应用于灰度图像分割的基于流体静力学原理活动轮廓模型

提出一种新的活动轮廓模型,应用于灰度图像分割。此模型建立在流体静力学理论之上, 运用流体静力学理论直接驱动连续曲线,逼近被包围的目标。该模型能够分割多重目标、能够分割嵌套的目标、能够有效地控制过分割现象。     

高光谱海岸带区域分割的活动轮廓模型

近年来,高光谱遥感图像的分割作为地物识别和异常目标探测等应用的基础工作而受到重视,而高光谱遥感图像的海量数据和复杂结构使其分割技术成为一项挑战性的工作.在对海岸带高光谱遥感图像的光谱特性进行分析的基础上,提出一种基于光谱特性的海岸带水、陆区域分割的偏微分方程活动轮廓模型:首先以高光谱海岸带图像的海域像元光谱信息为参照点,构建海岸带高光谱图像的能量偏差矩阵;在此基础上建立适应该能量偏差矩阵的水、陆区域分割的活动轮廓模型.模型通过引入基于梯度的边缘引导函数,提升了对水、陆区域边缘的捕捉能力和抗噪声干扰能力.实验结果表明,与传统活动轮廓模型相比,本文模型不仅能够保证水、陆区域分割的精度,而且具有更快的计算速度.     

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。     

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。     

基于模糊连接度的交互式活动轮廓模型

由于活动轮廓模型能量函数是非凸的,图像分割的结果易于陷入局部最优.为了克服该问题,提出一种基于凸活动轮廓模型的交互式彩色图像分割方法.该方法的新能量函数不仅充分利用边缘信息和颜色信息,还包含一种新定义的空间位置信息.通过模糊连接度构造空间位置信息,将其自适应地融合到活动轮廓模型中.在数值优化过程中,采用分裂Bregman方法获得新模型的全局最优解.针对多幅彩色自然图像作对比实验,结果表明新方法能够准确、快速地得到理想的分割结果.     

一种基于活动轮廓模型的肺部轮廓提取算法

较详细地介绍了一种图像轮廓的半自动提取算法:活动轮廓模型的原理与实现。在此基础上改进了训练集的构造方法,并将活动轮廓模型与Gaussian金字塔分层算法结合来进行多分辨率下轮廓提取,提高了分割速度与精度。最后应用其对X光胸腔正位片的肺部区域进行了分割实验,实验结果验证了该方法的有效性。     

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。     

基于核密度估计的活动轮廓模型

基于核密度估计的活动轮廓模型如果没有适当的扰动机制,往往不能在弧度突变的边缘上获得较好的收敛结果,且在大噪声环境下鲁棒性较差。针对该问题,提出一个新的代价函数。该函数通过融合边缘映射的曲率信息,改善原算法在突变边缘的收敛效果,降低算法对初始轮廓的依赖。     

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。     

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。     

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。     

基于振动特征的纹理图像分割

纹理分割是图像处理领域中的一个典型难题.基于图像分解提出一个新的纹理振动特征,与基于结构张量和非线性扩散获得的其他纹理特征一起构成5维特征空间,并利用非参数估计的活动围道方法对该特征空间进行分割,得到最终结果.通过不同的纹理分割实验验证了此方法的有效性.     

多相活动轮廓模型在卫星云图分割中的应用研究

应用基于水平集的多相活动轮廓模型对云图进行多类别分割,云图被自动分割成几个区域,不同区域就对应着不同的云顶高度,区域分割结果可以使对一幅云图中不同高度云的分布以及哪种类型的云占主体有总体的认识和了解,从而对天气系统的分析具有一定的辅助参考作用。     

一种基于几何活动轮廓模型的弱边界区域图象分割方法

传统的几何活动轮廓模型作为一种有效的图象分割方法，一直以来被广泛使用。但其在应用中也存在不少问题，例如对图象内弱边界区域目标不能准确的分割以及对噪声的干扰容易使曲线陷入局部极值等情况。本文提出了一种基于区域梯度流力的几何活动轮廓模型，由于区域力从全局的角度为模型提供目标边界信息，这样使该模型不但能够准确的利用区域信息分割出弱边界区域而且能够有效抵御噪声的干扰。     

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。     

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。     

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。