一种基于脑部肿瘤MR图像的分割方法

针对传统的分割方法难以实现医学图像自动分割和准确分割的问题,提出了一种基于GVF Snake模型的医学图像分割方法。该方法采用Canny算子的边缘检测结果作为GVF扩散方程计算的边缘映射图,提高了GVF Snake模型的抗噪性能;用分水岭算法自动获取的轮廓作为GVF Snake模型分割的初始轮廓,降低了GVF力场计算的复杂性和分割时轮廓线的迭代次数。分析和实验结果表明,采用该方法对脑部肿瘤MR图像进行分割时,能自动准确地分割出肿瘤区域。     

基于区域信息的Snake模型医学图像分割

本文针对Snake模型应用于图像边缘检测时对于噪音过于敏感的不足和易于从弱边界溢出．提出了一种新的约束力。在新的约束力的作用下，Snake模型可以很好地减小噪音的干扰，防止曲线溢出弱边界，并使初始曲线具有更大的选择空间，使模型的分割性能更好。实验证明该模型可以分割出较好的目标边界。     

基于改进主动轮廓模型的图像分割算法

针对C-V模型对灰度不均匀的图像分割效果不理想的情况,提出一种改进的C-V模型.该模型在C-V模型的基础上,引入非加权的邻域平均和局部窗口方差概念,加快并精确了C-V模型的演化效果,同时在C-V模型的能量函数中加入惩罚项,使得C-V模型在演化过程中无须重新初始化,进一步提高了分割速度.仿真实验结果表明改进的C-V模型较原模型对灰度不均匀图像分割具有较好的分割效果.     

基于Snake活动轮廓模型的视频跟踪分割方法

基于Snake活动轮廓模型,采用时空融合的方式,根据短时间内相邻帧的运动趋势差异相似的前提,首先将视频序列分成若干个小段,每段有k帧视频,选取段内的前两帧为关键帧,通过运动检测的方式自动得到这两帧中运动对象的大致区域;然后进行帧内Snake演变,搜索精确轮廓;最后以关键帧间运动对象形心的运动矢量预测勾勒后续帧的初始轮廓,进行帧内Snake精确轮廓定位,从而实现所有帧的视频对象分割。相比于传统方法,本文方法克服了手动绘制初始轮廓的缺点,在空域对Snake贪婪方法进行了改进而且精确度高,速度快。实验表明,本文方法成功地实现了前后帧图像之间运动对象的对应匹配关系,并通过改进后的Snake贪婪方法得到了精确的分割结果。     

基于主动轮廓模型提取运动目标的图像分割技术

复杂背景下的运动目标分割技术是近年来多媒体通信技术的研究热点之一。文中提出一种基于SNAKE模型的运动目标分割技术。首先，利用运动检测的方法，从视频图像中粗略提取出运动目标；然后再利用SNAKE模型收敛到更为精确的物体边缘。模拟实验的结果表明，该方法对运动目标的提取有较好的分割效果。     

基于SVM能量模型的改进主动轮廓图像分割算法研究

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.     

基于Snake模型的复杂区域图像分割

在复杂区域图像分割中,针对传统Snake模型不能收敛到深凹陷区域等缺点,从内部能量函数和算法实现两方面入手对传统Snake模型进行改进,增加了一项由力作功产生的能量项,并采用Greey算法分两阶段实现.结果表明,改进的Snake模型能迅速地收敛到深凹陷区域和更复杂区域,且减弱了分割结果对初值的依赖性和噪声点对边界的影响.     

图像边缘提取的区域联合分割与主动轮廓模型

在目标的识别与跟踪处理中,目标图像的边缘提取是一项关键技术。采用边缘区域分割和主动轮廓C-V模型算法,而C-V模型更适用于水下的球体、椭球体边缘检测,具有提取的边缘连续的优点。当然,在处理不同的实际问题时,针对环境条件和要求的不同,可以选择适合的算子进行图像边缘提取。     

基于活动轮廓模型的左心室MR图像分割

本文提出一种基于局部与全局特征的活动轮廓模型左心室MR图像分割算法.该算法融合了图像局部信息和全局信息.局部信息包含了图像局部均值和方差信息,来克服图像灰度不均匀的影响.全局信息则较好地提高模型处理图像弱边界的能力,并防止模型陷入局部最优,实验结果表明,改进算法分割出较为精确的心脏左心室MR图像.     

基于GVF Snake的运动目标跟踪方法

针对Snake不能收敛于凹形边缘和收敛速度慢的缺点,结合帧间差分和梯度矢量流主动轮廓模型（GVF Snake）,提出了一种运动目标跟踪方法。首先通过帧间差分得到不同时刻的灰度差异图像,然后用形态方法得到的运动目标粗略轮廓作为Snake的初始轮廓,最后利用GVF Snake的特性,准确地收敛到目标边界。实验证明该方法运算速度快、能够快速地收敛到目标轮廓、准确地跟踪目标,并具有一定的抗噪能力。     

浅析GVF模型在图像分割中的改进应用

本文在分析GVF模型的变形过程中,基于其存在的问题,提出了将傅里叶算子与GVF模型相结合的改进算法.这种算法将形状先验知识引入图像的分割过程中,利用它进行形状相似性的测量.该算法可以根据待提取目标的形状特点,不断自动调整蛇模型的参数,直至提取出合适的目标边缘,在一定程度上解决了图像中目标边缘难以提取的问题.     

基于感兴趣区域轮廓的图像分割方法

针对耗时和区域边界不精确的图像分割问题,对边缘检测方法和区域生长方法进行研究、改进,提出以边缘检测和区域生长相结合的感兴趣区域轮廓的图像分割方法,该方法能够更加精确地对图像进行分割。实验结果表明,该方法对复杂环境下感兴趣区域的图像分割具有良好的效果。     

引入判别准则的主动轮廓分割模型

基于区域信息的主动轮廓模型应用在图像分割中,难以使初始轮廓线的鲁棒性和分割强度异质图像的能力实现有效统一.针对这一缺陷,根据Fisher判别准则,在基于全局区域信息和局部区域信息的主动轮廓模型的基础上,对局部区域信息项进行了变换以及引入了判别准则,得到了一种改进的基于区域信息的主动轮廓模型.改进的模型不仅增强了初始位置的鲁棒性,而且可以有效处理强度异质图像,通过实验检验了该模型的性能.     

图像分割中局部能量驱动的快速主动轮廓模型

为了解决图像对象灰度分布不一致性的分割难题,提高图像分割速度,提出了一个全新的快速主动轮廓模型。它由曲线周围局部的统计信息驱动曲线发生形变演化,并使用图像中的边缘信息来引导曲线的演化方向。模型中,根据区域模板与演化曲线共同定义的局部统计信息创建数据拟合项,并应用水平集方法求解曲线的演化。对合成图像和医学图像的实验结果表明,本文提出的分割模型可以同时分割多个灰度不一致的对象,分割速度快,结果稳定,对噪声具有很好的鲁棒性。     

基于相减运算的图像分割方法研究

图像分割问题是计算机视觉领域中低层次视觉的一个经典难题。文章先简单介绍传统图像分割方法,然后在结合原有方法的基础上,提出一种新的分割方法。通过实验结果,总结新方法与传统方法的特点,提出一种设想与展望。     

基于红外图像统计模型的分割方法

提出了一种新的红外图像的统计模型,它是由高斯和广义Gamma分布复合产生的,对太阳散射、背景热辐射以及闪烁影响都可以进行准确的描述。该模型可以推导出统计矩的闭合表达式,而且取特定的参数值,模型可以变为几类常用的简单模型。模型的参数可基于统计矩估计得到,然后再根据模型实现对图像的合理分割。     

基于类间方差参数活动轮廓模型图像分割

提出了基于类间方差参数活动轮廓模型图像分割法.该方法将气球力参数活动轮廓模型中的恒定气球力替换为包含区域信息的变力,最大化目标和背景两区域类间方差,引导轮廓曲线进化.实验结果表明:对于初始轮廓位置不论是处于目标区域内部,或者是处于背景区域内部,还是与目标和背景区域相交,该模型都能获得正确分割结果.     

基于活动轮廓模型和影像组学的脑卒中图像预测方法

针对脑卒中患者的神经功能缺损程度预测问题,提出活动轮廓模型和影像组学的方法.首先提出基于模糊速度函数的活动轮廓模型方法对梗死病灶区分割.然后提取形态学、一阶统计和纹理特征,接着用LASSO方法来特征选择.最后采用距离加权KNN方法构建分类预测模型.结果表明,提出的分割算法获得的结果接近金标准,分类算法有较好的预测性能.