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水平集模型在核磁共振图像(MRI)分割中具有十分重要的地位。但由于MR图像往往具有弱边界和强噪音,传统的水平集模型用于图像分割时一般依据图像梯度信息,因而很难得到真实解。高斯混合模型使用了图像全局信息,能较好地处理弱边界问题。但传统的高斯混合模型仅使用了灰度值分布信息,未对像素的位置进行考虑,这使得其在处理噪音图像时效果并不是很理想。该文利用图像多种信息构造新的信息场,使得由信息场构造的高斯混合模型更能处理噪音等影响,同时防止从弱边界泄漏。在取得心脏内壁后构造能量方程,运用形状约束和图像信息以得到心脏外壁。对左心室MR图像分割实验表明该模型具有较好的分割效果。 相似文献
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针对传统高斯混合模型没有考虑像素间的空间关系,使得遥感图像分割算法对噪声不具备健壮性的问题,提出了一种基于有向空间关系高斯混合模型的遥感图像分割方法。首先,根据图像区域特征,利用像素之间的空间信息对高斯混合模型的先验概率和后验概率进行约束,定义的空间约束能够确保图像空间更新时算法结构的稳定;其次,根据像素区域分类信息,通过能量函数中灰度信息的分量控制,确保图像灰度和空间信息的自适应分配;最后,利用K均值算法初始化分割模型参数,通过交替进行评估像素与类别之间的对应关系和空间约束变换,实现图像的精准分割。利用遥感样本图像对该算法进行性能测试实验,与当前流行的3种算法相比,该算法展现出卓越的分割性能。 相似文献
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高斯混合模型是一种简单有效且被广泛使用的图像分割工具。然而,传统的高斯混合模型在混合成分个数确定时的拟合结果不够精确;此外,由于没有考虑像素间的空间关系,导致分割结果易受噪声干扰,且分割精度不高。为弥补传统高斯混合模型的缺陷,文中提出多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型用于图像分割。多分类高斯混合模型对传统混合模型进行二重分解:传统混合模型由M个分布加权混合得到,多分类混合模型进一步将M个分布中的每一个分布分解成R个分布。即多分类高斯混合模型由M个高斯分布混合组成,而这M个分布分别由R个不同的分布混合得到,提高了模型的拟合精度。基于邻域信息的高斯混合模型通过对模型中的先验概率和后验概率添加空间信息约束,增强了像素间的信息关联和抗噪性。采用结构相似性、误分率和峰值信噪比等指标来评价分割结果。通过实验发现:与现有的混合模型分割方法相比,文中方法大幅提高了分割精度,且有效地抑制了噪声干扰。 相似文献
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有限高斯混合模型是广泛应用于聚类分析与分布估计的概率模型之一,同样在脑部MR图像分割领域获得了广泛应用.利用高斯混合模型可以描述大脑图像,通过期望最大算法求解随机变量的特征值,并用其对图像上的点进行分类,可以在一定程度上解决脑图像分割问题.针对含脉冲噪声的大脑图像,首先利用改进的滤波方法对图像进行滤波,再利用粒子群改进算法的全局优化特性求解高斯混合模型的参数,这样避免了EM算法易陷入局部极值的现象,以提高参数精度,从而进一步提高分割质量. 相似文献
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纹理图像分割是图像处理的一个基本问题。由于基于高斯混合模型的纹理图像分割方法.大多采用单像素的方法,因此分割精度和效率都较低。为了更好地进行纹理图像分割,在子空间思想的基础上,提出了一个基于图像块的分割算法及其改进算法,即先取图像块的均值、标准差、最大值、最小值以及中间像素的像素值等5个特征作为纹理特征,再利用高斯混合模型进行纹理图像分割,实验结果表明,该新算法的分割精度和分割效率较原分割算法都有较大提高。 相似文献
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基于高斯混合模型的活动轮廓模型脑MRI分割 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的活动轮廓模型用于图像分割往往基于目标的边界信息,在图像含有强噪音或目标具有弱边界时很难得到真实解.引入高斯混合模型构造新的约束项,在新的约束项作用下模型可以减少噪音的影响,并防止从弱边界泄漏.高斯混合模型求解通常使用Expectation-maximization(EM)算法,该算法是局部优化算法,且对初值敏感.因此引入粒子群算法,并提出一种改进的算法,利用该算法的全局优化性求解高斯混合模型的参数,以提高参数精度.对脑核磁共振图像(MRI)分割实验表明该模型具有较好的分割效果. 相似文献
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引入高斯混合模型逼近图像的直方图概率,利用遗传算法的全局优化特性求解高斯混合模型的参数,以提高参数精度;由此构造新的活动轮廓模型约束项.在新的约束项作用下,活动轮廓模型可以有效地减少噪声的影响,防止从弱边界泄漏.对左心室核磁共振图像的分割实验表明,该模型具有较好的分割效果. 相似文献
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基于多变量类别自适应的图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种根据分割要求自动配置区域平滑性的图像分割算法.通过对现有的类别自适应空间变量混合模型进行改进,修改模型算法中Markov随机场的势函数部分,在判断分割区域环节时引入了像素的色彩或灰度信息,使改进后算法的稳定性有明显提升;同时增加了像素强度系数α以及算法的灵活性,提高了其实用价值.最后在MIT及Berkeley的分割测试图片上进行仿真实验,证明了该算法的有效性. 相似文献
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