基于恒定曲率变化的主动轮廓模型

随着主动轮廓模型（又称snake模型）被广泛应用于无人参与的自动化任务,人们对模型的鲁棒性和自适应能力提出了更高的要求.而传统内部力模型的收缩效应,过平滑作用,及缩放可变性,导致了内部力模型的参数调整困难,很难由程序自动进行调整.据此,提出了基于恒定曲率变化的内部力模型.该模型不仅具有缩放不变性,而且在保证轮廓光滑连续的同时,未引入其他的副作用（如收缩,过平滑等）,提高了模型参数的鲁棒性.实验结果表明,该模型精确提取目标轮廓的能力得到增强,能够成功提取存在高曲率位置的凹陷轮廓,而且内部力大小衰减迅速,对轮廓点的增删不敏感,保证了模型快速稳定地收敛到期望轮廓.     

一种基于曲率尺度空间的自适应角点检测方法

角点是图像处理中的重要特征,基于曲率尺度空间技术,提出一种自适应角点检测方法.首先提取图像的轮廓,采用一个固定的低尺度计算所有轮廓点的曲率,并根据曲率得到候选角点集,然后用由自适应支持区域确定的角点角度和一个动态曲率阙值代替固定的阙值筛选出正确角点.实验结果证实该方法应用于复杂图像的精确性和稳定性.     

一种组合主动轮廓线模型算法

本文针对传统主动轮廓线模型(Snake模型)无法检测凹陷目标轮廓的缺陷,提出了一种由全局Snake模型和局部Snake模型两部分组成的组合Snake模型。组合模型首先使用全局Snake模型进行轮廓粗检测,并使用SUSAN算子检测目标轮廓上凹陷最“深”的凹点;然后,在凹点附近的局部区域,使用局部Snake模型进行轮廓凹陷部分的检测;其后以其替代使用全局模型检测出的目标轮廓的相应部分,形成最终检测的目标轮廓。实验结果表明,本算法具有较好的检测精度和抗噪性。     

基于活动轮廓模型和统计特征的血管内超声图像的边缘提取

血管内超声(IVUS)图像边缘的提取对冠状动脉疾病的诊断和治疗有着重要的意义。为此,提出了一种用于自动提取血管内超声图像内、外膜边缘的方法。这种方法基于活动轮廓模型和超声图像的对比度特征量以及Rayle igh分布统计特性,有效利用动态规划和启发式图搜索方法,分别在不同的代价函数形式下,对血管内超声图像内、外膜边缘进行自动提取。实验结果表明,和以往的提取方法相比,该方法算法简单,准确性较高,对序列图像处理的可重复性和鲁棒性较强,是一种较好的全局最优化算法。     

结合活动轮廓模型的无监督纹理图像分割

定义了清晰度参数、细节信号能量参数和边缘信号能量参数3个纹理参数,对图像的纹理特征进行分析,以获取原图像的特征能量图;再利用基于简化Mumford-Shah的活动轮廓模型对图像进行纹理分割,该分割模型能较好地处理模糊、缺省的边界,同时具有去噪的功能．利用水平集方法求解该模型,解决了演化曲线拓扑可变的问题．与传统的纹理分析方法相比,文中方法能更好地表达图像中复杂纹理的信号特征．通过对合成纹理图与自然纹理图进行分割及大量实验结果表明：该方法能有效、快速地分割纹理图像．     

多尺度几何活动曲线及MR图像边界提取

活动曲线方法是８０年代末发展起来的基于模型的图像分割方法,主要有两大类,能量活动曲线方法和几何活动曲线方法,几何活动曲线言方法在数学上比较完备,较好地克服了能量的许多缺点,但是在医学图像分割中,尤其是结构性噪声比较严重的情况下,几何活动曲线向边界的演化会受到一定程度的影响,为了解决这个问题,作者利用基于小波变换的多尺度边缘检测算法,提出了多尺度几何活动曲线模型,在人体头部ＭＲ图像脑边界的提取中,多     

Affine Curvature Scale Space with Affine Length Parametrisation

The maxima of Curvature Scale Space (CSS) image have been used to represent 2D shapes under affine transforms. The CSS image is expected to be in the MPEG-7 package of standards. Since the CSS image employs the arc length parametrisation which is not affine invariant, we expect some deviations in the maxima of the CSS image under general affine transforms. Affine length and affine curvature have already been introduced and used as alternatives to arc length and conventional curvature in affine transformed environments. The utility of using these parameters to enrich the CSS representation is addressed in this paper. We use arc length to parametrise the curve prior to computing its CSS image. The parametrisation has been proven to be invariant under affine transformation and has been used in many affine invariant shape recognition methods. Since the organisation of the CSS image is based on curvature zero crossings of the curve, in this paper, we also investigate the advantages and shortcomings of using affine curvature in computation of the CSS image. The enriched CSS representations are then used to find similar shapes from a very large prototype database, and also a small classified database, both consisting of original as well as affine transformed shapes. An improvement is observed over the conventional CSS image.     

基于改进曲率尺度空间技术的图像水印算法

提出一种新的鲁棒性水印算法,利用改进的曲率尺度空间技术,提取图像的少量较顽强角点,用于重建受几何攻击的图像。选取2个chirp信号作为水印信息,将其嵌入图像的分数傅里叶变换（FRFT）域,选用变换阶次和水印嵌入位置矩阵作为算法密钥,根据chirp信号在FRFT域呈现的冲激特征检测水印信号。仿真实验结果表明,该算法具有较高不可见性、安全性和鲁棒性。     

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。     

针对凹陷轮廓改进的主动轮廓模型

针对传统主动轮廓模型不能有效拟合凹陷轮廓的问题进行研究,从内部、外部能量两方面进行分析。通过模拟流体压力的思路对内部能量项中的弹性能量进行改进,提出一种针对凹陷轮廓改进的主动轮廓模型——Area Snake,并对其理论模型、实现细节和不足进行讨论。实验表明,Area Snake对凹陷轮廓有着较好的拟合性能。     

一种新的B样条主动轮廓线模型

提出了一种新的B样条主动轮廓线模型，在拉格朗日动力学方程中，文章所推导的仿射不变性模板通过弹性势能项与主动轮廓线进行实时耦合，因此新的模型对运动目标的轮廓跟踪具有仿射不变性，文章进一步讨论了控制系统的李雅普诺夫稳定性，为了有效地跟踪复杂背景中的目标，提出了一种新的特征检测方法，这一方法融合了多种图像信息，因而具有较强的鲁棒性，对真实的序列图像的实验验证了新的模型的有效性。     

活动轮廓模型在重叠藻细胞计数中的应用

针对重叠藻细胞显微图像的计数问题,提出一种基于活动轮廓模型的重叠藻细胞自动计数方法。对重叠藻细胞显微图像进行预处理,标记连通域,提取并处理局部图像,采用活动轮廓模型算法提取重叠藻细胞边缘,同时进行边缘分析和计数。与传统分水岭算法相比,该计数方法不直接进行重叠藻细胞分割,可以消除因直接分割时过分割与欠分割导致的计数误差,提高重叠藻细胞计算准确度。实验结果表明,该方法对重叠藻细胞的计数准确率高于90%。     

一种新结构下的主动轮廓算法

经典主动轮廓模型是采用由内部能量和外部能量共同组成的能量函数来进行收敛计算的，其中外部能量对精确收敛到目标轮廓起决定性作用，而内部能量在保证轮廓线进行合理变动的同时，却对收敛精确性产生了负作用。为克服这一问题，因而给出一种新的主动轮廓结构，即先把内部能量从能量函数中分离出来，仅采用外部能量进行收敛计算，然后在此结构下重新定义图像能量和控制能量，同时引入了轮廓修正函数，把连续性和光滑性约束应用到Snake曲线的变动过程之中。仿真实验表明，新结构下的主动轮廓算法对初始轮廓要求不高，具有收敛速度快、跟踪精度高等优点。     

基于多尺度的轮廓匹配方法

物体的形状轮廓是计算机视觉中一个重要的特征。该文提出了一种基于多尺度下局部特征的描述和动态规划的形状匹配和识别方法。考虑到轮廓在不同尺度下特征点的变化,给出了形状的多尺度描述方法。在轮廓分段匹配过程中,根据噪声和形变的程度不同对局部轮廓分别采用不同尺度滤波,避免了局部形变及噪声导致错误的匹配结果。该算法对于噪声、形变和适度的遮挡有较好鲁棒性,用于行人识别上取得了较好的效果。     

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。     

结合混合符号压力函数的活动轮廓模型

为分割灰度不均图像和各类噪声图像,本文提出了一个结合混合符号压力函数的活动轮廓模型。首先,利用图像的全局和局部信息,根据当前活动轮廓的位置,构造一个混合符号压力函数,该函数通过自适应权值线性组合一个全局压力项和一个局部压力项,得到图像相对于当前活动轮廓的混合压力。然后,结合此混合符号压力函数,构造活动轮廓的演化方程,最后通过交替迭代算法求解模型。实验中采用不同的人造、医学和自然图像对模型进行了测试,实验结果表明,该模型对初始轮廓有较强的鲁棒性,能有效分割灰度不均图像及各类噪声图像,并且相对于其他活动轮廓模型,本文模型具有最好的实验效果。     

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。     

基于距离均衡化的自适应性动态轮廓模型

针对形变轮廓模型对初始位置敏感、易陷入局部极值以及不具备自动拓扑变换功能等问题，在讨论拓扑自适应的Snake模型的基础上，提出了基于距离均衡化的自适应性动态轮廓模型。该模型是首先通过顶点到其邻点连线的平均距离来改进内部能量项，使轮廓的运动更具稳定性，同时用轮廓自身的特性来决定轮廓的运动，使其具有较强的自适应性。然后通过膨胀力的构造和使用，使得该模型能够在较大范围内捕获图像的特征。用该方法对合成图像和真实图像进行的分割结果表明，效果较好。     

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。