一种基于Hellinger距离的活动轮廓图像分割方法

图像分割作为许多计算机视觉应用的基础,近十年来一直是计算机视觉学者们研究的焦点。提出一种基于CV活动轮廓模型的图像分割方法,采用Hellinger距离度量区域内的每个像素点与区域的差异度,取代CV活动轮廓中的方差度量,并结合测地活动轮廓(GAC)的思想,改进了CV模型目标函数中区域边界长度的度量。然后将目标函数映射到网络流图中,采用图切割方法对目标函数进行优化。实验证明所提出的方法具有较好的分割效果,相对于CV活动轮廓法有了较大的提升。     

扩展无边活动轮廓模型

灰度变化对图像分割是至关重要的。然而,一个著名的基于区域的活动轮廓模型——无边活动轮廓模型（通常称CV模型）完全忽略了这种灰度变化。提出了一个扩展CV模型（ECV）,它利用了图像的灰度变化信息。实验表明：（1）ECV模型能分割CV模型不适用的某些类型的图像;（2）ECV模型也能分割CV模型适用的图像,且对噪声的鲁棒性强于CV模型。     

结合全局和局部信息的水平集图像分割方法*

LBF模型对初始轮廓大小和位置非常敏感,并且只考虑了图像的局部信息,没有考虑图像的全局信息。CV模型利用图像全局信息,对初始轮廓具有较强的鲁棒性。两种模型对椒盐噪声污染的图像不能取得令人满意的结果。针对以上问题, 在原有CV模型和LBF模型能量函数基础上,各自构造一个新的能量拟合项,增强对高斯噪声和椒盐噪声的抗噪性。采用新构造的CV模型,使用图像的全局信息得到粗分割轮廓。以粗分割轮廓作为新构造LBF模型的零水平集,利用图像的局部信息得到图像的精确分割结果。同时提出一种新的边缘检测算子,重新定义边缘停止函数,进一步提高模型的抗噪性。相较于CV模型,LBF模型,结合全局和局部信息的Wang模型和Qi模型,提出模型能得到更优的图像分割结果,具有较强的抗噪性。     

利用区域信息融合混合活动轮廓模型的 河流遥感图像分割

目的 河流遥感图像是背景复杂的非匀质图像,利用传统的活动轮廓模型进行分割往往不够准确。针对这一问题,提出了基于区域信息融合的混合活动轮廓模型来分割河流遥感图像。方法 该混合模型将Chan-Vese(CV)模型和基于交叉熵的活动轮廓模型的外部能量约束项相结合,并赋予归一化调节比例系数。通过计算轮廓曲线内外区域像素灰度的方差和交叉熵,指导曲线逼近目标边缘。为了加速混合模型的演化,引入曲线内外区域像素灰度的类内绝对差,取代原有的内外区域能量权值,以提高混合模型的分割效率。结果 大量实验结果表明,相较于CV模型、测地线模型、基于交叉熵的活动轮廓模型、CV模型和测地线模型的混合模型以及局部全局灰度拟合能量模型(LGIF),本文混合模型分割河流遥感图像的灵敏度和上述方法都接近于100%,准确率大幅提升,在90%以上,虚警率则下降了约50%,且所需迭代次数和运行时间更少。结论 本文提出的混合模型主要适用于具有一定对比度的河流遥感图像,在分割性能和分割效率两个方面,都有明显的优势。     

基于圆形约束CV-LIF模型的原木端面图像分割

针对自然条件下原木端面图像的分割问题,结合原木端面图像的特点,改进传统CV（Chan and Vese）模型,对演化曲线内部使用梯度进行拟合,同时融入局部图像拟合LIF（Local Image Fitting）模型,加入圆形先验知识,提出了基于圆形约束的改进活动轮廓模型CV-LIF,将全局能量和局部能量结合到一起,共同约束轮廓线的演化。在对图像进行预分割的基础上,利用多水平集表示待分割区域,运用基于圆形约束的改进活动轮廓模型对每个水平集区域进行再分割,解决了复杂背景下多个原木端面分割不准确的问题。通过实验,分别对单个及多个原木端面图像进行分割,结果表明该方法可以较好地分割出图像中的原木端面,而且具有较好的抗噪性能,实现速度较快。     

基于局部区域力的活动轮廓模型图像分割研究

研究活动轮廓模型的分割效果问题.针对目前测地线活动轮廓模型对初始化位置十分敏感,在穿越边界的初始化条件下易产生错误分割,以及耦合曲线活动轮廓模型在灰度分布不均匀时易做出错误分割的问题.提出由活动曲线附近的区域信息决定的局部区域力的新测地线活动轮廓模型,可以被图像梯度和区域信息的外力所驱动,达到有效地驱动活动曲线收敛到物体边缘的目的.新模型结合了测地线活动轮廓模型和局部信息的活动轮廓模型的优点.实验证明,新模型可以跨边界进行初始化操作,同时对弱边缘图像有更好的分割效果.     

基于改进CV模型的立体图像分割方法

为了克服Chan-Vese(CV)模型对初始轮廓敏感的不足,提高分割效率,针对双目立体图像,提出了一种基于双目视差的CV模型。该方法利用双目立体图像的双目视差进行预分割,将分割得到的结果自适应地构造为CV模型的初始轮廓,再通过改进后的能量泛函进行曲线演化,使其接近真实目标边缘,最后得到预期的分割结果。经过实验证明,该模型能有效分割双目立体图像,提高分割效率,对初始轮廓也具有较好的鲁棒性。     

一种基于主动轮廓模型的医学图像序列分割算法

介绍了一种结合live wire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法.通过把live wire算法和图像分割中一般的区域增长方法结合,对传统live wire算法进行了改进,并用改进后的算法对医学图像序列中的单张或多张切片进行交互式地准确分割.然后计算机利用活动轮廓模型自动分割相邻的未分割切片.还通过在活动轮廓模型的边缘点中引入记录已分割物体边缘附近局部区域特征的灰度模型,把已分割切片中的物体与背景的局部区域特征带入相邻的未分割切片中,并用由灰度模型定义的区域相似性代替活动轮廓模型中的外能来引导边缘轮廓收敛到物体的实际边缘.最后介绍了一种基于live wire算法思想的简单的分割结果交互式修复方法.实验结果表明该算法仅需少量用户交互就能快速准确地从医学图像序列中分割出感兴趣的物体,在医学图像分析中具有实用价值.     

一种基于 ROEWA 算子改进的 CV 模型用于乳腺超 声图像分割

基于区域的几何活动轮廓(Chan-Vese,CV)模型是乳腺超声图像中常用的一种分割算法.但传统的CV模型不能满足乳腺超声图像分割精度高、速度快的要求.因此,文章提出了一种基于指数加权平均比率(Ratio of Exponential Weighted Averages,ROEWA)算子改进的CV模型,用于乳腺超声图像中病灶区域的分割.首先,计算乳腺超声图像的ROEWA算子.其次,基于图像的ROEWA算子构建边缘指示函数,用于代替CV模型中的Dirac项.最后,去除平滑项,从而提高曲线演化的速度.实验结果表明,文章提出的算法不仅能提高分割的精度,而且能显著提高分割的速度.     

先验形状力场参数活动轮廓模型及其医学图像分割

先验形状参数活动轮廓模型是一种抗噪声干扰稳定的图像分割方法．它具有对弱边缘、凹区域进行分割的能力,同时有较大的边缘捕捉范围．通过引入一种非距离性的先验形状力场,构建一种新的能反映先验形状的参数活动轮廓模型．新的先验形状活动轮廓模型避免了曲线之间距离的计算,减少了模型的复杂性．新的方法可以较好地解决传统型参数活动轮廓模型的一些本质缺陷.实验对带噪声且为弱边缘的医学CT图像和超声图像进行分割能得到理想的边缘轮廓.     

基于局部增强与区域拟合的活动轮廓模型

针对活动轮廓模型在分割弱边缘图像及严重的灰度不均匀图像方面存在轮廓曲线不能很好地演化到目标边界等问题,提出了一种基于局部增强与区域拟合的活动轮廓模型。首先,利用局部区域增强方法将原始图像转换为新图像,以增强图像的对比度。其次,利用统计信息计算图像的区域拟合能量。然后,加入正则项以避免演化轮廓重新初始化,提高图像分割效率。最后,通过灰度不均匀的合成图像和真实图像的实验,验证了该算法的有效性。     

A new active contour remote sensing river image segmentation algorithm inspired from the cross entropy

The CV (Chan–Vese) model is a piecewise constant approximation of the Mumford and Shah model. It assumes that the original image can be segmented into two regions such that each region can be represented as constant grayscale value. In fact, the objective functional of the CV model actually finds a segmentation of the image such that the within-class variance is minimized. This is equivalent to the Otsu image thresholding algorithm which also aims to minimize the within-class variance. Similarly to the Otsu image thresholding algorithm, cross entropy is another widely used image thresholding algorithm and it finds a segmentation such that the cross entropy of the segmented image and the original image is minimized. Inspired from the cross entropy, a new active contour image segmentation algorithm is proposed. The region term in the new objective functional is the integral of the logarithm of the ratio between the grayscale of the original image and the mean value computed from the segmented image weighted by the grayscale of the original image. The new objective functional can be solved by the level set evolution method. A distance regularized term is added to the level set evolution equation so the level set need not be reinitialized periodically. A fast global minimization algorithm of the objective functional is also proposed which incorporates the edge term originated from the geodesic active contour model. Experimental results show that, the algorithm proposed can segment images more accurately than the CV model and the implementation speed of the fast global minimization algorithm is fast.     

基于改进的snake模型的嘴唇轮廓提取

为了更好地利用snake模型来提取彩色图像中的物体轮廓,提出一种改进的snake算法。此方法首先自动生成snake的初始模型,然后在GVF-snake的基础上重新设计了snake的外部能量函数,采用色彩聚类算法对原始图像进行分割,利用像素到聚类中心的距离增强图像并进行差分运算,提取有意义区域的边缘梯度,对GVF向量场进行了归一化处理并改进了平滑因子。实验结果证明,改进后的算法,特别是在处理彩色图像时,大大优于原始方法,提高了轮廓提取的精度且有较好的鲁棒性。     

Interactively multiphase image segmentation based on variational formulation and graph cuts

In this paper the multiple piecewise constant (MPC) active contour model is extended to deal with multiphase case. This proposed multiphase model can be effectively optimized by solving the minimum cuts problem of a specially devised multilayer graph. Based on the proposed energy functional and its graph cuts optimization, an interactively multiphase partition method for image segmentation is presented. The user places some scribbles with different colors on the image according to the practical application demand and each group of scribbles with the same color corresponds to a potential image region. The distribution of each region can be learned from the input scribbles with some particular color. Then the corresponding multilayer graph can be constructed and its minimum cuts can be computed to determine the segmentation result of the image. Numerical experiments show that the proposed interactively multiphase segmentation method can accurately segment the image into different regions according to the input scribbles with different color.     

Fast edge integration based active contours for color images

In this paper, a novel geometric active contour model for color image is presented. It combines squared local contrast based alignment term about directional information of edge location as part of driving force, together with the improved geodesic active contour model containing Bays error based two-region segmentation information. And all these measures are integrated as a unified framework. Finally, an unconditionally stable and simple numerical scheme, including the narrow band and fast marching methods, is introduced for efficiently implementing this novel model. Experimental results on color image segmentation show that it can extract the contour of color images precisely and its performance is shown much better than the geodesic-aided C-V (GACV) method when directional information about edge location is supplied.     

一种改进型多尺度DDCM主动轮廓模型边界检测算法

尽管主动轮廓模型 (Active contour model) ,或称 Snakes,近年来已经在计算机视觉和图象处理领域得到了广泛的应用 ,尤其在边界检测方面也表现出良好的性能 ,但是由于传统的 Snakes图象边界检测对初始轮廓线的位置十分敏感 ,因而限制了它的更广泛应用 .为了克服这一问题 ,提出了一种改进型多尺度 DDCM主动轮廓模型的边界检测算法 ,该算法是首先通过分阶段改变轮廓曲线的内力 ,使轮廓曲线的曲率能自适应地进行多尺度调整 ,进而改变了轮廓线的柔性和刚性 ,使之能够更好地与目标边界匹配 .实验结果证明 ,该算法在计算速度和边界检测精度上 ,均优于传统的主动轮廓边界检测算法 ,因而具有一定的实用价值 .     

彩色漫画轮廓提取研究

结合漫画图像的用色特点,提出一种彩色漫画图像的轮廓提取方法。对彩色漫画图像根据其颜色信息进行区域的划分,并利用彩色形态学方法进行边缘检测,两者相结合消除噪声和提取出目标轮廓。实验结果表明该算法对彩色漫画轮廓提取效果明显,并能更好地抑制噪声。     

融合形状先验的向量CV模型图像分割算法

Chan等人提出的向量CV模型尽管解决了传统CV模型无法分割向量值图像的问题,但是向量CV模型对于含有噪声或遮挡物等复杂的图像,无法正确分割目标。针对此问题提出一种融合形状先验向量CV模型。其能量泛函主要包含形状先验项、图像区域信息项以及距离正则项。此能量函数使得主动轮廓和形状先验位置相近时停止演化。该模型所用形状模板可以与目标形状仿射不同,使得算法更加灵活。该模型对含噪以及目标遮挡的图像具有很好的分割效果。     

基于主动轮廓模型和水平集方法的图像分割技术

图像分割是计算机底层视觉中首要解决的关键问题。为了使人们对该领域现状有个概略了解。首先回顾了近十几年来基于主动轮廓模型的图像分割技术的发展概况；然后分类介绍了基于边界、基于区域和基于边界与区域的主动轮廓模型技术的演变及各自的优缺点，以及相应的能处理轮廓拓扑变化的稳定数值求解方法——水平集方法；最后展望了主动轮廓模型在图像对准中的应用。