用于图像分割的活动轮廓模型综述

图像分割和边界提取对于图像理解、图像分析、模式识别、计算机视觉等具有非常重要的意义,而活动轮廓模型(Active Contour Model)则是图像分割和边界提取的重要工具之一,它主要包括参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型两类。相对于参数活动轮廓模型,几何活动轮廓模型具有很多的优点,如计算的简单性和在变形的过程中能够处理曲线的拓扑变化,等等。近年来,几何活动轮廓模型在理论和应用方面的研究都有很大的发展,令人关注。为了使人们对这一技术有一概略了解,首先提出了一种新的分类方式用来描述参数活动轮廓模型、几何活动轮廓模型以及它们之间的联系,然后通过重点分析几个经典的活动轮廓模型及其算法实现来综述活动轮廓模型的研究、发展及其应用情况,最后指出了进一步进行活动轮廓模型理论与应用研究的方向。     

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。     

基于区域的活动轮廓模型

基于区域几何活动轮廓模型已经成为目前最流行的图像分割方法之一。本文主要介绍了自Mumford-Shah模型提出以来基于区域几何活动轮廓模型的发展演变过程,分析其中几种典型模型,并对他们的优缺点加以评述,最后指出进一步的发展方向。     

改进K-means活动轮廓模型

目的 通过对C-V模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于水平集函数的改进K-means活动轮廓模型。方法 该模型包含局部自适应权重矩阵函数,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质对分割目标的影响,进而实现对灰度非同质图像的精确分割。结果 通过分析对合成以及自然图像的分割结果,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型不仅能较准确地分割灰度非同质图像,而且降低了对初始曲线选取的敏感度。结论 提出了包含权重矩阵函数的新活动轮廓模型,根据分割目的和分割图像性质,制定不同的权重函数,该模型具有广泛的适用性。文中给出的一种具有局部统计特性的权重函数,对灰度非同质图像的效果较好,且对初始曲线位置具有稳定性。     

实现测地线活动轮廓模型的改进变分水平集方法

传统的实现测地线活动轮廓（Geodesic Active Contour,GAC）模型的水平集方法中,采用迎风方案作数值求解,需要使用足够小的时间步长,在曲线演化的过程中需要重新初始化,故效率低,据此,给出一种基于测地线活动轮廓模型的变分水平集方法,引入了一个水平集函数的强制项,避免了重新初始化,简化了初始化的工作,通过实验证明了这种方法是有效的,稳定的。     

辅以区域力量的梯度矢量流测地线活动轮廓模型

梯度矢量流测地线活动轮廓模型作为对测地线活动轮廓模型的重要改进,不仅扩大了测地线活动轮廓模型的适用范围,而且改进了它的分割效果。但由于该模型中推动活动轮廓演化的外部力量来自于梯度矢量流,因此活动轮廓在演化过程中可能会由于弱边缘等因素的影响而陷于不希望的局部最小值。为尽量减少弱边缘对活动轮廓初始位置的限制及其对轮廓演化的不利影响,提出了一种新的辅以区域力量的梯度矢量流测地线活动轮廓模型,该模型首先将基于区域信息的力场与梯度矢量流力场相耦合,然后由以上两种力量构成的耦合力场,使活动轮廓模型能够有效地克服弱边缘的影响而收敛到所期望的边缘。实验结果表明,辅以区域力量的梯度矢量流测地线活动轮廓模型与梯度矢量流测地线活动轮廓模型相比,不仅可以更灵活地设置初始轮廓的位置,而且对弱边缘的干扰也有较好的适应性,并能有效地避免边缘泄漏。     

改进符号压力函数的区域活动轮廓模型

利用具有图像增强能力的局部区域信息,定义一种新的符号压力函数(SPF)。用该SPF函数取代GAC模型中的边界停止函数,对GAC模型进行改进,提出一种新的区域活动轮廓模型,从而解决了非同质或弱边界图像的分割问题。继续采用Selective Binary and Gaussian Filtering水平集方法,避免水平集函数的重新初始化,简化新模型。真实图像和合成图像的实验结果表明,新模型与LBF模型具有相同的分割效果,但在计算效率上远优于LBF模型。新模型不仅能够分割非同质或弱边界图像,且具有亚像素分割精确性、抗噪性、局部全局选择分割性等性质。     

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。     

边缘与区域联合活动轮廓模型研究

图像分割在计算机视觉和模式识别中起着重要的作用,近年来基于活动轮廓和水平集方法的图像分割模型得到了广泛的研究。提出一种新的边缘与区域相结合的活动轮廓模型,并利用水平集方法来进行曲线的演化。通过合成图像和真实图像的实验,提出的模型与经典的Chan-Vese模型相比,不但提高了抗噪能力,而且可以更准确地检测图像的边缘,同时分割精度也得到了较大的提高。     

融合区域和测地线的活动轮廓模型与图割相结合的自然图像分割

针对活动轮廓模型利用水平集函数演化来分割图像时,只能分割灰度均匀的图像 问题以及容易陷入能量泛函局部极小值的缺点,提出一种新的图像分割模型。模型将区域中的 局部和全局信息融合的活动轮廓模型与边界模型相结合,然后利用图切割进行优化。实验表明, 该方法对初始曲线不敏感,能分割灰度不均的自然图像,避免陷入局部极小,并能有效提高图 像分割的速度和精度。     

一种结合区域梯度的活动轮廓模型

针对多相C-V模型计算复杂性高、对初始轮廓敏感等问题,提出一种结合区域梯度的活动轮廓模型。该模型对演化曲线内部区域使用梯度进行拟合,对演化曲线外部区域使用灰度进行拟合。实验结果表明,相对于多相C-V模型,该模型能快速分割多相图像,对初始轮廓不敏感。     

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。     

改进的分级多相图像分割模型及其快速实现

提出一种基于分级C-V模型的改进的快速图像分割算法.针对现有的多相水平集图像分割算法存在的问题,本文从曲线演化方程的平均曲率项、水平集函数Φ的狄拉克(Dirac)函数δ(Φ)等方面进行改进,并引入了一个非线性扩散方程对图像进行预处理,从而优化组合了分级C-V模型的全局特性.实验结果表明,改进的图像分割模型不仅保留了原有方法的优势,而且提高了对多目标图像分割算法的速度与精度,同时也可以有效解决具有弱边界物体的分割问题.     

一种向量场卷积外力加速的GAC模型

结合参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型的优势,提出一种向量场卷积(VFC)外力加速的侧地活动轮廓(GAC)模型。利用外力场优势,通过引入基于VFC力场的双向边界吸引力和自适应膨胀力,自适应地调整模型曲线的演化方向。实验结果表明,该模型可以克服参数活动轮廓模型不能处理拓扑结构变化的问题,避免传统GAC模型曲线单边演化的现象,能够提取深度凹陷的目标边界,对初始轮廓不敏感,对图像噪声和弱边界具有较高的鲁棒性。     

基于局部与全局拟合的活动轮廓模型

针对局部二值拟合(LBF)模型容易陷入能量泛函局部极小值的问题,提出基于局部与全局拟合的活动轮廓模型。引入一个衡量某点处局部区域内灰度分布是否均匀的特征函数,将LBF模型中的局部拟合项与CV模型中的全局拟合项相结合,同时保留LBF模型分割灰度不均匀图像和CV模型全局收敛性的优点。实验结果表明,该模型能够分割灰度不均匀图像,对初始轮廓的依赖性较弱,并且具有一定的抗噪性。