与种子点的所有路径中连接度最大的路径)上各点相对于种子点的属性相似度的检验,使之能在待分割对象边界比较模糊的情况下取得理想的分割结果.同时提出了一种基于图像扫描机制的算法,它以种子点为中心,逐个计算邻居点相对于种子点的模糊连接度,该算法充分利用模糊连接度和属性相似度的性质,能简单、快速地找到两点间的最优路径.实验结果表明,该方法快速、有效地提高了图像分割的质量.     

结合模糊C均值聚类与图割的图像分割方法

本文针对模糊C均值聚类没有考虑像素空间信息的不足,提出一种结合模糊C均值聚类与图割的图像分割方法。本文以图割理论为基础,考虑到像素的空间信息,建立一个关于标号的全局能量函数,以FCM聚类中心为终端建立多终端网络图,该网络通过 扩展移动算法求解全局最小或近似最小能量函数所对应的标号函数 ,在各类间重新划分所有像素点,实现目标正确分割。实验表明,本文方法在分割精度、性能、抗噪性等方面均有较大改进。     

一种基于模糊连通度的图像阈值分割算法

提出一种新的图像阈值分割方法。该方法给出模糊连通度定义,采用图像划分测度作为区分目标和背景的阈值分割准则,在计算图像划分测度时,采用基于灰度级的权值矩阵代替常用的基于像素的权值矩阵来描述图像中各像素之间的关系,从而减小算法实现的复杂性,提高算法运算速度。仿真实验结果表明,与大多数模糊阈值分割方法相比,该方法更具优越性。     

基于四叉树与图割的遥感图像分割方法

针对图割算法实时性差的问题,提出一种基于四叉树与图割的遥感图像分割方法。用四叉树分割方法将遥感图像分割成多个区域,根据区域的邻接性合并相似小区域,结合区域间的灰度和位置信息,利用Normalized Cut方法在区域间进行划分,完成图像的分割。实验结果证明该方法能有效消除四叉树方法的过分割现象。     

模糊连接算法在虚拟人图像分割上的应用

为实现对数字虚拟人彩色切片的分割，提出了一种基于竞争机制的相对模糊连接分割方法。首先计算所有像素与分割目标的模糊连接度，在分割结果出现过度分割时，则利用相对分割目标加入对感兴趣区域的竞争，自动重新确定各像素的连接度。采用虚拟中国人数据集的切片进行实验，结果表明，该算法能在待分割对象边界比较模糊的情况下取得理想的结果。     

基于Graph Cut与区域生长的连续CT图像分割算法

Graph Cut方法用于医学图像分割具有精度高,分割准确等优点,但处理每一幅图片都需要用户选定对象和背景,耗时较长.区域生长方法适于对面积不大的区域进行分割,分割速度快,但需要人工选取种子点,且在对比度低的情况下分割效果不理想.针对医学CT连续断层图像间相关性强特点,提出一种把Graph Cut方法和区域生长方法相结合的图像分割算法GCRGIS.首先使用Graph Cut法对连续断层图像的首幅图像进行分割,以分割出的图像轮廓作为后幅断层图像待生长区域的边缘,将边缘进行腐蚀后再进行区域生长,分割出目标图像.实验结果表明,该方法处理连续CT图像时仅需对首幅图像进行人工交互,在后续图像的分割中避免了每幅图像都要人工交互的繁琐,分割效果好,速度快.     

基于核图割模型的肝脏CT图像肿瘤分割

计算机断层成像(CT)对疾病的确诊意义重大,在医学图像的自动检测中应用较多的模型为图割模型,但传统图割算法严重依赖于对复杂区域进行大量建立的模型,运算复杂且不利推广。为此,在传统图割理论基础上引入核函数,提出一种基于核图割模型的肝脏CT图像肿瘤分割算法。通过核函数将原始数据映射到高维空间,并在高维图像数据空间用图割理论对CT图像的肝区与肿瘤区域进行分割,以提取疑似肿瘤区域,解决传统图割模型中需要依赖人机交互和对复杂区域建模困难等问题。由Mercer定理得出,核空间的点积运算不需要显式指定图像各区域的具体模型,进行核推广后克服了传统模型通用性不强的弱点。利用临床CT图像数据对该算法进行分割实验,结果表明,基于核推广后的图割算法能够有效对肿瘤和肝区进行分离,可应用于临床实际中作为肿瘤辅助诊断手段。     

基于小波变换与图割的彩色图像分割方法

为提高图割算法的分割效率与质量并改善shrinking bias现象,提出将图割理论与小波变换相结合的方法.该方法利用小波变换多分辨率分析的特点,将变换中的低频子带图像作为估计GMM参数的训练样本进行多尺度迭代分割,提高算法效率,利用简单高效的CS_LBP纹理描述子提取高频子带图像中的纹理信息,将颜色与纹理特征相结合改善分割效果,并利用高频系数进行多尺度边缘检测,用于计算局部自适应的正则化参数,改善对细长边界的分割.实验结果表明,分割效果得到了改善,算法效率得到了提高.     

基于滤波器阵列与图割的彩色纹理分割

图割法因无法体现像素点的纹理区域特性而难以应用于纹理分割。针对该问题,提出一种基于滤波器阵列与图割的彩色纹理分割算法。利用构建的滤波器阵列提取图像的纹理特征,并加入图像的H、S、I分量值组成纹理-色彩特征向量,采用texton直方图作为彩色纹理的统计模型对纹理-色彩特征向量进行统计计算,通过直方图差计算像素点间的纹理相似度,再应用图割法中的规范割准则对彩色纹理进行分割。实验结果证明,该算法具有较高的分割准确性。