基于Snake的图像分割算法研究

图像分割算法是指从待割图像中提取出感兴趣的目标,以便进行图像分析与图像理解。Snake算法不同于传统的图像分割方法。文中详细介绍了Snake模型的数学机理及离散化方法,最后利用贪婪法实现了Snake算法,并应用与实际图像的分割。     

基于Snake的图像分割算法研究

图像分割算法是指从待割图像中提取出感兴趣的目标,以便进行图像分析与图像理解。Snake算法不同于传统的图像分割方法。文中详细介绍了Snake模型的数学机理及离散化方法,最后利用贪婪法实现了Snake算法,并应用与实际图像的分割。     

一种基于改进的Snake模型的指纹分割算法

通过对Snake模型和指纹图像约束信息和目标形状等先验知识的分析,提出了一种基于改进的Snake模型的指纹分割算法。实验结果表明,基于改进的Snake模型的分割算法较传统的指纹分割有着更高的准确率,具有一定的应用价值。     

基于粒子群优化算法和改进的Snake模型的图像分割算法

基于活动轮廓（Snake）模型的目标轮廓提取是图像分割中一种重要的方法.为了克服传统Snake模型在图像分割中不能向凹处收敛和收敛不准确的缺点,提出了一种粒子群优化算法与改进的Snake模型相结合的图像分割算法.改进的Snake模型,即在传统的Snake 模型的基础上增加了一个向心能量,增加此能量可以使初始化曲线向目标的凹处收敛.又由于粒子群优化算法具有获得全局最优的能力,可以使曲线能更准确地收敛到目标的边界.通过实验证明此方法可以取得很好的分割效果.     

基于改进Snake模型的图像分割方法

Snake（主动轮廓线）模型即能量最小化运动曲线模型,最初由Kass在1987年提出,具有良好的获取特定区域内目标边缘的能力,是一种极为有效的图像分割方法。针对传统Snake模型对初始轮廓的依赖性问题,利用围绕目标形心的圆环间平均灰度差异来确定初始轮廓点,对噪声的干扰有一定的抑制作用,并减少了人工选取的工作量。通过离散Snake算法与分段DP算法的有效结合来获取图像的特征边缘点,以提高Snake算法的收敛速度。最后利用单调性原则对边缘点进行分区,在各个单调区间内采用曲线拟合的方法来获得连续的图像边缘。实验结果表明,基于改进Snake模型的图像分割方法可以从图像中提取连续、封闭的边缘曲线,能够较好的将目标从图像中提取出来。     

基于粒子群优化算法的改进Snake模型的图像分割方法

虽然Snake模型是一种有效的基于参数的轮廓探测方法,但由于其对初始位置过于敏感,不但参数选取缺乏严格的理论指导,且不能处理拓扑结构改变的问题。为此,针对Snake模型在弱边缘处容易溢出等不足,首先通过引入区域信息对Snake模型的图像力进行了修正,然后对Snake模型容易陷入局部极小化的问题,利用粒子群优化算法的全局优化特性和良好的数值稳定性来对Snake模型的分割结果进行优化。人工合成图像和医学图像的实验结果表明,该方法是有效的。     

基于粒子群优化算法的改进Snake模型的图像分割方法

虽然Snake模型是一种有效的基于参数的轮廓探测方法,但由于其对初始位置过于敏感,不但参数选取缺乏严格的理论指导,且不能处理拓扑结构改变的问题。为此,针对Snake模型在弱边缘处容易溢出等不足,首先通过引入区域信息对Snake模型的图像力进行了修正,然后对Snake模型容易陷入局部极小化的问题,利用粒子群优化算法的全局优化特性和良好的数值稳定性来对Snake模型的分割结果进行优化。人工合成图像和医学图像的实验结果表明,该方法是有效的。     

基于改进Snake模型的超声乳腺肿瘤轮廓提取

二维超声影像中肿瘤轮廓特征是判断乳腺肿瘤的良恶性的重要依据。针对超声医学图像的特点,本研究对经典的Snake模型进行了改进:内部能量中加入轮廓平均长度项的控制;外部能量由基于图像统计特征的区域能量以及梯度方向势能决定,并提出了基于贪婪算法求解模型最小值的快速算法。实验结果显示本算法在噪声强度较大的模拟图像和超声医学图像中均取得了同人工分割近似的结果,而经典的Snake模型和GVF模型受噪声干扰较大。大量的实验证明本算法有效地克服了散斑噪声对分割结果的影响,可准确高效地提取超声图像中的乳腺肿瘤轮廓。     

基于改进Snake模型的超声乳腺肿瘤轮廓提取

二维超声影像中肿瘤轮廓特征是判断乳腺肿瘤的良恶性的重要依据。针对超声医学图像的特点,本研究对经典的Snake模型进行了改进:内部能量中加入轮廓平均长度项的控制;外部能量由基于图像统计特征的区域能量以及梯度方向势能决定,并提出了基于贪婪算法求解模型最小值的快速算法。实验结果显示本算法在噪声强度较大的模拟图像和超声医学图像中均取得了同人工分割近似的结果,而经典的Snake模型和GVF模型受噪声干扰较大。大量的实验证明本算法有效地克服了散斑噪声对分割结果的影响,可准确高效地提取超声图像中的乳腺肿瘤轮廓。     

一种改进的Snake模型图像分割算法

针对Snake模型不能收敛到深凹陷区域的缺点,提出一种Snake模型的改进算法.首先把模型不能收敛到深凹陷区域归结为内部能量产生的收缩不足,在此基础上改变新的力,以调整内部能量;然后在不增加参数个数的前提下给出新的能量表达式.算法的实现采用贪婪算法.结果表明,改进的Snake模型能迅速地收敛到凹陷区域,并减少了结果对初值的依赖,明显优于传统Snake模型.     

基于Snake模型的视频对象分割和跟踪算法

视频对象的分割是基于内容的视频处理中重要的组成部分。提出并实现了一种半自动视频对象分割和跟踪算法。算法主要基于Williams活动轮廓模型，通过求取轮廓点的局部能量最小值对轮廓线进行更新。轮廓扩张技术用来追踪变形的轮廓边缘。通过对轮廓中心点运动的统计，预测对象的运动方向和大小。实验仿真结果表明，这种改进的Snake算法能够收缩到图像的凹陷部分，而且能较好地跟踪视频对象的运动。     

基于改进的FCM算法提取彩色图像有意义区域

针对传统的FCM算法随机获取初始聚类中心与分类类别数的缺陷问题,提出了一种获取初始聚类中心与分类类别数的方法,并采用交叉熵测度准则进行FCM聚类,对彩色图像进行分割,提取有意义区域.实验结果表明,该方法不仅能够提高算法的聚类速度与算法的普适度,而且可以改善图像的聚类效果.与传统的FCM算法相比,该算法更易于实现彩色图像有意义区与背景的分离,分割效果令人满意.     

Threshold image segmentation based on improved sparrow search algorithm

Multimedia Tools and Applications - Threshold segmentation based on swarm intelligence optimization algorithm is a research hotspot in image processing, because of its good segmentation effect and...     

基于改进分水岭算法的熏烤肉图像分割

针对传统分水岭算法容易产生过度分割的问题,提出一种改进分水岭算法,并用来分割熏烤肉表面颜色.算法先对熏烤肉原始图像作滤波预处理,然后作传统分水岭变换,对产生的过度分割区域,在RGB颜色空间中进行自动种子选取及种子区域生长,最后对剩余小区域进行合并得到分割图像.实验表明,该方法减少了过度分割现象,成功地分割熏烤肉表面颜色,为之后的分析工作奠定了基础.     

基于改进区域生长算法的彩色图像分割

本文提出一种改进的区域生长算法.该算法利用颜色分类结果和连续图像的相似性,改进了种子搜索方法,与全局搜索种子的方法相比减少了种子搜索的时间,并且实现简单有效.实验结果表明改进的区域增长算法应用于RoboCup中型组足球机器人的全景彩色图像分割具有良好的时效性.     

基于改进分水岭变换的矿石图像分割算法

为了准确测量传送带上的矿石尺寸,提出了一种局部自适应阈值化和改进的分水岭变换相结合的矿石图像分割算法.该算法利用基于积分图像的自适应阈值化算法提取矿石区域;对二值图像做距离变换与双边滤波处理,并应用提出的基于区域合并的分水岭变换算法对图像进行分割;将提取的矿石区域与分割结果进行合并,得到最终的分割结果.对现场采集的复杂的矿石图像进行仿真实验,实验结果表明,该算法分割准确、速度快、光照自适应强.     

一种基于PSO与OSTU的改进絮体分割算法

介绍了图像分割中常用的直方图法、迭代法、经典大津法的阈值选取原理,然后对水处理混凝过程中的絮体图像进行分割对比实验,结合絮体运动特点和水处理实时性的要求,提出了一种基于粒子群优化(PSO)与OSTU的絮体图像分割的改进算法,即先通过灰度拉伸以增强图像灰度对比,再利用PSO算法的全局搜索能力来改善OSTU方法的阈值选取时间,求出分割阈值.实验表明:该算法能实现絮体图像的准确、快速分割,达到实时计算絮体等效粒径和数量的要求.     

一种改进的二维Otsu图像分割算法

二维Otsu图像分割算法将类间离散度矩阵的迹作为阈值识别函数,计算复杂度高且易导致分割错误,为此对二维Otsu算法进行改进,设计一种新的阈值识别函数.通过对比试验验证改进算法的有效性.     

基于GAC模型实现交互式图像分割的改进算法

提出了一种改进的交互式图像分割算法。采用全变分去噪模型对图像进行预处理,在去除噪声的同时更好地保护了边缘;提出了一种对梯度模值进行曲率加权的边缘检测方法,采用该方法获得图像的边缘点集;将边缘点集中曲率较大的边缘点作为候选边界点推荐给用户;用户通过主观判断,在候选边界点中选择合适的"初始边界点",算法便可采用GAC模型完成对目标的分割。实验结果表明,改进算法提高了交互式图像分割的自动化程度,有效地减少了交互过程中的人工参与量。     

基于改进的免疫模糊聚类方法的医学图像分割

传统模糊C-均值聚类算法需要输入初始聚类中心,但是输入错误的初始聚类中心会产生较差的图像分割结果。对此提出一种改进的医学图像分割算法——基于免疫模糊聚类的医学图像分割。该算法能够快速有效地找出合适的初始聚类中心值,使之最大可能地趋近于理想值,从而大大提高算法的效率,避免陷入局部解。同时,将免疫克隆选择算法融入到模糊聚类算法中。实验结果表明,该算法能快速有效地找到合适的初始聚类中心,能有效提高搜索效率和准确率,得到较理想的分割效果。