自适应模型的水平集图像分割方法

水平集广泛应用于图像分割。给出基于传统C-V和GAC模型的水平集方法,在此基础上,介绍了一种结合C-V模型和GAC模型并根据图像特征选择性融入图像局部信息的自适应模型的水平集分割方法。通过实例分析,证明了该方法对分割弱边缘和灰度渐进的图像是有效的,并且抗噪声性能较好。     

水平集方法在图像分割技术中的应用

图像分割是图像工程中热门且举足轻重的一项研究.图像分割的本质是将感兴趣的目标从图像背景中提取出来,以便后续处理,是图像工程中十分关键的一步.重点研究水平集方法在图像分割技术中的应用,通过水平集方法能够将图像梯度信息、区域统计信息和目标形状等信息融入分割框架中,能出色地控制轮廓的演化,同时减少了计算量,从而获得更高的分割...     

基于区域信息的水平集医学图像分割

医学图像分割是医学诊断中非常重要的部分,针对医学图像分割往往出现边缘泄漏和不完全分割等问题,本文提出一种基于区域信息的水平集图像分割方法。该方法通过引入符号压力函数来取代传统的停止函数,可以有效地解决曲线初始位置敏感的问题,同时使得演化曲线摆脱了单方向演化的缺陷,演化曲线根据区域信息来选择演化方向.通过构造新的速度函数可以有效地控制速度大小,当演化曲线接近目标边缘时,速度值较小,可以有效避免边缘泄漏.当曲线远离目标边缘时,速度值很大,节省演化所需的时间.     

木材显微图像的局部水平集分割方法

获取木材显微图像中的细胞组织对于分析木材的种类、材性,以及天气变化等均有重要的意义,而这依赖于图像分割技术。针对木材组织的不均匀性,以及标本制作和获取过程中带来的噪声,将水平集方法中边缘型和区域型两种模型引入,同时结合局部图像信息来提高局部不均匀图像的分割性能。在图像初始分割基础上,通过面积阈值去除水泡等杂质,最终提取导管组织。实验结果表明,提出的模型所得到的分割图像较平滑,而且噪声明显减少,可有效分割局部不均匀木材显微图像。     

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。     

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。     

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。文章将水平集方法用于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。     

基于视觉显著性的变分水平集图像分割仿真

根据传统的水平集方法,在图像分割时,很难准确分割灰度不均衡的图像.提出了一种基于视觉显著性的变分水平集图像分割方法.通过Lab颜色空间建立视觉显著性数据模型,加强图像对比度,提取视觉显著性区域,随后对此区域图像做去燥处理,防止图像内细节信息的丢失.再利用无需初始化的变分水平集,结合能量函数完成内部能量的约束,得到曲线演...     

一种基于水平集的图像分割新方法

首先从理论上分析了无需重新初始化的水平集方法的主动轮廓图像分割模型,该模型对一些具有不光滑的尖角的图像分割时,捕捉这些尖角往往不精确甚至失败。然后通过修正边缘检测函数,则能准确地捕捉到物体的尖角,保证了分割的准确性。实验证明了该方法的可行性。     

基于变分Level Set方法的图像分割

文章主要利用levelset函数隐式地追踪图像的边界来实现图像分割。在该文中首先给出了一个变分问题以及相应的Euler-Lagrange方程,并且提出了一种求解该方程的数值算法,使得计算速度有了很大的提高。数值算例表明,该水平集算法具有数值稳定性,不会出现振荡现象,可以很好地处理拓扑结构的变化。     

基于粗糙集理论的图像分割

图像分割是数字图像处理中的重要问题,阈值分割法是图像分割的典型方法,其中阈值的选择是影响图像分割质量的一个重要方面。为了提高分割的准确度,该文将粗糙集理论应用于分割阈值的确定。将图像基本直方图确定为粗糙集的下近似,而将Histon直方图确定为上近似,由此计算出粗糙度,进而得到有效的分割阈值。实验结果表明,该算法和传统直方图阈值分割法相比,具有较高的分割准确度。     

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.     

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.     

基于多层水平集函数的三维多相图像分割

多相图像分割通常利用多个水平集函数分别定义不同区域的特征函数,其极值求解问题需要对多个函数分别求极值,计算效率较低。针对三维多相图像,提出一种改进的变分水平集模型,采用一个多层水平集函数的n层水平集隐式曲面,将图像划分为n个区域,通过对一个水平集函数求极值,实现三维多相分段常值图像的快速分割与重建。将能量泛函表达为数据项和规则项,借助规则化Heaviside函数设计区域划分的通用特征函数,采用Split-Bregman投影方法进行能量最小化求解。实验结果表明,该模型可以有效地实现三维多相图像分割,与Chan-Vese模型相比,其迭代步数较少,分割速度较快。     

基于粗糙集与差分免疫模糊聚类算法的图像分割

提出了基于粗糙集模糊聚类与差分免疫克隆聚类的图像分割算法。该算法在差分免疫克隆聚类算法的基础上,通过引入粗糙集模糊聚类,将差分免疫克隆聚类算法中的硬聚类变成模糊聚类,从而获得更丰富的聚类信息。具体来说,由于粗糙集的优势是处理不确定的数据,因此,加入粗糙集模糊聚类后更有利于算法解决不确定性问题。通过对9幅图像分割实验结果与4种算法的对比,验证了该算法在聚类性能稳定性方面的优越性,结果还同时证明了该算法具有更高的分割正确率和更好的分割结果。     

一种新的窄带快速区域水平集C-V模型图像分割方法

Chan-Vese提出了区域水平集图像分割C-V模型,该模型随着水平集函数的演化,演化曲线能自然地改变其拓扑结构,因而在很多研究领域有着广泛的应用,特别是在图像分割、目标跟踪领域取得了显著的效果。基于区域的水平集函数比基于梯度的水平集函数在抗噪声方面也表现得更优秀,但是其演化水平集函数也更复杂,主要缺点是演化速度特别慢,限制了在大型高分辫率图像分割中的应用。针对此问题,提出了一种窄带快速区域水平集C-V模型,即先利用GV水平集在低分辨率的图像上检测出大致的边缘,然后映射到高分辨率的图像上,在其边缘的一个窄带内检测更为精确的边缘,其检测速度有了很大的提高。采用高分辫率的大型合成孔径雷达(SAR)遥感图像进行的实验证明了该方法能够快速而有效地提取出海岸线,满足工程中的实际应用。     

基于先验知识水平集方法的草莓图像分割

在实际应用中,当目标本身含有一些固有的颜色纹理特征时,可将这些特征作为一种先验信息,这样可以大大提高分割的准确性.为此,本文提出了一种基于先验信息的改进水平集图像分割方法.首先,利用传统的C-V模型能量项的构造思想构建了基于颜色信息的局部能量项,该项是用于处理彩色图像;然后将颜色分量引入到传统的结构张量中构建出新的扩展型结构张量,该项是用于处理纹理信息;最后,将上述新构造的能量项以及Li模型约束项引入到传统C-V模型中得到新的水平集模型.鉴于草莓果实所具有的颜色信息和纹理信息,本文将上述改进水平集方法应用到农业自动化应用中草莓果实分割中.对实验室环境与草莓生长环境下的草莓图像进行分别实验,结果显示该方法能够不仅能够分割出草莓果实且能够很好地处理草莓表面的纹理信息.另还与OTSU算法、传统C-V模型、改进C-V模型对草莓图像作对比实验,结果表明本文算法均比上述三种算法具有更好的分割效果.