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针对传统C-V模型对颜色不均匀图像分割失败并且对初始轮廓和位置敏感问题,以及现有符号距离正则项存在周期性振荡和局部极值问题。该文提出结合局部能量信息和改进的符号距离正则项的图像目标分割算法。首先,将全局图像信息扩展到HSV空间,并使用局部能量项信息分析每个像素及其领域内的统计特性,从而在较少的迭代次数内有效分割颜色分布不均匀图像。其次,改进现有符号距离正则项,改进后的符号距离正则项在避免水平集函数的重新初始化的同时,提高了计算效率,保证了水平集函数演化过程的稳定性。然后,定义阈值判断法的水平集函数演化的终止准则,使曲线准确演化到目标轮廓。该算法与同类模型的对比实验表明该模型具有较高的分割精度和对初始轮廓的鲁棒性。 相似文献
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基于SVM能量模型的改进主动轮廓图像分割算法研究 总被引:3,自引:1,他引:3
为克服经典主动轮廓模型曲线内外区域能量定义在复杂目标与背景分布情况下的不足,本文将高效的支持向量机有监督学习分类器引入基于Mumford-shah模型的主动轮廓图像分割算法中,提出了基于SVM能量模型的改进主动轮廓图像分割方法.该方法首先利用支持向量机的分类结果对于封闭曲线的内外区域分别构造了一种新的图像能量表示方法,因为分割过程充分利用了有监督学习策略,使得本文提出的算法具有更高的稳定性和更加广泛的适用范围,特别是对目标灰度分布不均或存在多纹理的目标也可以得到较好的分割结果.分割时,首先利用SVM实现粗分割得到目标初始轮廓,然后利用改进的Mumford-shah主动轮廓模型进行精确分割,采用粗分割策略一方面可以大大提高分割速度,另一方面也可以提高了算法的自动化程度.对比实验结果表明本文提出的算法具有更大灵活性和更好的分割性能. 相似文献
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一种鲁棒的非均匀灰度图像分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对非均匀灰度图像分割困难及分割效率低下的问题,该文提出了一种基于活动轮廓模型的高效图像分割算法。不同于传统水平集方法中仅用单一信息定义的能量泛函,该算法结合图像的边缘信息和区域统计信息定义了一个新的能量泛函。边缘信息的利用便于演化轮廓线快速精确地定位至物体边缘;区域统计信息由局部统计信息和全局统计信息构成,一方面,局部统计信息的利用能够有效处理图像的灰度分布不均匀现象,另一方面,全局统计信息的利用避免了轮廓线陷入局部极小值。最后,在轮廓线演化过程中,通过高斯卷积核实现快速规则化,避免了传统模型计算代价高昂的重新初始化或规则化。合成图像和真实图像的实验结果表明,该文算法不仅能够快速有效分割灰度分布不均匀的弱边缘物体,而且对于多灰阶复杂结构物体也能够精确分割;同时,该算法对噪声和初始轮廓线具有较好的鲁棒性。 相似文献
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一种基于三维直方图的改进C-V模型水平集图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
对Chan-Vese提出的基于简化Mumford-Shah模型的水平集图像分割方法(C-V模型)做了改进.传统的C-V模型仅将灰度同(homogeneity)作为区域分离准则,这使其对于对比度明显的图像能够取得很好的分割结果.但单一的分离准则往往致使其在分割噪声信息丰富的、灰度分布复杂的医学、遥感以及自然图像等时产生大量的冗余轮廓.为此,本文在改善C-V模型全局优化特性的基础上,整合图像的灰度分布信息、邻域空间信息以及图像所固有的模糊信息构造三维向量(灰度值、模糊均值和模糊中值),提出了一种基于三维直方图的改进C-V模型水平集图像分割方法.自然图像和红外光学图像的试验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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传统Snake模型存在着对轮廓的初始化敏感,对高噪声图像易陷入局部极小值,以及对具有狭长深度凹陷区域的图像无法获得正确轮廓等问题.本文提出了一种基于边缘与区域信息的主动轮廓模型R-Snake(Region Snake).该模型通过文中设计的图像变换算子,并结合区域积分与曲线积分间转化的Green公式,导出了包含目标图像区域信息的区域力.然后由力平衡方程将该区域信息自然直接地引入到主动轮廓提取模型中,从而实现图像的轮廓提取.由于该模型同时利用了图像的区域信息和梯度信息来引导轮廓曲线的演化,使得本文方法不仅扩大了轮廓初始化的范围,降低了对图像噪声的敏感性,而且还增加了轮廓曲线收敛到真实边界的能力.实验结果表明,本文方法具有很强的适应性和鲁棒性,尤其是对高噪声图像和具有狭长深度凹陷的图像获得了优于传统Snake模型的结果. 相似文献
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一种改进的交互式医学图像序列分割方法 总被引:9,自引:0,他引:9
本文介绍了一种结合live wire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法.我们通过把live wire算法和图像分割中一般的区域增长方法结合来改进live wire算法,并用改进后的算法来对医学图像序列中的单张或多张切片进行交互式的准确分割.然后计算机利用活动轮廓模型来自动分割相邻的未分割切片.我们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来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.本文还介绍了一种基于live wire算法思想的简单的分割结果交互式修补方法.实验表明我们的算法仅需少量用户交互就能快速准确的从医学图像序列中分割出感兴趣的物体. 相似文献