有监督的水平集高分辨SAR图像分割方法

针对基于统计模型的水平集SAR图像分割中参数估计耗时较多的问题,提出了一种有监督的高分辨SAR图像分割方法.该方法将Fisher分布和Gamma分布分别作为高分辨SAR图像的目标和背景统计模型,结合水平集方法推导了SAR图像分割水平集函数的能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,实现对高分辨SAR图像的...     

基于水平集方法的医学图像分割

针对水平集方法处理曲线拓扑结构变化能力强,但分割图像时运算效率低的情况,提出将水平集方法和快速步进法相结合应用于医学图像的分割。该方法解决了水平集方法运算效率低、快速步进法易产生过分割的问题,使得图像分割的速度得以提高,分割效果也比较理想。该方法成功的用于头骨CT图像和肝脏CT图像的分割,分割效果较好。     

基于遗传算法的超声图像水平集分割

文章提出了超声图像自动分割的新方法。其基本思想是在水平集分割方法的基础上，以能量函数作为评价函数，把图像分割问题变成一个优化问题，利用遗传算法的寻优高效性，搜索到能使分割质量到达最优的轮廓曲线。应用此方法对肝脏超声图像进行肿瘤的边缘提取，得到比较好的结果，从而完成图像的自动分割。     

基于改进的水平集模型工业零件图像分割方法

随着计算机视觉技术发展,工业机器人的智能化水平越来越高.从只能完成定点定向的动作,到可以根据其搭载的摄像头来自主地识别零件并对其进行定位.利用图像处理技术可以进一步提高其识别速度与抓取精度,提高生产力水平.本文提出了一种改进的水平集模型,首先定义以图片宽度的2/3为半径,图片中心为圆心的圆作为曲线演化的初始轮廓,让曲线以向内运动为主;接着,使用图像边缘标记函数,通过优化控制函数迭代速率的参数与影响模型对噪音敏感度的参数,提高了曲线的演化速率,最后使用改进的距离正则化水平集方法将曲线演化至目标物体边界,实现对图像的分割.仿真实验表明,该方法能有效检测出图像中单个及多个物体的边界,提高了边界的定位精度,且有较快的运算速度.     

水平集方法在CT肝脏图像分割中的应用

水平集方法在医学图像分割上有着广泛的应用。作者使用水平集方法用于CT肝脏图像的分割 ,并针对CT图像的特点 ,提出了一种结合图像灰度和曲线曲率信息的速度函数 ,实验结果表明该方法是有效的。     

一种改进的C-V水平集遥感图像分割方法

针对遥感图像边界模糊分割难的问题,提出了一种改进的基于小波变换的C-V水平集分割方法提高其分割准确性.该方法首先使用小波变换得到原图像的高频分量,初步定位图像中高频信号的空间位置;然后根据高频分量的幅值及其空间分布,借鉴反锐化掩模法的思想,增强图像高频信号对水平集分割的指导作用,并优化驱动水平集演化的内、外能量及曲线长度约束能量.实验证明,运用该方法对遥感图像的分割结果比传统水平集方法更准确,能有效的利用局部信息提高水平集能量项的有效性和分割结果的准确性.     

基于最小错误率和快速水平集的图像分割

提出一种基于最小错误率和快速水平集的图像分割方法,通过对速度项和停止条件的重新设计,实现了快速而有效的图像分割。算法采用模式分类思想,以统计直方图来近似目标和背景区域的概率密度,对基于最小错误率的判别函数进行平滑滤波以获得外部速度,从而实现曲线的进化;同时,分割过程在分类错误率达到最小时停止。实验结果表明,本文算法对弱边缘、低对比度灰度图像具有较好的分割效果,且具有较强的抗噪性能;在分割速度上,本文算法也明显优于几种已有算法。     

基于水平集及主动轮廓线模型的图像分割研究

传统的图像分割方法难以满足图像复杂分割的要求,基于主动轮廓线模型的图像分割方法正是这种需求下出现的。几何主动轮廓线模型对拓扑结构的变化处理非常自然,解决了参数主动轮廓线模型难以解决的问题,而水平集方法的出现,极大地推动了几何主动轮廓线模型的发展。本文主要研究基于水平集方法的图像分割,介绍了主动轮廓线模型、曲线演化和水平集方法的相关理论和经典的C—V算法模型。     

基于Bregman散度和RSF模型的水平集图像分割方法

在自然图像中经常会出现亮度不均匀的现象,虽然基于局部信息的水平集方法在不均匀图像的分割方面取得了较好的效果,但是该类方法在主动轮廓的能量上存在局部最小值和计算复杂度高等问题.针对这些问题,本文提出了基于Bregman散度分布和区域可伸缩拟合能量模型(Region-Scalable Fitting,RSF)相结合的水平集图像分割方法.本方法利用包含特征点信息(Bregman散度)的全局信息项加快远离目标边界曲线的演化速度,提高算法对初始位置的鲁棒性;利用RSF模型的局部信息项提高对亮度不均匀图像的分割能力,吸引轮廓曲线向物体边界收敛,并停止在目标对象的边界处.通过对合成图像、医学图像和其它真实图像的对比实验,可以看出本文模型与现有模型(LCV、RSF和LGIF)相比,对亮度不均匀图像具有更强的处理能力和更高的处理效率,且对噪声具有更强的鲁棒性.     

基于水平集方法的胎儿3维超声图像交互分割算法

针对目前胎儿3维超声成像主要靠经验丰富的医生手动方式来分割母体部分的不足,提出了一种基于水平集演化的3维超声图像交互分割方法.该算法通过构造基于梯度方向和大小的演化控制函数来找到处于零水平集的物体边界,为了将水平集方法应用于3维超声,提出窄带方案将演化过程限定在与初始态曲线等距的2条曲线中,而不是在每次演化中更新3维图像中的每个点,提高了分割的速度和精度.实验中使用2种不同来源的超声图像集,它们是来自于不同位置、不同方向、不同时期的胎儿30幅图像.结果显示,该方法能对3维胎儿超声图像进行快速准确的分割,在处理器为dualcore 2.0 GHz的机器上能在5 s内完成对像素大小为255×255×128的图像进行分割.     

基于边缘流的多尺度水平集砾岩图像分割

针对边缘流方法检测图像边界得到的边界不连续问题,提出了把边缘流作为水平集方程中的一个变量,并将多尺度思想引入该方程.该方法首先在大尺度图像下得到相应尺度的边缘流矢量,将其代入水平集方程,通过求解水平集方程,找出图像目标边界的大致轮廓,然后利用大尺度所得到的大致轮廓作为高一级尺度的水平集方程的初始轮廓,计算相应的边缘流矢量,代入水平集方程求解,逐步进行轮廓优化,最终实现图像分割.采用该方法提取图像目标边界,不仅解决了边缘流方法中边界不连续的问题,也使水平集方法中曲线演化速度太慢的问题得到大大的改善.该方法用于砾岩图像分割,取得了较好的效果.     

基于水平集方法的肿瘤图像识别

图像处理在计算机辅助医疗诊断系统中有着广泛的应用,本文在水平集方法的基础上,提出了一种肿瘤图像识别方法。首先,采用改进的水平集方法对肿瘤图像进行分割,获得肿瘤轮廓特征;其次,提取肿瘤的轮廓特征参数,对贝叶斯分类器进行训练,然后用训练的分类集进行肿瘤良恶性分类识别。通过对CT图像的肝脏肿瘤进行良恶性诊断,显示所开发的计算机辅助诊断系统是有效的。     

基于水平集和凹点区域检测的粘连细胞分割方法

为解决具有灰度不均匀、低对比度以及边缘模糊等缺陷的粘连细胞分割问题,提出结合水平集方法的轮廓提取和凹点区域检测的细胞分割方法.利用水平集方法可很好地解决曲线演化过程中的拓扑变化问题,结合细胞图像的区域信息和边缘信息,能有效提取细胞的边缘轮廓.该方法可最大限度地保留细胞边缘轮廓的几何特征.根据多边形的凹凸性,循环迭代检测粘连细胞轮廓上的凹点区域,确定细胞的粘连位置,最后确定粘连位置的分割连接线.对几十幅不同粘连细胞图像的分割实验结果表明,该方法易于实现,鲁棒性强,效果明显,细胞分割的平均准确率达到83.01%,优于分水岭及聚类分割方法.     

一种改进的CV水平集图像分割方法

由Chan Vese提出的水平集图像分割模型可以不依赖于图像的边缘信息而对弱边缘以及含有内部轮廓的图像具有良好的分割效果.但对于背景图像灰度包含两个及以上等级分层时,图像分割得不到准确的结果.提出一种新的基于C V模型的改进算法,该算法引入了快速C V方法的思想,融入全局梯度信息以及目标的先验知识.实验结果表明,该方法能够很好地分辨出背景图像复杂灰度包含多个等级分层的目标区域轮廓且具有良好的适应性.     

一种基于阈值初始化的变分水平集牙菌斑图像分割方法

将变分水平集和图像阀值化两种图像分割方法相结合,在分析灰度图像直方图分布的基础上提出利用图像阈值设定C-V模型的初始化轮廓的新方法,改变了原有C-V模型的初始轮廓线设置中存在的不足.新方法应用于牙菌斑图像分割中能够较好的识别牙齿图像边缘信息,为下一步对牙菌斑进行量化分析提供了良好的数据基础.     

基于模糊集和Otsu理论的PCB图像分割算法

针对印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)的图像分割问题,对Otsu法进行了改进.即首先用基于Otsu法的双阈值分割方法分割出所需的模糊区域;然后根据PCB图像的特点,运用模糊集理论描述不良问题的能力,构造出图像的隶属度函数;最终形成了基于模糊集和Otsu的分割算法.利用该算法对各种PCB图像进行了分割实验,实验结果表明:该算法对PCB图像具有良好的分割效果.     

Common Transceiver LIF-Lidar Based on Y-Type Optical Fiber for Marine Oil Spill Detection

一种基于Y型光纤的海洋溢油检测收发合置激光诱导荧光雷达

毕宗杰¹,尹松林¹,张延超^1,2,崔子浩^1,2,田兆硕^1,2,付石友^1,2*

（1．哈尔滨工业大学（威海）信息光电子研究所,山东 威海 264209;

2．山东船舶技术研究院,山东 威海 264209）

中文说明：

近年来,随着石油资源的开发和石油工业的发展,溢油事件时有发生,对海洋及人类健康造成威胁,激光诱导荧光（LIF）能够快速的检测和鉴别石油中的荧光物质,具有无采样、无接触、无损伤等优点,是一种很有前途的方法。通常来说,LIF系统中的光学系统有收发分置和收发合置两种类型。在收发分置方案中,发射激光束与光学系统接收视场不同轴,增加了调整光路的复杂性,不利于LIF系统的普遍应用。而通常在收发合置方案中,为防止发射激光干扰接收光信号,需要增加偏振分束、滤光片等一些辅助光学元件保证发射与接收隔离。本文采用一种基于Y型光纤的收发合置LIF系统,Y型光缆由8+1根环形光纤组成。发射端为单石英光纤,与激光器连接,发射的激光经过透射光学系统准直出射到远处目标。接收端口由一个8根光纤束组成,与探测器连接,用于传输回波光信号并连接到信号处理系统。实验中,首先利用设计的LIF系统对清洁海水进行光谱测量,在2-10m范围内,激光激发水的拉曼散射峰、有色可溶性有机物（CDOM）的荧光峰和叶绿素的荧光峰会随着距离的增加强度逐渐减弱;然后对受到柴油污染的海水进行检测,调整海水表面漂浮着油膜的荧光光谱厚度在25-200μm范围内,拉曼散射峰等强度会按照朗伯-比尔吸收定律衰减;其对数值与油膜厚度近似呈线性关系,故可以用来对油膜厚度进行测量和分析。此系统具有结构紧凑、体积小、调试方便等优点,相对于反射式卡塞格林光学系统,无中心遮拦,因此效率高。采用Y型光纤结构的收发合置激光雷达在海洋探测中具有广阔的应用前景。

关键词 激光诱导荧光雷达;Y型光纤;收发合置;溢油检测