基于海图信息的SAR影像海陆自动分割

海陆分割是对海洋SAR图像进行船舶检测的基本前提之一,传统的手动分割方法可以很精确,但操作繁琐,速度较慢,不适合于批量图像的处理,而海岸线检测算法抗噪能力较低,对于近海多岛屿地区检测效果较差。提出了一种基于海图信息的SAR影像海陆自动分割方法,该方法利用SAR图像的地理信息,有效地与基于地理先验信息的海洋区域矢量图层相叠加,将对SAR图像的海陆分割问题转换为对矢量图层中多边形矢量元素区域的判断,并使海陆分割问题实现了自动化。最后使用Radarsat-1数据和ALOS PALSAR数据对该方法进行了验证。实验表明,近似自动分割与手动分割效果非常接近,对船舶检测几乎没有影响,且运行速度较快,适于图像的实时处理。
     

基于区域相似性的活动轮廓SAR图像分割

为了克服传统活动轮廓SAR分割模型高度依赖统计分布假定的缺点,结合基于成对相似性的图划分方法和几何活动轮廓模型的优点,提出了基于区域相似性的活动轮廓SAR分割模型.首先将原始图像过分割成同质子区域集;然后结合强度和纹理信息真实度量子区域的成对相似性,并以此定义能量泛函;最后利用基于过分割的规则化和快速曲线演化实现SAR图像的有效分割.真实SAR图像的实验结果表明,该模型能快速、准确地得到SAR图像的分割结果.     

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。     

基于混合能量活动轮廓模型的人脸分割方法

由于受到面部五官、饰物等因素的影响,传统几何活动轮廓模型获取人脸外轮廓会产生凹陷、分片等现象.针对人脸图像的特点,将边缘外张力能量及肤色能量与全局能量结合,提出一种基于混合能量泛函的几何活动轮廓模型,有效地避免了这些问题.首先,根据演化曲线的邻域信息赋予边缘点向外的张力,使曲线能够克服面部特征及面部饰物的干扰,引导其向外轮廓方向演化.鉴于肤色是面部最重要的特征,提出肤色能量,进一步提高了模型的鲁棒性.此外,提出一种基于单高斯模型的改进算法,能够估计出接近实际人脸外轮廓的初始位置,为轮廓演化奠定了基础.在两个公共人脸库上进行测试,该方法能够得到准确的人脸分割效果;以手工分割的结果为基准,该算法定位精度明显优于传统的全局能量模型和局部能量模型.还用日常照片创建一个包含不同姿态、光照、复杂背景等因素、复杂的人脸库,分割结果表明,该方法能够克服这些因素的影响,取得了准确而稳定的人脸分割结果.     

基于几何活动轮廓模型初始轮廓自动分割方法的研究

提出一种几何活动轮廓模型初始轮廓自动分割的方法。此方法综合利用了分水岭算法以及几何活动轮廓模型算法,通过利用人脸的肤色特征、结构特征等逐级判别原理,从而实现了自动分割的目的。实验结果表明,采用此方法很好地实现了目标对象轮廓的自动分割,基本可达到与人工干预相近的效果。此方法同样可以广泛应用干人脸检测、图像自动分割、视频监控系统等领域。     

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。     

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。     

基于区域活动轮廓模型的高光谱图像分割方法

针对高光谱图像特点,提出了一种基于区域活动轮廓模型的高光谱图像分割方法。综合考虑高光谱图像的空间信息和光谱信息,对Chan\|Vese方法中的能量函数加以改进,利用空间全局信息和同质区域的灰度一致性,约束能量函数空间项;利用目标光谱信息相似性,约束能量函数光谱项,最后通过能量函数最小化实现图像分割。该方法能够有效提取高光谱图像中的模糊轮廓,从而降低混合像元和目标周围阴影对分割造成的影响。利用两幅AVIRIS图像进行仿真实验,实验结果表明,提出的方法能够获得令人满意的分割效果,并且对复杂场景具有一定适应性。     

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。     

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。     

基于多尺度Markov模型的SAR图像上下文融合分割方法

在多尺度Markov模型的基础上,提出了一种新的用于SAR图像无监督分割的上下文融合分割方法。该方法充分考虑了SAR图像分布的统计特性,用基于混合Rayleigh分布的多尺度Markov模型对待分割图像建模,并直接根据待分割图像用迭代条件估计算法来训练模型的参数。然后以上下文向量的形式提出了四种不同的上下文模型,并用这四种上下文模型分别对待分割图像的多尺度图像信息进行自上而下的融合,最终得到四种不同的分割结果。实验表明,该方法进一步提高了SAR图像分割结果的精度。     

基于动态轮廓模型的羽毛分割改进算法

从羽毛图像中分割毛杆适合采用动态轮廓模型,而原始原模型易受局部强边缘干扰产生偏差,且计算规模偏大。根据毛杆的特性,提出用毛杆中心线和毛杆宽度来代替毛杆轮廓,把模型中二维轮廓曲线变化成两个相互独立的一维函数,并据此修改能量方程。改进算法利用对称性避免强边缘干扰,减少了计算规模,能实现全自动分割。实验表明该算法具有较强的抗噪性,使分割毛杆效果良好,能满足工业需要。     

一种改进的活动轮廓模型图像分割方法

基于全局信息的活动轮廓模型不能有效分割灰度不均匀图像,而基于局部信息的活动轮廓模型对轮廓初始化位置比较敏感。为此,提出结合全局信息和局部信息,构造新的符号压力函数（Signed Pressure Force,SPF）,替代Selective Binary and Gaussian Filtering Regularized Level Set（SBGFRLS）模型中的符号压力函数,同时构造一种新的气球力函数,并采用SBGFRLS水平集方法演化轮廓曲线来分割图像的方法。实验结果证明该方法能有效分割灰度不均图像,同时对轮廓初始化位置不敏感,对噪声有较好的抗干扰性。     

基于改进几何活动轮廓模型的图像分割算法

针对传统几何活动轮廓（GAC）模型易出现边界泄露的缺陷,提出一个基于改进GAC模型的图像变速分割算法。该算法结合了图像边缘梯度信息和边缘角点坐标信息,通过改变演化曲线在角点及弱边界处的常量速度,避免活动轮廓曲线继续演化进入目标边界内,造成边界泄露和角点丢失现象,影响目标轮廓提取的准确性。实验结果表明：该算法可使演化曲线更加准确地停在目标边缘,并且在一定程度上减少了边界泄露问题。     

基于非局部总变差的图像分割活动轮廓模型*

在一般活动轮廓模型的连续全局极小化方法基础上,利用四种非局部总变差,给出了一种具有连续全局极小解的非局部活动轮廓模型。由于该模型的非局部特性,在分割过程中能有效地去除图像中的噪声,同时保留那些重复的精细结构。数值实验证明,该模型能将图像中的主体结构和精细结构很好地分割出来,而标准活动轮廓模型的分割结果中则丢掉了许多小的精细结构。     

基于马尔可夫随机场与活动轮廓的运动目标分割

针对视频序列图像中的运动目标分割,提出了将马尔可夫随机场模型和活动轮廓模型相结合的运动目标分割算法。该算法首先利用马尔可夫随机场模型的运动检测算法,得到运动目标的初始模板。在此基础上提取出活动轮廓模型的初始轮廓点,然后构造活动轮廓模型的能量函数。用改进的贪婪算法求得能量函数最小值,提取出运动目标的精确轮廓,从而得到具有精确边缘的运动目标。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的运动目标。     

结合先验形状和Mumford-Shah模型的活动轮廓分割

基于先验形状和Mumford-Shah模型的活动轮廓分割是一种抗噪声干扰、稳定的图像分割方法。该模型采用水平集方法,并结合活动轮廓模型、先验形状和Mumford-Shah模型来控制曲线演化。特定目标的先验知识可以有效地指导目标准确分割,经过主成分分析（PCA）法可以得到感兴趣对象形状的主要信息。通过对不同图片分割实验表明,针对特定的形状,该方法对杂乱背景、部分遮挡、缺失和强噪声的图片依然能得到满意的结果。     

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.