基于变分水平集的图像分割模型

基于传统的变分水平集方法的图像分割,水平集函数必须周期性地重新初始化使之保持为符号距离函数,这存在如何选择重新初始化的时间和方式的难题.Li模型通过在能量泛函中引入一个内部约束能量,去除了水平集函数在演化过程中需重新初始化的难题.通过对Li模型的分析,提出了一个新的变分水平集的分割模型.该模型通过在能量泛函中加入一个较简单的内部约束能量,同样可以实现水平集演化过程中的无需重新初始化.并且通过对边缘停止函数的重新定义,引入了新的外部能量,使得本文模型对噪声图像的分割更具鲁棒性.实验表明无论是在收敛速度上,还是在对噪声图像的分割质量上,本文模型和Li模型相比都具有一定的优势.     

一种新变分方法在图像分割中的应用

针对传统的水平集方法用于图像分割时速度较慢的现象,提出一种新的变分方法(PDE)。首先修改了CV模型的能量函数,然后用凸松弛方法将其转化为凸优化问题,并引入一个辅助变量,再采用高效和无条件稳定的AOS算法,测试实验获得了较好的分割效果。实验结果表明,所提出的变分方法(PDE)是可行有效的。     

WBCT与变分正则化方法的医学图像去噪

在分析几种变分正则化去噪模型的基础上,改进了变分正则化去噪模型,它是各向异性扩散的,去噪效果好,但计算量较大.由于WBCT的阈值法去噪速度快,本文提出了混合去噪方法,充分利用两种方法的优点,先对噪声图像做WBCT,高频子带用WBCT的阈值法去噪,对低频子带用改进的变分正则法去噪,然后用WBCT逆变换重建图像.实验结果表...     

一种新的图像去噪方法

提出了一种新的基于分块的图像去噪方法.主要思想是,首先将原图像分成若干个相等的小块,然后对每个子块进行去噪,并且结合原对偶方法对新方法进行了验证.数值实验证明,该方法具有很好的效果,可以提高一倍左右的运算速度,并且图像恢复质量也有一定的提高;特别是对大型问题,新方法可以大幅度的提高去噪效率.     

一种基于CB模型的彩色图像分割方法

CB模型是一种把图像分为色度和亮度方面的彩色模型,对图像进行分割去噪时可以很好地保留图像的细节和边缘。首先把一幅含有噪声的彩色图像分割成几何和摆动部分（纹理和噪声）,然后利用CB模型分别在色度和亮度两个通道上求几何和摆动部分,再合成图像的几何和摆动部分,其中几何部分即图像去噪后的图像。实验证明CB模型可以快速准确地分割出目标,消除图像的噪声部分,是一种有效的图像分割方法。     

基于混合视觉皮层模型的红外图像去噪和分割

针对交叉视觉皮层模型(ICM)网络运行速度慢的问题,提出一种用于图像处理的混合视觉皮层模型(MCM)。MCM将人眼视觉现象中的韦伯律特性融入ICM,根据韦伯律特性设定神经元点火域值,采用金字塔分解式的运算方法扩大神经元的感受野,并利用ICM的脉冲同步发放性质,实现快速图像处理。基于MCM开发红外图像的去噪算法及红外图像分割算法,实验结果表明,与基于ICM的图像去噪和分割算法相比,基于MCM的算法具有良好的去噪和分割效果,运行速度较快。     

基于混合线性模型的图像去噪

现有的图像去噪算法大多假设图像为分段平滑信号,通过滤除图像中的振动分量达到去噪的效果.如果将这类方法应用于纹理图像,则会导致图像细节信息的损失.该文针对保留图像细节的问题,提出了基于混合线性模型的去噪方法.新方法不假设图像分段平滑,仅假设图像具有自相似性,利用图像的相似性区分图像信号与噪声.文中使用统计学习的方法对图像区域进行聚类,并得到图像主成份,以主成份作为信号分量重组图像,从而对纹理图像取得很好的去噪效果.     

A Multiphase Dynamic Labeling Model for Variational Recognition-driven Image Segmentation

We propose a variational framework for the integration of multiple competing shape priors into level set based segmentation schemes. By optimizing an appropriate cost functional with respect to both a level set function and a (vector-valued) labeling function, we jointly generate a segmentation (by the level set function) and a recognition-driven partition of the image domain (by the labeling function) which indicates where to enforce certain shape priors. Our framework fundamentally extends previous work on shape priors in level set segmentation by directly addressing the central question of where to apply which prior. It allows for the seamless integration of numerous shape priors such that—while segmenting both multiple known and unknown objects—the level set process may selectively use specific shape knowledge for simultaneously enhancing segmentation and recognizing shape.     

基于改进的GVF模型的CT图像分割方法

活动轮廓模型被广泛应用于医学图像分割之中．文中针对CT图像的分割方法进行了探讨，提出了一种基于GVF模型的改进的活动轮廓分割法。改进方法采用轮廓中心法及引入一作用力的方法，克服了GVF模型不能处理深度凹陷区域的问题．实验结果表明，改进后的分割方法较原Snake模型及GVF模型的效果更好．     

图像分割中分段光滑Mumford-Shah模型的水平集算法

图像分割和轮廓提取在计算机视觉和模式识别中具有重要意义,基于主动轮廓模型的图像分割和轮廓提取是目前研究热点,分析了Mumford—Shah模型的主动轮廓新的视觉机制;并推导了简化的分段光滑水平集模型,通过构造具有柔性距离函数,对迭代步骤中水平集函数重新初始化,结合本质上无振荡格式(ENO scheme)和预测校正格式,提出了一种新的有限差分算法,该算法不但能提取多个具有不同凹凸拓扑结构和灰度差异物体的轮廓,而且能保持分割后物体的灰度特性。最后给出了若干算例,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。     

一种抗干扰的图象分割新方法

为解决低信噪比灰度图象的二值化处理问题,该文根据灰度图象的象素点灰度,及其邻域灰度分布特点,提出了三级阈值分割方法,理论分析与实验结果表明,该二值化方法具有更强的抗噪声能力,更好的图象分割效果。     

一种隐式曲面多相图像分割的变分水平集模型

隐式曲面上的图像处理,与曲面的性状和特征息息相关,运用多个函数标记不同区域来进行图像分割计算量大。针对上述问题首先借助遥感图像提出了一种隐式曲面构建方式,利用图像中的高程数据来构建山体曲面模型,进而计算山体区域的曲面面积。其次将基于一个水平集函数的多相图像分割的模型推广到隐式曲面上,并设计了相应的交替方向乘子法,通过求解一个函数的极值实现对图像多个区域的分割,最后多个数值实验对该方法和模型的高效性和鲁棒性进行了验证。     

基于互信息准则的图像平滑和分割

在计算机视觉领域,尺度空间扮演着一个很重要的角色。多尺度图像分析的基础是自动尺度选择,但它 的性能非常主观和依赖于经验。基于互信息的度量准则,文章提出了一种自动选取最优尺度的模型。首先,研究 专注于基于形态学算子的多尺度图像平滑去噪方法,这种技术不需要噪声方差的先验知识,可以有效地消除照度 的变化。其次,通过递归修剪 Huffman 编码树,设计了一个基于聚类的无监督图像分割算法。一个特定的聚类数 从信息理论的角度来看,提出的聚类算法可以保留最大的信息量。最后,用一系列的实验对算法的性能进行了验证, 并从数学上进行了详细的证明和分析,实验结果表明本文提出的算法能获得最优尺度的图像平滑和分割性能 。     

全变分原理在地震数据去噪中的应用

地震图像资料的解释和后续处理中的重点环节是如何有效地降除地震资料记录中的噪声。高效的地震资料降噪算法在较好降除噪声的同时可以将图像的边缘信息予以较好的保留。论文首先全面地介绍了全变分去噪模型,同时详细介绍了参数的选取方法,最后进行实验和模型验证。结合小波阈值降噪方法进行比较,实验结果表明全变分降噪方法在很好地消除地震信号图像中的噪声,大面积提高信号剖面质量的同时,可以有效提高地震资料的信噪比。     

改进TV图像去噪模型的全景图像拼接算法

全景图像生成过程中易受到噪声的影响.针对该问题,提出一种改进的全变分(Total Variation,TV)图像去噪模型应用于全景图像的拼接.对图像去噪过程中建立的泛函函数进行卷积运算,利用卷积操作降低噪声点的灰度值,求解泛函函数所对应的拉格朗日方程极小值,达到图像去噪的效果;采用SIFT(Scale Invariab...     

一种新的活动轮廓图像分割模型

基于区域的局部二值拟合模型在处理灰度不均匀图像方面有较大优势,但其只考虑原始图像灰度的平均统计信息,对于包含大量噪声的图像通常很难获得理想的效果。为克服上述缺陷,提出一种基于原始图像和差分图像统计信息的分割模型。该模型在原始图像灰度统计信息的基础上,加入差分图像信息,分别对原始图像和差分图像构造以高斯函数为核函数的能量方程,并运用梯度下降法求解,驱使活动轮廓向目标边缘演化。实验结果表明,与传统活动轮廓模型相比,该模型能正确提取含有噪声和信噪比低的图像,同时对初始轮廓曲线有更高的鲁棒性。     

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。     

改进的基于小波双变量模型的图像去噪算法

研究图像小波系数间的统计相关性并建立适当的模型,可以显著提高图像处理的质量。在贝叶斯最大后验估计理论框架下,讨论了Sendur提出的双变量模型,用MAP估计方法推导了对应的萎缩函数,分析了基于双变量模型去噪算法的不足,在此基础上进行了改进,利用MAP软阈值对第L级三个高频子带进行局部自适应处理。实验结果表明了改进后算法的有效性。     

一种基于小波变换的图像去噪新方法

为了更好地进行图像去噪,提出了一种图像去噪的方法。对图像进行小波变换以后,噪声的小波系数在不同尺度上都服从高斯分布但大小不同。由此,对各尺度各方向上的小波系数进行维纳滤波,而保持低频系数不变,先以此来估计原始图像的小波系数;然后进行小波反变换,得到去噪图像。实验结果表明了该方法的有效性。     

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。