多相主动轮廓模型的眼底图像杯盘分割

目的 视盘及视杯的检测对于分析眼底图像和视网膜视神经疾病计算机辅助诊断来说十分重要,利用医学眼底图像中视盘和视杯呈现椭圆形状这一特征,提出了椭圆约束下的多相主动轮廓模型,实现视盘视杯的同时精确分割。方法 该算法根据视盘视杯在灰度图像中具有不同的区域亮度,建立多相主动轮廓模型,然后将椭圆形约束内嵌于该模型中。通过对该模型的能量泛函进行求解,得到椭圆参数的演化方程。分割时首先设定两条椭圆形初始曲线,根据演化方程,驱动曲线分别向视盘和视杯方向进行移动。当轮廓线到达视盘、视杯边缘时,曲线停止演化。结果 在不同医学眼底图像中对算法进行验证,对算法抗噪性、不同初始曲线选取等进行了实验,并与多种算法进行了对比。实验结果表明,本文模型能够同时分割出视盘及视杯,与其他模型的分割结果相比,本文算法的分割结果更加准确。结论 本文算法可以精确分割医学眼底图像中的视盘和视杯,该算法不需要预处理,具有较强的鲁棒性和抗噪性。     

基于自适应符号函数的主动轮廓模型

几何主动轮廓模型的缺点是对初始轮廓位置特别敏感,基于距离规则水平集（DRLSE）模型的初始轮廓曲线必须设置在目标边界的内部或者外部.基于边缘的自适应水平集（ALSE）模型,提出了一种提高初始轮廓鲁棒性的方法.但两种模型均容易出现陷入虚假边界、从弱边缘处泄露以及抗噪声能力差等问题.设计了一个结合自适应符号函数和自适应边缘指示函数的模型,使得主动轮廓演化能根据自适应符号函数的方向从初始轮廓开始自动进行膨胀及收缩,很好地改善了水平集对初始轮廓敏感的缺点,提高了鲁棒性,同时解决了水平集对收敛速度慢以及易从弱边缘处泄露的问题.此外,为了使得模型演化更加稳定,提出了一个新的距离规则项.实验结果表明：自适应符号函数的主动轮廓模型不仅可以提高分割质量,缩短图像分割时间,同时提高了对初始轮廓的鲁棒性.     

一种区域自适应主动轮廓模型的图像分割方法

为了有效地分割灰度不均匀图像,提出了一种区域自适应主动轮廓模型,在该模型中,定义了一个包含全局能量项和局部能量项的能量泛函。在算法的初期,全局能量项占主导地位,它具有收敛速度快、对初始轮廓不敏感的优点。在算法的后期,局部能量项占主导地位,它具有定位精度高的优点。理论分析和实验结果表明,该模型具有收敛速度快、分割精度高、对初始轮廓不敏感等优点。     

水平集函数规则化的C-V主动轮廓模型

Chan与Vese 提出的C-V主动轮廓模型采用传统的水平集方法实现,为了保证水平集函数演化的稳定性,需要加入轮廓的长度项来规则化水平集函数,且在演化的过程中要周期性重新初始化为符号距离函数,从而大大增加了计算量和实现的复杂度。提出一种新的规则化水平集函数的方法,不但可以保证水平集函数演化稳定,而且避免了重新初始化。实验结果表明：该方法稳健、快速。     

基于改进活动轮廓模型的图像分割

针对图像分割中的灰度不均匀和轮廓初始化问题,提出一种基于区域的活动轮廓模型。将图像的全局信息和局部信息作为能量项驱动活动轮廓向目标边缘演化,以有效分割灰度不均匀图像,为保证图像分割的速度和精度,在能量方程中加入长度项和惩罚项,并采用梯度下降法得到该模型的最小化能量方程。实验结果表明,和局部二值拟合模型、局部图像拟合模型相比,该模型能分割灰度不均匀的图像,对初始轮廓曲线大小和位置更不敏感,且分割图像所需的迭代次数、迭代时间更少。     

基于加性算子分割的快速静磁场主动轮廓模型

针对静磁力主动轮廓模型计算复杂度较高,收敛速度较慢的问题。将该模型对应的水平集方程做隐式数值化,采用加性算子分割方法（AOS）求解。实验发现,这种改进后的静磁场主动轮廓模型不仅保留了原有模型的优点,而且提高原有模型的收敛速度和稳定性。     

视觉显著区域和主动轮廓结合的图像分割算法

传统区域主动轮廓模型在分割弱边缘图像时,演化曲线受背景干扰,易陷入局部极值导致演化速度缓慢;且由于局部项仅考虑空间信息,无法更好保留目标边界,影响分割精度.针对上述问题,首先利用改进的显著性检测方法,对待分割图像进行预处理操作,获取目标候选区域,自动设置初始化轮廓曲线,并将获取的目标先验信息与待分割图像中具有最大对比度...     

一种全局LBF主动轮廓模型

LBF模型的能量函数对于水平集函数是非凸的,从而导致应用LBF模型分割的最终结果对水平集函数的初始化非常敏感。通过凸化LBF模型的能量函数,提出一种全局的LBF模型(GLBF)。该模型针对水平集函数是凸的,从而可以通过任意初始化水平集函数得到全局最优解。此外,该模型不必重新初始化水平集函数为符号距离函数,从而极大地提高运算效率。对灰度不均匀医学图像的分割结果表明,GLBF模型对水平集函数的初始化不敏感,优于传统的LBF模型以及目前具有代表性的LIF模型。     

基于颜色与纹理特征的局部主动轮廓模型

针对图像分割过程中前背景表面特征不均质问题,提出一种基于颜色纹理先验特征的多通道局部能量模型。对现有局部能量模型进行扩展,降低初始轮廓线位置对分割结果的影响,并引入8维HSV颜色模型和变换域结构张量纹理特征,实现前背景颜色特性相似的图像分割。实验结果表明,该模型具有较好的分割效果。     

LCV模型在医学图像分割中的应用

针对C-V模型不能充分利用图像局部区域灰度变化信息从而导致难以准确分割灰度不均物体等缺陷,提出一种基于局部区域的C-V(LCV)模型。利用计算局部窗函数内的加权灰度均值来取代全局均值,并加入约束水平集函数为符号距离函数的能量项,从而避免水平集函数的重新初始化。对医学图像的分割结果证明LCV模型在分割灰度不均物体方面优于C-V模型,其分割效率高于LBF模型。     

结合自适应变化停止函数的边缘活动轮廓模型*

在基于边缘的活动轮廓模型中,边缘停止函数的选择将直接影响模型的分割效果。传统的边缘停止函数仅仅是基于梯度模型建立的一个单调递减的正函数,基于这种边缘停止函数的活动轮廓模型存在两个缺点:一是对噪声比较敏感;二是对灰度不均图像分割不准确。为此,提出一个自适应变化边缘停止函数。实验表明,使用该边缘停止函数构造的边缘活动轮廓模型能够较好地克服上述不足。     

一种改进的活动轮廓模型图像分割方法

基于全局信息的活动轮廓模型不能有效分割灰度不均匀图像,而基于局部信息的活动轮廓模型对轮廓初始化位置比较敏感。为此,提出结合全局信息和局部信息,构造新的符号压力函数（Signed Pressure Force,SPF）,替代Selective Binary and Gaussian Filtering Regularized Level Set（SBGFRLS）模型中的符号压力函数,同时构造一种新的气球力函数,并采用SBGFRLS水平集方法演化轮廓曲线来分割图像的方法。实验结果证明该方法能有效分割灰度不均图像,同时对轮廓初始化位置不敏感,对噪声有较好的抗干扰性。     

基于主动轮廓的声呐图像水雷识别方法

针对声呐图像具有噪声大、目标边缘模糊等特点,提出了一种基于主动轮廓的声呐图像水雷目标识别方法.首先根据水雷目标在声呐图像中的形状特征,采用水平集思想,得到了引入超椭圆形状约束的水平集函数;然后根据水雷目标在声呐图像中的灰度特征,采用Chan-Vese模型的演化思想,提出了一种基于超椭圆形状约束的多相水平集主动轮廓模型.将该模型用于声呐图像水雷目标的识别实验,实验结果表明,该方法对声呐图像中的水雷目标具有很好的识别效果,而且具有抗噪性和抗变形性能.     

结合先验形状和Mumford-Shah模型的活动轮廓分割

基于先验形状和Mumford-Shah模型的活动轮廓分割是一种抗噪声干扰、稳定的图像分割方法。该模型采用水平集方法,并结合活动轮廓模型、先验形状和Mumford-Shah模型来控制曲线演化。特定目标的先验知识可以有效地指导目标准确分割,经过主成分分析（PCA）法可以得到感兴趣对象形状的主要信息。通过对不同图片分割实验表明,针对特定的形状,该方法对杂乱背景、部分遮挡、缺失和强噪声的图片依然能得到满意的结果。     

一种新的结合图像梯度的局部活动轮廓模型

基于区域的局部二值拟合模型只考虑图像灰度的平均值统计信息,然而由于图像中的噪声改变了图像的灰度分布,该类方法对于包含大量噪声的图像往往很难获得理想的效果。为了提高模型对于噪声的鲁棒性,提出了一种结合图像统计信息和梯度信息的局部活动轮廓模型。该模型在图像灰度的统计信息的基础上,加入图像梯度信息,分别构造以高斯函数为核函数的局部二值灰度拟合能量和局部二值梯度拟合能量,得到最终的能量泛函,并通过最小化该能量函数,驱使活动轮廓向目标边缘演化。实验结果表明,基于图像灰度和梯度的局部活动轮廓模型能够有效克服图像中弱边缘以及强噪声对于分割结果的影响,其分割精度高于同类方法。     

一种测地线活动轮廓模型的快速算法*

为了完成测地线活动轮廓模型在图像分割中的平滑预处理和图像梯度的计算,给出水平集方法以实现中符号距离函数的构造。通过对Gaussian函数以及差分运算的讨论,提出了一种基于Sobel算子图像预处理方法,并利用同心圆扩散方法计算符号距离。得出将图像平滑与梯度计算结合为Sobel算子的处理,一种计算符号距离函数的快速计算方法。通过实验比较,Sobel算子既可以完成平滑处理,又降低了差分计算梯度的时间复杂度,而同心圆扩散方法能够提高模型算法的执行效率。     

基于Gabor小波的几何活动围道纹理图像分割方法

用活动围道分割纹理图像时,纹理经常被分割为一个个独立的区域,影响了分割的质量。针对此问题,提出了一种基于Gabor小波的几何活动围道分割新方法。该方法先用Gabor小波对纹理图像进行特征提取,再用几何活动围道模型进行分割,模型求解时采用了无需初始化的曲线演化方法,减少了计算量。对自然界真实图像和合成纹理图像的分割实验结果说明,与传统几何模型分割法相比,提出的分割方法精度高、速度快。     

基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割方法

为了解决测地线模型和CV模型无法同时对弱边界、灰度不均匀图像进行分割的问题,提出一种基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割方法。首先,基于图像统计信息定义分割灰度不均匀图像的符号压力函数,基于内部和外部灰度均值给出轮廓曲线内外的全局区域灰度均值的加权组合函数,运用图像全局信息定义分割弱边界图像的符号压力函数;然后,结合统计信息的符号压力函数和全局信息的符号压力函数（简称“双符号压力函数”）,通过增加组合的权值系数,设计新的水平集演化方程;最后,将双符号压力函数引入到二值选择和高斯滤波正则化水平集模型中,构建一种基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割算法。仿真实验结果表明,该算法能够有效地分割弱边界、灰度不均匀的图像,同时对噪声也有一定的抗干扰性。