利用模糊特征改进Snakes模型的图像分割

利用模糊特征自适应地控制曲线法向力场改进参数主动轮廓模型,改进后的模型可以对弱边缘、无边缘区域和纹理图像进行分割。曲线法向力场加速了曲线收敛到目标区域边界,改进了抓取范围和提取凹区域的能力。对弱边缘图像、医学图像和纹理的分割实验表明,新方法具有良好的性能。     

基于自适应气球力Snake模型的图像分割

针对气球力Snake模型存在对初始轮廓线位置敏感和弱边界泄露的缺点,将图像的全局信息融入到气球力Snake模型中,提出了基于模糊聚类的自适应气球力Snake模型,并应用于图像分割。该模型可以根据图像的区域信息自适应地改变气球力的方向和大小,使得轮廓线能正确收敛到目标边界。实验结果表明:改进模型放宽了对初始轮廓线位置的限制,克服了弱边界泄露的缺点,能使轮廓线在深度凹陷区域得到正确收敛,对噪声的鲁棒性强,且不存在GVF场的临界点问题。     

自适应分割弱边缘的活动轮廓模型

改进LI的保持距离水平集方法,提出自适应分割弱边缘的活动轮廓模型,并证明自适应力的双向性。模型中自适应力的系数加入图像的灰度均值,根据演化曲线的位置自适应的收缩或扩张。结果表明,该方法克服了原LI模型初始轮廓必须完全包围或含在目标物体内的问题,可以任意设置初始轮廓大小及位置,能够分割多目标图像,具有较强的抗噪性。     

结合KL散度和RSF模型的主动轮廓图像分割方法

针对主动轮廓模型在进行图像分割时计算复杂度较高的问题,提出一种基于区域的变分水平集主动轮廓模型图像分割方法.新模型将Kullback-Leibler(KL)散度信息加入到RSF(region-scalable fitting)模型中,在新模型的能量项中通过RSF能量项计算区域内某点和该区域"中心"之间的拟合距离来表示目标区域的相似性,同时通过最大化KL能量项使模型能更容易分离图像中的不同灰度区域,进而使图像分割的计算时间显著降低.该模型可以很好地处理图像的模糊边界和图像噪声等问题,并适用于合成图像和实际图像的分割.通过实验结果的对比可以看出,本模型在保证分割精度的前提下,加快了边缘的收敛速度,提高了图像分割的效率.     

基于几何主动轮廓模型的图像分割方法

为改善传统水平集方法对初始轮廓极其敏感、对复杂图像分割不准确的缺陷,提出一种改进的几何主动轮廓模型分割新方法,构造了新的边缘终止函数,在曲线演化过程中应用可变权系数,算法不依赖轮廓的初始位置,演化曲线也能快速地转化为目标边界.此外,该方法可以识别包含内边界的对象,多目标与尖角边界分割结果理想,可应用到医学图像分割.仿真表明:分割结果的J系数在0.91以上,D系数不低于0.95,算法准确性高.     

基于水平集的自适应保边平滑分割

为了提高活动轮廓模型对自然图像的分割效果,提出了一种新的分割算法。首先将水平集和全变分有机结合,建立了保边平滑分割模型;其次运用聚类算法自适应选取平衡参数,避免了水平集曲线收敛于局部最优;最后根据水平集对不同平滑分量分割区域不同,设计了基于区域置信度的分割平滑收敛函数,解决了分割曲线消失问题。实验表明,该算法对自然图像分割测评分数高于传统活动轮廓分割算法,对图像纹理和噪声不敏感。     

一种新的测地线主动轮廓图像分割方法

测地线主动轮廓模型是一种重要的图像分割方法,它对噪声图的分割效果很大程度上依赖于图像平滑的质量.为了使图像平滑和图像分割有机的结合起来,文中首先利用方向曲率模值提出描述图像平滑度的泛函,推导出一种四阶偏微分方程(PDE)图像降噪模型,它能在有效降噪的同时,保持良好的图像特征.该方法处理结果为分段线性图像,且在目标边缘处梯度存在阶跃.利用降噪结果的这一特点作为图像特征的描述函数,文中提出一种新的测地线主动轮廓(new geodesic active contour)模型.实验表明,新模型轮廓提取能力强、收敛速度快.以文中的降噪模型进行预处理,对基于区域的主动轮廓模型分割效果也有较大的提高.     

利用改进CV模型分割煤矿井下早期火灾图像

针对传统主动轮廓模型难以实现煤矿井下早期火灾图像火焰区域精确提取的问题,提出了一种改进的Chan-Vese(CV)模型.在计算目标和背景全局区域拟合中心的基础上,利用曲线内外区域局部灰度统计直方图获取目标和背景局部区域拟合中心,并对全局和局部区域拟合中心赋予归一化的调节比例,以综合利用图像全局和局部信息;为了加速曲线运动到目标边缘,利用曲线内外区域像素灰度的最小绝对差来取代模型中原有的内外区域能量权重,以提高模型分割效率.结果表明:与CV模型、局部二值拟合模型(LBF)、全局和局部灰度拟合混合模型(LGIF)、引入自适应能量权重的CV模型(WCV)相比较,提出的模型能更加快速、精确地提取煤矿井下早期火灾图像中的火焰区域,在分割效果和分割效率方面均有明显优势.     

一种新的活动轮廓模型图像分割方法

局部二值拟合模型利用图像的局部邻域信息拟合能量函数,局部二值拟合模型相当于对活动轮廓内外进行局部均值滤波,因此该模型对高斯噪声有一定的抗噪性,但是该模型对椒盐噪声污染的图像不能取得令人满意的分割结果。为了提高活动轮廓模型对椒盐噪声的鲁棒性,结合局部二值拟合模型中的局部拟合项,提出一种能消除椒盐噪声影响的新的局部拟合项。提出的拟合项的能量函数极小值是局部区域的中值,新的拟合项相当于对活动轮廓内外进行局部中值滤波,中值滤波对椒盐噪声不敏感。原模型中边缘停止函数是基于图像梯度信息,难以区分图像不同区域间模糊的弱边缘和灰度渐进图像目标,并且容易受到各类噪声的影响,抗噪声能力弱。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,降低高斯噪声和椒盐噪声对分割结果的影响。为了保持活动轮廓在演化过程中的稳定性,在曲线演化迭代过程中必须周期地初始化以使水平集函数重新变成带符号的距离函数,但重新初始化的计算量大。引入一个惩罚能量,解决水平集函数在演化过程中的重新初始化难题。对不同噪声污染的图像进行试验的结果表明,提出的模型可以取得较好的图像分割结果,比CV模型、LBF模型和LIF模型更具有优势。     

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.     

一种基于显著性活动轮廓模型的图像分割方法

为了有效地提取图像中物体的轮廓,结合视觉注意机制,提出一种改进的距离正则化水平集活动轮廓模型的分析方法。首先提取图像的初级特征,构成图像显著图;然后采用最大类间方差法获得显著区域的初始轮廓,以此作为活动轮廓模型中曲线演化的初始位置;最后利用距离正则化水平集演化,获得目标物体的边界,完成图像分割。这种结合视觉注意机制与改进的距离正则化水平集演化方法能够显著降低水平函数演化次数,提高图像分割效率。仿真结果表明,它能有效检测单个及多目标物体的边界,且定位准确。     

改进二值LFI医学图像分割模型

基于区域活动轮廓模型在处理医学特定分割目标时,受到图像背景影响较大,难以提取目标边界轮廓.针对这一问题,提出一种改进LFI模型.该模型构造出局部适当图像来逼近原图像,且引入吸附因子约束曲线演化方向,恢复曲线演化渐进性,使得分割具有针对性.采用二值水平集方法实现整个分割过程,避免了传统水平集数值不稳定性.实验结果表明该方法可以快速有效地分割特定医学图像目标.     

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.     

结合全局和局部灰度拟合活动轮廓模型的图像分割算法

针对局部图像拟合(Local image fitting,LIF)模型对初始轮廓敏感和容易陷入局部极小的缺点,本文提出了一种基于图像区域信息的活动轮廓模型。本模型同时利用图像全局和局部信息来分割图像,其能量泛函由局部项、面积项、长度项和惩罚项4项组成。局部项将图像局部信息融入到模型中,使该模型能够有效分割灰度不均图像。面积项通过引入一个全局指示函数,加快了模型的收敛速度,且能避免陷入局部极小。惩罚项约束水平集函数逼近符号距离函数,使模型无需重新初始化,减少了分割时间。此外,为了实现对图像中感兴趣区域的分割,本文给出了模型的窄带实现方法。实验结果表明:本文模型对初始轮廓的敏感性低,收敛速度快,能准确分割灰度不均的图像,且其窄带实现方法能够实现对图像中感兴趣区域的分割。     

融合Ratio边缘信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种融合边缘和区域信息的变分水平集合成孔径雷达图像分割方法.该方法不需要去除相干斑噪声的预处理过程,利用具有恒虚警特性的Ratio算子提取合成孔径雷达图像的边缘信息,并与无边缘活动轮廓模型结合建立合成孔径雷达图像分割能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,采用变分水平集方法求解演化方程,实现了合成孔径雷达图像的分割.分别采用模拟和真实合成孔径雷达图像对该方法进行了验证,实验结果表明,该方法实现了合成孔径雷达图像中目标与背景的正确分割,具有较好的边缘定位能力.     

提取B超病灶的尺度分解小邻域统计水平集方法

在区域水平集方法基础上,利用小波变换将图像分解成多尺度子图像,对不同尺度子图像进行边缘提取并经过数学形态学算子修正,得到接近目标边界的水平集初始轮廓,解决了区域水平集方法对初始轮廓要求高的问题;接着运用小邻域统计方法计算并判断各像素点小邻域统计信息,筛选出该邻域内有效点集作为本次参数代入水平集公式进行迭代运算。实验表明:与几种现存的水平集方法相比,小邻域统计水平集方法能够较好地抑制B超图像噪声,快速地确定病灶边界,对模糊边界的捕获效果好。     

基于水平集的转炉出钢图像钢渣检测方法

针对转炉出钢红外灰度图像具有噪声大、物体间灰度差较小和边缘模糊等特点,难以实现区域分割及下渣检测的问题,提出一种基于水平集的转炉出钢图像钢渣检测方法.根据钢水与钢渣的轮廓分布特点对Chan-vese活动轮廓模型进行改进,构造双轮廓曲线的演化函数.利用水平集方法求解模型,并通过最小化双轮廓曲线的演化函数来获得分割区域及其灰度特征值.最后通过分割区域的灰度特征值识别钢水与钢渣及计算钢渣含量,完成钢渣检测.实验表明,该方法具有较高的抗噪性和准确性,能很好地应用于红外热成像转炉出钢下渣检测.