Snake模型初始轮廓选取的研究

针对Snake模型处理复杂背景图像时的初始轮廓自动选取问题,该文采用分水岭算法先对图像进行分割,并将得到的边界作为Snake模型的初始边缘轮廓。由于分水岭算法具有将目标物体从复杂背景中分割开来的优点,使得在应用Snake模型对复杂图像进行分割时减少了人工的干预。经过实验对比,采用分水岭算法对玉米秸秆图像进行边缘轮廓的提取能达到较好的效果,为自动进行Snake模型的计算提供了一种较好的初始轮廓处理方法。     

分水岭优化的C-V模型脑肿瘤图像分割

C-V模型可有效对脑肿瘤等医学图像进行分割,但存在对初始轮廓位置敏感及重新初始化耗时的问题,为此,提出了一种分水岭优化的C-V模型脑肿瘤分割方法。首先引入标记函数,通过强制最小技术改善传统分水岭变换的过分割现象,得到粗分割结果,然后在粗分割基础上确定C-V模型初始轮廓位置,最后采用无需重新初始化的C-V模型进行细分割,得到较精确的脑肿瘤分割结果。实例结果表明,经过分水岭优化后的C-V模型能够对常见脑肿瘤图像进行有效分割,尤其是能够将与组织粘连的肿瘤分割出来。     

基于改进的Snake模型的脑部MR图像分割方法*

为实现对脑部磁共振图像的分割,提出了一种改进Snake模型的图像分割方法。通过引入轮廓中心的概念,在贪婪Snake模型的能量函数中增加距离势能作为外部约束能量,增大了外能的吸引范围,使分割结果不依赖于初始轮廓;对各能量项进行归一化操作,并以归一化扩散方程各分量的梯度矢量流代替MR图像的梯度,提高了模型处理弱边界和深度凹陷区域的能力;对各能量函数的离散化和参数的选择进行了阐述。实验结果表明,该算法是一种有效的分割脑部MR图像的方法。     

基于改进Snake模型的图像分割方法

Snake（主动轮廓线）模型即能量最小化运动曲线模型,最初由Kass在1987年提出,具有良好的获取特定区域内目标边缘的能力,是一种极为有效的图像分割方法。针对传统Snake模型对初始轮廓的依赖性问题,利用围绕目标形心的圆环间平均灰度差异来确定初始轮廓点,对噪声的干扰有一定的抑制作用,并减少了人工选取的工作量。通过离散Snake算法与分段DP算法的有效结合来获取图像的特征边缘点,以提高Snake算法的收敛速度。最后利用单调性原则对边缘点进行分区,在各个单调区间内采用曲线拟合的方法来获得连续的图像边缘。实验结果表明,基于改进Snake模型的图像分割方法可以从图像中提取连续、封闭的边缘曲线,能够较好的将目标从图像中提取出来。     

基于粒子群优化算法和改进的Snake模型的图像分割算法

基于活动轮廓（Snake）模型的目标轮廓提取是图像分割中一种重要的方法.为了克服传统Snake模型在图像分割中不能向凹处收敛和收敛不准确的缺点,提出了一种粒子群优化算法与改进的Snake模型相结合的图像分割算法.改进的Snake模型,即在传统的Snake 模型的基础上增加了一个向心能量,增加此能量可以使初始化曲线向目标的凹处收敛.又由于粒子群优化算法具有获得全局最优的能力,可以使曲线能更准确地收敛到目标的边界.通过实验证明此方法可以取得很好的分割效果.     

一种基于细菌觅食优化算法的舌体分割算法

针对医学舌体数字图像的准确分割,提出了一种基于细菌觅食优化算法(BFOA) 和 Snake 活动轮廓模型相组合的舌体分割算法。首先,以信息熵与 Kapur 算法相结合作为自适 应函数来改进 BFOA 算法,通过改进的 BFOA 算法计算舌体图像的最佳图像二值化阈值,并将 舌体图像二值化;然后,利用舌体图像的对称性提取舌体的关键边缘点,并基于 B-样条插值算 法由关键点集合插值得到闭合的 B-样条曲线,作为 Snake 模型的初始轮廓;最后,通过 Snake 模型计算求解,即可准确提取舌体的轮廓曲线。实验结果表明,改进算法能够高精度地分割出 舌体图像,并能消除基本 Snake 模型在初始轮廓曲线选取中存在的人机交互难题,实现了舌体 图像的自动分割。     

分水岭算法应用于主动轮廓模型能量分割算法的研究

主动轮廓模型(snake模型)被广泛应用于边缘提取、图像分割等领域。该模型能对目标适当初始化,并进行自主收敛,使得能量处于极小值状态,以达到目标分离的效果。当目标初始位置敏感时,需要依赖其他机制对内部能量进行合理初始化,由于模型的非凸性,它有可能收敛到局部极值点甚至发散。将分水岭算法应用于主动轮廓模型的能量分割算法,通过改进的分水岭算法确定主动轮廓模型的初始轮廓,利用迭代完成对轮廓点周围的局部近邻点的检索,以选取更小的轮廓模型,当获得最小值时完成目标轮廓的提取。     

基于图割优化的能量最小化模型图像分割方法

针对主动轮廓模型中利用梯度下降法求解能量函数容易陷入局部极小的不足,设计了一个离散化最小能量函数模型。该模型以Chan-Vese模型为基础,利用图割方法优化能量泛函,实现能量的全局最优解。新模型首先将图像映射为图,将基于像素的能量泛函转换为可用图表示的离散化能量函数,通过计算节点及其邻域关系权值,迭代求解最小化能量并将其作用于形变轮廓曲线,直至达到稳定状态。新模型改进了主动轮廓模型对弱边界图像初始轮廓敏感的问题,提高了分割精度和运行速度。     

基于标记控制分水岭和Snake交互的乳腺腺体分割

在乳腺癌放射治疗过程中,乳腺腺体分割的准确与否直接关系到患者的治疗效果,提出了一种从粗到细的乳腺腺体图像分割方法。首先利用形态学重构滤波器去除图像中的细小毛刺和不规则边缘,避免产生新边界和边界偏移;然后通过面积标记乳腺腺体,采用强制最小技术修正梯度图像并进行分水岭变换,实现乳腺腺体的粗分割;通过在分水岭脊线上人工选择种子点形成的曲线作为Snake模型的初始轮廓来动态逼近目标的真实边缘,实现乳腺腺体的细分割。实验结果表明,该方法对乳腺腺体的分割具有较高的准确性。     

基于区域信息主动轮廓模型的图像分割

图像分割是对图像进行后续处理的关键步骤之一,传统主动轮廓模型在目标图像背景较为复杂的情况下很难精确地进行图像分割。为了精确且快速地进行图像分割,以便更加有利地进行后续相关图像处理操作,在对传统主动轮廓模型进行相关研究的基础之上,提出一种基于区域信息主动轮廓模型的图像分割方法。将图像区域信息融入主动轮廓模型的能量函数中去,减弱了模型对图像区域信息突变所造成的图像误分割;改进该模型能量函数内外曲线的拟合中心,以此减少图像噪声点对拟合中心准确性的影响;利用信息熵改进曲线内外能量函数权重,以此提高曲线的演化速度。实验结果表明,与传统CV（Chan_Vese）模型等四种模型相比,该方法所分割的图像更加精确,且在算法分割效率上具有较明显的优势。     

基于改进自仿射映射系统与参数活动轮廓的医学图像分割算法

Snake模型分割图像时要求初始化轮廓线位于目标图像特征附近,且处理弱边界与深度凹陷区域的能力较弱,对此提出一种基于改进自仿射映射系统与参数活动轮廓的医学图像分割算法。首先,使用高斯滤波器对给定图像进行平滑处理并计算其小波系数;然后,在每个小波尺度的子矩阵中定义一些自仿射映射;之后,将不同小波尺度对应的子力叠加以获得自仿射力;最终,基于动态力公式引导snake模型变形。基于医学图像的仿真实验结果表明,本算法对于医学图像的分割性能较好,有效地提高了snake模型对弱边界与深度凹陷区域的处理能力。     

基于Snake和外观模板的组合式图像对象分割

针对目前图像对象分割方法对图像的特征提取和抽象度不够,导致的分割精度低的问题,提出了基于Snake模型和外观模板的组合式图像对象分割研究方法,该方法将改进的外观模板图像对象分割算法得到的分割结果经过预处理作为改进的Snake模型的图像分割算法的输入初始轮廓进行精确处理。该算法在提升对象分割精度的有效性上达到了96%以上。     

应用Snake模型提取彩色图象目标轮廓线的研究

为了更好地利用Snake模型来提取彩色图象中的物体轮廓，因而对Snake原型提出两点主要改进，即针对snake模型的手工初值设置问题，通过引入彩色聚类预处理过程来减少对人的依赖，首先，采用色彩聚类算法对原始图象进行分割，然后用改进的边缘追踪算法提取有意义区域的边缘，并用这一结果作为Snake模型的初值；然后针对Snake原型应用于彩色图象时出现的失真问题，通过对出错原因的分析，重新设计了Snake的外部能量函数，同时用像素在加权HSI颜色空间中的欧氏距离代替传统方法中常用的像素灰度的差分来近似图象梯度；最后，进行了对比实验，实验结果证明，改进后的算法，特别是在处理彩色图象时，大大优于原始方法．     

基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法

提出了一种基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法，采用多尺度结构元素对输入图像并行滤波，并对结果图像进行基于小波变换的图像信息融合。针对小波分解的不同频率域，选择不同的融合规则，既抑制噪声又保持目标轮廓信息。最后，采用最大熵法自适应确定算法的初始阈值，并给出一种有效的区域合并方法来优化分割结果。实验证明，采用此分割方法可以获得较好的分割结果。     

融合Snake模型与拓扑路线的图像分割算法

为了能够提高图像边缘检测的准确度,提出一种新型图像处理算法.该算法是基于主动轮廓方法和拓扑路线相结合的方法,目的是提高图像检测过程的精确度.该算法提出了新型技术来整合拓扑路线和主动轮廓方法各自的优点.将基于拓扑路线的初始分割边界作为Snake模型输入信号,并逐步演化成为最终对象的分割边界.实验结果表明,该算法可以处理低对比度图像,同时可以提高针对弱图像边界进行分割的准确度,取得了更好的图像分割和边缘检测效果,说明该算法有改进低对比度和自动图像分割系统的处理能力.     

基于粒子群优化算法的改进Snake模型的图像分割方法

虽然Snake模型是一种有效的基于参数的轮廓探测方法,但由于其对初始位置过于敏感,不但参数选取缺乏严格的理论指导,且不能处理拓扑结构改变的问题。为此,针对Snake模型在弱边缘处容易溢出等不足,首先通过引入区域信息对Snake模型的图像力进行了修正,然后对Snake模型容易陷入局部极小化的问题,利用粒子群优化算法的全局优化特性和良好的数值稳定性来对Snake模型的分割结果进行优化。人工合成图像和医学图像的实验结果表明,该方法是有效的。     

基于粒子群优化算法的改进Snake模型的图像分割方法

虽然Snake模型是一种有效的基于参数的轮廓探测方法,但由于其对初始位置过于敏感,不但参数选取缺乏严格的理论指导,且不能处理拓扑结构改变的问题。为此,针对Snake模型在弱边缘处容易溢出等不足,首先通过引入区域信息对Snake模型的图像力进行了修正,然后对Snake模型容易陷入局部极小化的问题,利用粒子群优化算法的全局优化特性和良好的数值稳定性来对Snake模型的分割结果进行优化。人工合成图像和医学图像的实验结果表明,该方法是有效的。