基于流体静力学的区域分割活动轮廓模型

提出一种新的活动轮廓模型,应用于灰度图像的区域分割。对于定义在灰度图像 上的闭合连续简单曲线,该模型应用流体静力学理论直接驱动,使其不断地缓慢收拢,直至收 敛于区域边界。在这个过程中,闭合连续简单曲线所经历的像素都被该模型根据像素性质判定 其区域归属。重新初始化有关变量,激活已收敛于区域边界的闭合连续简单曲线,继续驱动闭 合连续简单曲线收拢,直至该曲线收敛于内嵌的新区域边界或者收敛于一个点。在该模型运行 过程中,一条闭合连续简单曲线可能会分裂成多条闭合连续曲线,以适应多区域分割。当一条 闭合连续的简单曲线经过模型持续驱动之后收敛于一个点时,被其包围的区域分割才告结束。 本文提出的模型能够分割多区域和嵌套区域。     

基于改进活动轮廓模型的数字虚拟人图像分割算法

对组织器官的分割和提取是医学图像三维重建及可视化的基础工作。根据数字虚拟人图像的特点,提出了一种基于改进活动轮廓模型的数字虚拟人图像分割算法,推导出了基于改进活动轮廓模型方程的解析表达式,并采用梯度向量流场对该算法进行了改进。该算法克服了传统活动轮廓模型不能处理深度凹陷区域的问题。实验结果表明,该算法具有对“U”形区域计算精确、抗干扰性强、可得到很好的分割结果。     

基于改进的活动轮廓图像分割

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。针对传统的活动轮廓模型在分割过程中具有处理速度慢，运算量大，对凹陷轮廓处理效果差等缺点，提出了一种改进的活动轮廓图像分割技术．在传统的活动轮廓中，外部能量通常由目标点的梯度势能场给出，然而梯度势能场存在着一些难以克服的缺点，即不能够很好地指导曲线的移动。把梯度向量流场（GVF）作为外部能量场，有效地克服了传统梯度势能场捕捉范围小以及难以处理凹平面的缺点，并通过实验证明了该方法的有效性。     

无需初始轮廓的图像分割模型

为了增强对初始轮廓的鲁棒性并提高对灰度不均图像、噪声图像的分割效率,提出一种基于区域的活动轮廓模型.首先分别构造全局灰度拟合力与局部灰度拟合力,然后用线性组合获得模型的拟合项,并通过调整拟合力之间的权重提高模型对初始轮廓的鲁棒性,最后利用演化曲线的长度项保持曲线的光滑性.通过实验结果可以看出:与区域可变灰度拟合(RSF...     

结合局部灰度差异的噪声图像分割模型

针对未知强度和分布规律的噪声图像难以得到正确分割，现有模型无法适应多种噪声环境的问题，提出了一种基于图像局部灰度差异的噪声图像分割模型。首先，分析局部K均值聚类（LCK）模型和局部相似性系数（RLSF）模型中能量泛函对噪声点的降权机制的不足，提出优化方案；其次，将一种结合局部灰度差异的噪声点修复函数引入能量泛函，降低了显著偏离局部均值的噪声点对分割结果的干扰；最后使用变分法推导出该模型的水平集迭代方程。与局部二值拟合（LBF）模型、LCK模型和RLSF模型相比，使用该模型进行噪声自然图像分割时，可得到更高的查全率、查准率和F值。实验结果表明，所提模型可稳定、有效地分割非均匀和高噪声图像。     

红外图像活动轮廓分割算法

红外图像通常存在边缘模糊、对比度低、背景复杂等特点,传统的活动轮廓模型难以达到理想的分割效果。针对这种情况,提出了一种能够用于红外图像分割的边缘活动轮廓模型。该模型采用了结合图像局部熵信息定义的边缘停止函数,同时提出了一种针对红外图像的自动选取初始轮廓的方法,进一步提高了算法的效率。实验结果表明,采用该模型能够有效分割红外图像。     

用于图像分割的鲁棒的区域活动轮廓模型

针对非同质或者弱边界图像分割时出现的问题,提出一种改进的活动轮廓模型。首先,由图像的区域统计信息定义了一个新的能量泛函。区域统计信息由局部信息和全局信息采用新的加权组合而成。其次,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。此外,该模型可以退化成一种无需初始化和规则化的简单的全局活动轮廓模型。合成图像和真实图像的实验结果表明:该模型能有效地分割非同质或弱边缘图像,对噪声并初始轮廓曲线具有较好的鲁棒性,并且计算效率高。     

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。     

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。     

活动轮廓模型在医学图像分割中的应用及发展

图像分割是医学三维重建、医学可视化等的基础,对疾病的诊断和治疗有着重要的临床意义,目前,用于医学图像分割的算法很多,而活动轮廓模型(Active Contour Model)的提出则是这个领域的一个重大突破。介绍活动轮廓模型从参数活动轮廓模型到几何活动轮廓模型的发展过程及发展现状,提出活动轮廓模型的研究和发展方向。     

基于局部熵的区域活动轮廓图像分割模型

为解决区域活动轮廓模型不能有效分割灰度不均图像的问题，提出了局部熵约束的区域活动轮廓模型应用于图像分割。首先基于局部熵信息将图像划分为两个特征区域，然后利用局部熵特征信息构造二值拟合能量，并与区域可放缩拟合（Region-scalable fitting，RSF）模型相结合，最后得到水平集演化方程。该模型考虑了图像灰度分布的聚集特征和局部区域统计信息，能有效处理灰度不均匀、弱边缘等图像分割问题，且对轮廓初始位置更具鲁棒性，医学图像实验结果验证了模型的有效性。     

一种改进的活动轮廓图像分割技术

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。针对传统的活动轮廓外力模型均存在一些难以克服的缺点，提出了一种改进的活动轮廓图像分割技术，并首先介绍了用活动轮廓进行目标分割的基本原理，即一条曲线在其内部能量和外部能量的共同作用下，可以移动到所期望的位置，并且当曲线到达目标位置的时候，活动曲线所具有的能量达到最小。在传统的活动轮廓中，外部能量通常由目标点的梯度势能场给出，但是由于梯度势能场存在着一些难以克服的缺点，即不能够很好地指导曲线的移动，为此，对其进行了改进，即采用一种梯度向量流场作为外部能量场的方法，从而有效地克服了传统梯度势能场捕捉范围小以及难以处理凹平面的缺点，并通过实验证明了该方法的有效性。     

基于区域显著性的活动轮廓分割模型

提出一种新的活动轮廓分割模型,结合视觉显著性检测机制自动获取待分割图像中目标物体的先验形状信息,并自适应地构造初始轮廓,从而降低了初始轮廓位置对分割算法的影响.同时实现了活动轮廓模型对图像的自适应分割和自动分割,使得分割结果更符合人类视觉感知特性.实验结果表明,该模型有较好的分割效果,迭代次数少,且运行时间短.     

一种基于主动轮廓模型的医学图像序列分割算法

介绍了一种结合live wire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法.通过把live wire算法和图像分割中一般的区域增长方法结合,对传统live wire算法进行了改进,并用改进后的算法对医学图像序列中的单张或多张切片进行交互式地准确分割.然后计算机利用活动轮廓模型自动分割相邻的未分割切片.还通过在活动轮廓模型的边缘点中引入记录已分割物体边缘附近局部区域特征的灰度模型,把已分割切片中的物体与背景的局部区域特征带入相邻的未分割切片中,并用由灰度模型定义的区域相似性代替活动轮廓模型中的外能来引导边缘轮廓收敛到物体的实际边缘.最后介绍了一种基于live wire算法思想的简单的分割结果交互式修复方法.实验结果表明该算法仅需少量用户交互就能快速准确地从医学图像序列中分割出感兴趣的物体,在医学图像分析中具有实用价值.     

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。     

一种基于水平截集的活动围道图像分割方法及算法实现

图像分割是遥感和医学图像处理的基础技术之一,但是目前缺乏工程化通用算法。适合于工程应用的图像分割技术必须满足有效、整体、精确、稳定等一系列要求。为适应这些要求,该文采用基于水平截集的活动围道图像分割方法,进行了面向工程化的算法实现和C应用程序设计。试验表明,所发展的计算技术具有很好的通用性,分割过程快速,得到的边界准确,具有拓扑自适应性和良好的抗噪性,可以实际地用于分割大型遥感图像和医学图像。     

基于方向气球力活动轮廓模型的图像分割

针对传统参数活动轮廓模型存在对轮廓线初始位置敏感的缺点,提出了方向气球力活动轮廓模型并应用于MRI图像分割。该模型利用底层图像分割的结果确定外力的方向,使气球力方向始终指向目标边界,引导轮廓线变形。当轮廓线运动到目标边界附近时,在高斯势力作用下继续变形,完成图像高层分割。实验结果表明,该模型与轮廓线初始位置无关,能实现MRI图像的自动分割。