GVF Snake模型中初始轮廓线设置算法的研究

在详细分析了动态轮廓模型抗干扰性差、运算量大、不能逼近比较复杂轮廓、初始轮廓线设置复杂等问题原因的基础上,提出了轮廓线"有效逼近域"概念,进一步研究发现,这些问题都可以通过设置初始轮廓线到"有效逼近域"内,并有效地控制"有效逼近域"范围而得以解决。由于初始轮廓线只要求设置在"有效逼近域"内,因此符合基于小波变换多尺度边缘检测算法的特性,"有效逼近域"也可以通过控制GVF力场迭代次数来有效控制其大小。基于此,通过采用小波变换多尺度边缘检测获得不同分辨率边缘点,合理控制GVF力场迭代次数,提出初始轮廓线连接算法,成功地实现了初始轮廓线的有效设置。实验结果表明,能够准确地将初始轮廓线设置在"有效逼近域"内,并且"有效逼近域"的大小可以减小到真实轮廓左右5个像素以内,运算量有效的减小,抗干扰性也得到了很大的提高。     

基于GVF Snake模型的人脸轮廓提取

活动轮廓模型是计算机视觉领域的重要研究方向。针对传统的活动轮廓模型（Snake模型）对凹形轮廓处理效果差、初始轮廓必须充分接近图像边缘的缺点,通过改进外部能量项,提出了一种基于梯度矢量流活动轮廓模型的人脸轮廓提取算法。该算法把梯度矢量场作为外部能量场,克服了传统Snake模型力场范围小以及不能收敛于凹形边缘的缺点。实验结果表明,该方法能够快速、准确地提取人脸轮廓。     

基于GVF Snake模型的舌体轮廓实时自动提取

正确快速分割舌体轮廓是中医舌诊实时系统的重要前提.针对Snake算法中初始轮廓设置复杂,以及Snake模型因力场迭代次数过多而造成运行时间过长的问题,提出了一种新的舌体轮廓提取方法.该方法首先利用舌体的RGB值的特殊性,提取出增强的舌体区域的大致轮廓,然后计算出增强的舌体区域的梯度矢量流力场,最后根据该GVF力场的分布规律,自动寻找并获取到非常贴近初始轮廓的Snake轮廓线.实验表明,使用该方法,舌体轮廓分割能在2秒钟内完成,满足了中医舌诊系统的实时性.     

GVF Snake模型时间复杂度的研究

对使用GVF Snake动态轮廓模型算法中两次迭代的时间复杂度进行了统计计算,并进行了力场分析,在此基础上对初始轮廓线设定位置进行了研究。实验结果表明,初始轮廓线的设置应避免跨越能量极小值,此时可以得到比较好的提取效果。GVF力场迭代的次数和轮廓逼近次数与时间成正比。     

一种基于广义梯度矢量流Snake模型的心脏MR图像分割方法

提出了一种基于广义梯度矢量流Snake模型的心脏核磁共振图像左心室内、外膜分割方法。首先构造了一种基于目标边缘的方向广义梯度矢量流(edge-based directional generalized gradient vector flow, EDGGVF) Snake模型,该模型在传统GGVF的基础上,结合目标边缘图梯度方向信息,将左心室内、外膜区分为正边缘和负边缘,从而实现左心室内外膜的全自动分割。其次,根据左心室近似为圆形的形状特点,引入了圆形能量约束,有利于克服由于图像灰度不均、乳突肌等引起的局部极小。实验结果表明,该方法可以高效准确地自动分割出左心室内、外膜。     

融合GVF Snake与肤色模型的手势轮廓提取方法

针对在基于视觉的手势识别系统中手势轮廓难以准确提取问题,本文提出一种融合GVF Snake和肤色模型的手势轮廓提取方法.首先把图像由RGB空间转换到YCb'Cr’空间,利用该空间上的椭圆肤色模型检测出手势区域并提取手势轮廓作为GVF Snake模型的初始轮廓曲线;然后根据图像分块思想把检测出的手势所在图像区域分割出来,并计算该图像分块的梯度值;最后在图像分块和初始轮廓曲线的基础上通过GVF Snake模型迭代搜素准确提取手势轮廓.实验结果表明,本文提出的手势轮廓提取方法无需人工参与,准确性上优于肤色模型、传统Snake模型,实时性上优于GVF Snake模型,满足手势识别系统中手势轮廓提取的实时性和准确性要求.检测准确、实时性高.     

基于GVF Snake的图像轮廓检测

主动轮廓模型(snake)是计算机视觉领域的重要研究方向,受到越来越多的研究者的青睐.由于传统snake具有不能收敛到凹形区域和收敛速度较慢等缺点,通过改进外部能量,引入了梯度矢量流主动轮廓模型(GVF Snake).实验表明,该方法能更快、更好的收敛于图像轮廓.     

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。     

一种改进的 VFC Snake模型 *

为了克服 VFC( vector field convolution) Snake模型对图像弱边界的泄露问题 ,对其作了两点改进 : a)重新定义了向量场核的模 ,有效降低了 VFC外力对向量模参数的敏感性 ; b)综合利用 VFC外力和图像势能力 ,给出动态 VFC外力。随着模型曲线的形变 ,不断调整外力 ,使得曲线精确定位到目标边界上。最后通过实验证明了改进后的 VFC Snake模型对噪声具有鲁棒性、对参数变化不敏感 ,且能够收敛到图像弱边界处。     

基于Hough变换和GVF Snake模型的脑肿瘤分割方法*

脑MR图像中肿瘤区域的精确分割对后续的治疗与诊断十分关键,本文提出了一种基于Hough变换定位与遗传算法优化GVF Snake模型的脑肿瘤分割方法。首先,利用Hough变换和阈值处理自动确定肿瘤区域,然后,利用GVF Snake模型对肿瘤区域进行分割,同时为了防止GVF Snake在分割时易出现局部极小值的问题,进一步利用遗传算法的全局优化特性,对GVF Snake模型分割的结果进行优化。实验结果表明,本文提出的模型一方面能实现对肿瘤区域的自动定位,同时也避免了GVF Snake模型在分割时易陷入局部最优的问题,使分割的结果更加精确。     

基于梯度矢量流Snake模型与图割的目标边界提取

针对梯度矢量流Snake模型因力场迭代次数过大造成运行时间长的不足,结合梯度矢量流Snake模型和图割理论提出了一种新的目标边界提取方法。该方法利用图割理论先对初始轮廓进行迭代寻优,使获得的轮廓线处在目标边界的“有效逼近域”内,然后将得到的轮廓线作为Snake的初始轮廓,最后利用梯度矢量流Snake模型准确提取目标边界。实验结果表明,该方法能够快速、准确地逼近到目标边界,并具有较强的抗噪性。     

一种新的基于各向异性扩散的GVF模型

针对传统梯度矢量流(GVF)模型各向同性扩散分割图像时所导致的模糊边缘以及弱边界处的泄漏问题,提出一种新的GVF模型,该模型采用8个方向各向异性扩散策略以保持目标边界,并使用具有较快下降速度的保真项系数来增强Snake进入凹陷部分的能力。理论分析和实验结果表明,新方法能较准确地分割出目标凹陷部分,对于弱边界泄漏具有更强的鲁棒性。     

基于改进蛇模型的步态轮廓提取

提出了一种基于Snake模型的改进算法，不仅能够精确地搜索到图像轮廓，且程序运行速度较快。该算法在CMU数据库上进行了实验，结果表明提取出的步态轮廓完整且封闭，能有效地提高识别率。     

基于改进的GVF Snake模型CT图像轮廓提取技术

CT图像轮廓提取是逆向工程中的关键技术之一,由于基于边界检测算法很难提供一条连续的无间断的边界轮廓。采用一种改进的GVF Snake算法,首先通过人工取点,B样条拟合的方法,提取其初始轮廓,再利用改进的GVF Snake方法进行边界轮廓逼近,以获得比较精确的叶片边界轮廓,克服了传统活动轮廓模型梯度势能场捕捉范围小的缺点,并通过实验证明了该方法的有效性。     

差分进化算法GVF Snake模型在PET图像分割中的应用

利用PET图像进行诊治时需要对人体病灶精确定位,PET图像中病灶目标区域的分割是早期诊断与治疗的前提和关键。基于传统Snake模型的方法在PET图像分割时存在对初始轮廓过于敏感,难以收敛到目标凹型区域等问题,为此将GVF Snake模型引入PET图像的分割中。为防止GVF Snake模型陷入局部最优,进一步利用差分进化(DE)算法的全局优化特性对GVF Snake模型分割的结果进行优化,提高PET图像分割精度。实验结果表明,该方法能有效地对PET图像中的病灶目标区域进行分割,可避免陷入局部最优且具有良好的实时性。     

改进Snake模型在病灶轮廓提取中的应用

提出了用改进Snake模型－GVF（Gradient Vector Field）Snake模型来实现医学图像病灶轮廓的提取,结合高斯平滑滤波、交互式给定初始轮廓点等方法提高轮廓提取的精度。该方法与传统的轮廓提取方法相比,具有捕获范围广、对噪声不敏感的特点,特别适合噪声大、位置不确定、形状不规则的病灶轮廓的提取。实验表明,采用该方法能有效地提取病灶轮廓,在临床上有广泛的应用前景。