基于双水平集的图像分割模型

针对水平集模型对于具有细长拓扑部分的目标和弱边界目标进行分割时存在的问题，提出了双水平集方法．在新的方法中通过两条水平集之间的相互吸引来加速解的收敛，同时提出了一种快速有符号距离函数生成方法，提高了计算效率．传统的水平集通常利用图像边界信息来构造速度函数进行求解，但在待分割目标具有很强噪音或具有弱边界时往往得不到真实解，对此，提出了一种新的基于区域信息的速度构造方法．将双水平集模型应用到合成图像与左心室MR图像的分割实验，结果表明该方法具有较好的分割效果和较高的分割效率．     

基于改进DRLSE水平集模型的图像分割

针对 DRLSE 水平集模型对噪声敏感、依赖初始轮廓位置以及演化速度缓慢等不 足,利用小波变换和小波阈值去噪的方法,构造对噪声不敏感的边缘信息刻画矩阵,定义基于 图像信息的边缘停止函数和自适应权重系数,获得了改进的 DRLSE 水平集图像分割模型。利 用有限差分法对模型求解,并采用 Jaccard 相似度作为评价模型的定量分析方法,数值结果显示 改进的模型及算法对图像分割的有效性,克服了 DRLSE 水平集模型分割含噪图像以及定义初 始轮廓位置的局限性,提高了 DRLSE 水平集模型的计算效率和图像分割精度。     

结合均值聚类的窄带水平集曲线演化

水平集方法是目前常用的一种图像分割方法,但它在构造速度函数时仅使用了图像的梯度信息,对于MRI这类含有强噪音、弱边界等现象的图像很难取得理想的分割结果.针对这一问题,将图像的区域信息和梯度信息相结合,构造新的基于K-均值聚类的水平集速度函数,该速度函数有较强的抗噪性能,并且能够处理含有弱边界、低对比度的图像.对左心室MR图像的分割实验表明该方法具有良好的分割效果.     

基于粗糙集和新能量公式的水平集图像分割

为了提高水平集图像分割的质量和减少水平集迭代次数,本文提出了新的能量公式和水平集函数.在粗糙集数据离散化基础上引入了针对图像数据的离散化方法,根据图像离散区域的信息对新能量函数进行直接加权并且对核函数进行间接加权,使用加权的核映射函数将原始离散图像数据映射到高维空间,从而使得该模型可以处理多种类型的图像甚至是一定信噪比的噪声图像.新的能量公式联合由它导出的区域参数能够更好地表达同质区域的灰度信息,从而能够更精确地分割图像.与传统水平集图像分割不同,在迭代过程中新的水平集函数中的水平集元素可以拥有不同的步长,步长越大水平集元素的更新速度越快并且水平集函数能够快速达到收敛状态,实现快速图像分割.人工合成图像和真实图像的分割实验表明本文方法可以获得更好的分割效果.     

含先验形状的水平集血管分割方法

针对图像中灰度分布不均匀和弱边缘情况下已有的水平集模型不能正确分割,且现有基于先验形状的水平集模型都要利用大量样本来进行训练的不足,提出一种无需训练的血管先验形状水平集分割方法.首先通过机械应力张量的方法分析Hessian矩阵,并建立血管相似函数;然后根据血管相似函数临界值得到血管的先验形状,并用水平集符号距离隐式表达形状曲线;最后将先验血管形状模型作为约束加入到耦合最小方差和FLUX模型的能量函数中,采用变分水平集法求解能量函数的极值.由于曲线的演化不仅依赖图像的区域信息和梯度信息,还受到血管先验形状的约束,因此该模型不但能精确定位边缘,还能准确地提取出血管.实验结果表明,采用该方法分割严重灰度分布不均匀的血管造影图像,具有准确度好、精度高、鲁棒性好的优点.     

改进的双水平集医学图像分割方法

由于基于简化M_S模型的多相水平集图像分割模型仅仅利用了图像的区域信息,对图像的另一个重要信息(边缘信息)没有有效的利用,同时在分割的过程中需要对水平集函数不断进行重新初始化.为了解决上述模型的不足,本文提出改进的双水平集医学图像分割方法.该方法主要是在基于简化M_S模型的多相水平集图像分割模型的基础上将图像的边界信息项和为避免重新初始化水平集函数的惩罚项加入模型中.实验结果表明,添加了边界信息后的模型能够在边界位置定位更容易,同时改进后的双水平集模型在实现多目标分割时,无需重新初始化水平集函数,减少了计算量,简化了算法实现的复杂度.     

窄带主动轮廓模型及在医学和纹理图像局部分割中的应用

提出一种新的基于二值水平集的窄带主动轮廓模型用于局部分割.通过对二值水平集进行形态学膨胀和腐蚀操作, 提出一种稳定灵活可控的窄带控制方案,该方案可使得曲线进化精度从一个像素宽度灵活变化到任意大小. 考虑到局部分割一般要求初始轮廓置于待分割目标内部并不断膨胀进化直至目标边缘,本文提出用形态学闭运算作为新的曲线平滑方案. 与传统的高斯平滑和曲率平滑方案相比,形态学闭运算不仅能够更好地促进曲线的膨胀进化,而且有利于保持水平集函数的二值性. 此外,本文提出的方法是一种通用的自然框架,可以根据不同的需求设计不同的速度函数. 为了证明所提出的局部分割框架的有效性和鲁棒性,本文以医学图像和纹理图像为例分别设计了两个速度函数: 一个是融合了磁共振脑图像的非严格对称信息的速度函数用于大脑皮质下结构的局部分割;另一个是融合了局部熵和局部梯 度算子的速度函数用于纹理图像的局部分割. 在合成图像、医学图像和纹理图像上的实验证明了本文方法在局部分割中的有效性和鲁棒性.     

基于改进符号距离函数的变分水平集图像分割算法

为保证水平集图像分割算法的稳定性,传统水平集方法常采用重新初始化的方法或引入符号距离函数,但这两种方法存在计算量大或计算不稳定的问题.因此,提出一种基于改进符号距离函数的变分水平集图像分割算法.首先,改进已有的Double-Well型符号距离函数约束项,改进后的约束项可避免重新初始化、提高计算效率,同时也能更好地保证水平集函数演化过程的稳定.然后,利用基于全局灰度信息和局部灰度信息的活动轮廓模型构造能量泛函,该能量函数继承了全局模型和局部模型的优点,可驱动水平集函数准确演化至目标边界,且可动态调整组合权重.最后,引入高斯卷积运算,加快演化速度同时也对水平集函数起到平滑的作用.对人工合成和自然图像的数值实验及与同类模型的对比实验证明,提出的模型具有较高的分割准确度及对噪声和初始轮廓的鲁棒性.     

一种基于新的图象力的水平集算法

针对用传统的水平集方法处理心脏MRI(核磁共振图)这类含有强噪音、弱边界等现象的图像很难取得理想的分割结果的问题,这里将聚类信息和图像ROI信息相结合,构造基于新的图像力的水平集速度函数,该速度函数有较强的抗噪性能,并且能够处理含有弱边界、低对比度的图像。实验表明该方法具有良好的分割效果。     

基于变分水平集的图像分割模型

基于传统的变分水平集方法的图像分割,水平集函数必须周期性地重新初始化使之保持为符号距离函数,这存在如何选择重新初始化的时间和方式的难题.Li模型通过在能量泛函中引入一个内部约束能量,去除了水平集函数在演化过程中需重新初始化的难题.通过对Li模型的分析,提出了一个新的变分水平集的分割模型.该模型通过在能量泛函中加入一个较简单的内部约束能量,同样可以实现水平集演化过程中的无需重新初始化.并且通过对边缘停止函数的重新定义,引入了新的外部能量,使得本文模型对噪声图像的分割更具鲁棒性.实验表明无论是在收敛速度上,还是在对噪声图像的分割质量上,本文模型和Li模型相比都具有一定的优势.     

基于图像层的双水平集图像分割

传统C-V模型可以将待分割图像分割成目标和背景两区域,但无法实现对多目标图像的分割.多相C-V模型能够对多目标图像进行分割,但需要多次迭代,计算量较大.为了解决上述问题,提出一种基于图像层的双水平集分割算法,该算法通过引入背景填充技术来改变图像背景,从而形成新的图像层,双水平集不断地在新的图像层中进行分割,直到所有目标被分割.这样通过双水平集就可以实现对多目标图像的分割.实验结果表明:该算法能够实现多目标分割,且迭代次数较少,同时具有较强的抗干扰能力和较快的收敛速度.     

在图像分割中对水平集函数应用的研究

图像分割是从图像处理到图像分析的关键技术,几何活动轮廓模型是为解决图像处理和计算机视觉领域广泛存在的图像分割问题而提出来的。水平集函数是在研究几何活动轮廓模型时将界面或者演化曲线看成高一维空间中某一函数山原型。文章在分析传统水平集函数和距离保持水平集函数优缺点的基础上,引入图像相依的权系数v（I）代替常值权系数,提出了一种自适应距离保持水平集函数。然后通过对水平集函数求其偏微分方程,经过数值实现并求出其解,从而得出图形界面的基本形状和特征。     

改进C-V模型的木材缺陷彩色图像分割研究

分析了木材节子缺陷图像的特点,将彩色图像作为一个整体的图像进行处理,保护了彩色图像信息的特性,提出了一种基于AOS的扩展C-V矢量模型及背景填充耦合的木材节子缺陷彩色图像分割算法。对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集矢量图像分割模型进行了改进,使分割速度得到了提高;用AOS算法改进了原模型的差分格式,使得差分格式无条件稳定;结合背景填充技术,使得到的新图像缩减了目标与背景间的特征差别。实验结果表明该方法可以较好地实现对木材死节、活节和虫眼等缺陷的彩色图像分割,也可实现对单板多节子缺陷彩色图像的分割,为木材缺陷边缘检测提供一种行之有效的方法。     

基于NL-Means的双水平集脑部MR图像分割算法

针对脑部MR图像中通常伴有灰度不均、高噪声的缺点,且传统水平集无法有效分割的问题,提出了一种基于NL-Means的双水平集算法。首先,利用改进型NL-Means算法对带有噪声的医学图像进行去噪处理,再通过双水平集算法对图像进行分割,提取多目标区域,为了去除医学图像中灰度不均对分割效果的影响,所提算法引入了偏移场拟合项,进一步改进了双水平集模型,进而对去噪图像分割效果进行了优化处理。实验结果表明,所提算法能有效地解决灰度不均与高噪声的问题,能够将伴有灰度不均的高噪声脑部MR图像完全分割出来,从而获得预期的分割效果。     

基于声纳图像的水平集分割算法研究

针对现有的图像分割方法无法准确地分割声纳图像的问题,提出了一种改进的水平集声纳图像分割方法。介绍了LBF能量模型,借鉴其无重初始化的水平集演化思想。为克服声纳图像中复杂背景带来的负面效应,利用形态学顶帽—底帽变换对声纳图像进行预处理,并在此基础上进行无需初始化的水平集分割。进行仿真对比实验,实验结果显示:与LBF能量模型相比,改进的水平集分割方法更加适应于背景不均匀的声纳图像分割。     

Adaptive active contour model driven by image data field for image segmentation with flexible initialization

In this paper, a novel adaptive active contour model based on image data field for image segmentation with robust and flexible initializations is proposed. We firstly construct a new external energy term deduced from the image data field that drives the level set function to move in the opposite direction along the boundaries of object and an adaptive length regularization term based on the image local entropy. The designed external energy and length regularization term are then incorporated into a variationlevel set framework with an additional penalizing energy term. Due to the adaptive sign–changing property of the external energy and the adaptive length regularization term, the proposed model can tackle images with clutter background and noise, the level set function can be initialized as any bounded functions (e.g., constant function), which implies the proposed model is robust to initialization of contours. Experimental results on both synthetic and real images from different modalities confirm the effectiveness and competivive performance of the proposed method compared with other representative models.

     

融合区域和边缘特征的水平集水下图像分割

目的 水平集模型是图像分割中的一种先进方法,在陆地环境图像分割中展现出较好效果。特征融合策略被广泛引入到该模型框架,以拉伸目标-背景对比度,进而提高对高噪声、杂乱纹理等多类复杂图像的处理性能。然而,在水下环境中,由于水体高散射、强衰减等多因素的共同作用,使得现有图像特征及水平集模型难以适用于对水下图像的分割任务,分割结果与目标形态间存在较大差异。鉴于此,提出一种适用于水下图像分割的区域-边缘水平集模型,以提高水下图像目标分割的准确性。方法 综合应用图像的区域特征及边缘特征对水下目标进行辨识。对于区域特征,引入水下图像显著性特征;对于边缘特征,创新性地提出了一种基于深度信息的边缘特征提取方法。所提方法在融合区域级和边缘级特征的基础上,引入距离正则项对水平集函数进行规范,以增强水平集函数演化的稳定性。结果 基于YouTube和Bubblevision的水下数据集的实验结果表明,所提方法不仅对高散射强衰减的低对比度水下图像实现较好的分割效果,同时对处理强背景噪声图像也有较好的鲁棒性,与水平集分割方法（local pre-fitting,LPF）相比,分割精确度至少提高11.5%,与显著性检测方法（hierarchical co-salient detection via color names,HCN）相比,精确度提高6.7%左右。结论 实验表明区域-边缘特征融合以及其基础上的水平集模型能够较好地克服水下图像分割中的部分难点,所提方法能够较好分割水下目标区域并拟合目标轮廓,与现有方法对比获得了较好的分割结果。     

高分辨率极化SAR图像水平集分割

目的 传统的极化SAR图像分割方法中,由于采用的统计分布模型不能较好地描述高分辨率的图像纹理特征,导致高分辨率极化SAR图像分割效果较差。针对这个问题,本文将具有广泛适用性的KummerU分布嵌入到水平集极化SAR图像分割方法中,提出了一种新的极化SAR图像分割算法。方法 将KummerU分布作为高分辨率极化SAR图像的统计模型,定义一种适用于极化SAR图像分割的能量泛函;利用最大似然法对各个区域的KummerU分布进行参数估计,并通过数值偏微分方程的方法求解水平集函数,实现极化SAR图像的区域分割。结果 分别对仿真全极化数据,真实全极化数据进行分割实验,结果表明本文提出的方法其分割精度高于传统方法,分割精度高于95%,从而验证了新方法的有效性。结论 本文算法能够对各向同质区和各向异质区的极化SAR图像都能取得良好的分割效果,并适应于多种场景,有效地分割出背景和目标。     

基于简化Mumford-Shah模型的水平集红外图像分割算法

由于红外图像大多具有目标模糊,对比度低的特点,传统的分割方法容易受到噪声和边界轮廓的影响而导致分割效果不佳,提出了一种基于简化Mumford-Shah模型的水平集红外图像分割算法.该算法能够通过将初始闭合曲线嵌入水平集函数,利用函数的求解从而达到图像分割的目的.仿真实验结果表明,该分割算法与初始轮廓线位置无关,受边界轮廓线和图像噪声的影响较小,具有较强的鲁棒性,在目标与背景灰度级差别较小的红外图像的分割中取得了较好的效果.     

参数自适应的KPCA先验形状约束目标分割

为克服固定先验形状在分割可变形目标时的困难,提出一种基于核主元分析(KPCA)的参数自适应先验形状约束水平集分割方法.首先使用KPCA变换获取目标先验形状特征空间的基底向量;其次用Parzen窗估计待分割图像的灰度分布以构造图像数据能量项;然后使用仿射变换对齐图像感兴趣区域与先验形状,从而将目标形状先验知识集成到分割模型中;最后在基于水平集方法求解演化方程时自适应地估计参数,实现形变目标的分割.实验结果表明,相比于CV (Chan-Vese)模型和单先验形状约束的水平集方法,该模型能够有效地分割不同姿态的目标形状.