LCV模型在医学图像分割中的应用

针对C-V模型不能充分利用图像局部区域灰度变化信息从而导致难以准确分割灰度不均物体等缺陷,提出一种基于局部区域的C-V(LCV)模型。利用计算局部窗函数内的加权灰度均值来取代全局均值,并加入约束水平集函数为符号距离函数的能量项,从而避免水平集函数的重新初始化。对医学图像的分割结果证明LCV模型在分割灰度不均物体方面优于C-V模型,其分割效率高于LBF模型。     

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...     

一种新的水平集图像分割方法

对Chan-Vese提出的基于简化Mumford-Shah区域最优划分模型和测地线主动轮廓模型在水平集框架下的物理机理进行了分析,在充分考虑其模型优点的基础上,通过构造新的能够整合局部边缘信息和全局区域信息的演化函数对上述模型所存在问题进行了针对性处理,得到了一种新的水平集图像分割模型。人工合成图像和红外光学图像的仿真结果表明,在同样的模型参数条件下,该文模型具有比传统CV模型和GAC模型更高的演化效率和分割质量。     

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。     

基于先验形状信息的水平集图像分割

针对现有水平集方法对于具有强噪声或弱边界的目标进行分割时存在的问题,提出了一种基于形状先验的图像分割方法.该模型采用变分水平集方法,融合了区域特征和边界轮廓特征,并通过相似性匹配选择最佳先验形状.该模型不仅对具有强噪声和弱边界的复杂图像具有较好的分割效果,而且有效地解决了曲线演化的初始轮廓的确定问题.与传统方法进行对比实验,结果表明,该方法具有较好的分割效果和较高的准确率.     

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。     

水平集方法在肝脏CT图像分割中的应用

本文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,此模型有很大的优越性,但对于目标与背景对比度较小这种情况不能得到一个好的分割效果。该模型应用于CT图像中肝脏的分割时,主动轮廓曲线会跨越肝脏边界从而导致错误的分割结果。通过修正边缘检测函数,加强了其在目标边界处的约束效果,使得主动轮廓曲线在目标物体边界处停止演化,这样能够准确的将肝脏分割出来,保证了分割的正确性。实验证明了该方法的可行性。     

一种改进的快速C-V水平集红外图像分割

当红外图像中包含较强噪声时,C-V模型水平集分割方法会产生大量冗余轮廓;同时,C-V水平集采用偏微分方程(PDE)实现,存在计算量大、分割速度慢的缺点.为此,本文提出了改进的快速算法,该算法保留了C-V模型的全局优化特性,并通过窗口滤波整合图像邻域空间信息来构建曲线进化的外部速度,从而提高C-V模型的抗噪性并减少分割中产生的冗余轮廓;采用基于双链表的快速水平集算法来实现曲线的演化,去除了传统算法中的重新初始化和PDE求解的过程,减少了迭代步数,提高了分割的速度.实验结果表明,本文算法对边缘模糊、噪声较大的红外图像能实现快速而有效的分割.     

水平集的图像分割方法综述

图像分割是图像处理中的关键技术之一,Osher和Sethian提出的水平集方法有效地解决了以前算法不能解决在曲线演化过程中的拓扑变化问题。目前,基于水平集方法的图像分割算法很多,对于不同应用领域的图像处理问题,人们都提出了相应的解决方法,而且大量的研究者还在不断改进和提高这些算法的效率和有效性。因此,本文按照水平集算法在图像分割中应用的发展历程将其分为3种情况进行了综述,以此为该领域读者提供借鉴。     

多相主动轮廓模型的眼底图像杯盘分割

目的 视盘及视杯的检测对于分析眼底图像和视网膜视神经疾病计算机辅助诊断来说十分重要,利用医学眼底图像中视盘和视杯呈现椭圆形状这一特征,提出了椭圆约束下的多相主动轮廓模型,实现视盘视杯的同时精确分割。方法 该算法根据视盘视杯在灰度图像中具有不同的区域亮度,建立多相主动轮廓模型,然后将椭圆形约束内嵌于该模型中。通过对该模型的能量泛函进行求解,得到椭圆参数的演化方程。分割时首先设定两条椭圆形初始曲线,根据演化方程,驱动曲线分别向视盘和视杯方向进行移动。当轮廓线到达视盘、视杯边缘时,曲线停止演化。结果 在不同医学眼底图像中对算法进行验证,对算法抗噪性、不同初始曲线选取等进行了实验,并与多种算法进行了对比。实验结果表明,本文模型能够同时分割出视盘及视杯,与其他模型的分割结果相比,本文算法的分割结果更加准确。结论 本文算法可以精确分割医学眼底图像中的视盘和视杯,该算法不需要预处理,具有较强的鲁棒性和抗噪性。     

区域信息和水平集方法的图像分割

随着图像处理技术不断发展,图像分割技术也在不断的走向成熟,但是目前比较成熟的分割方法都存在一定的局限性,传统的分割方法一般都难以实现全局分割,而且对目标边缘比较模糊的物体难以实现有效的精确的分割;基于区域信息和水平集方法的图像分割算法弥补了这些缺陷,该算法是在传统的动态轮廓GAC模型和C_V模型的基础上进行改善;通过实验分析,首先,该算法极大提高了图像分割的精确性,使得轮廓线能够在要分割目标的边缘附近停止演化,即使目标的边缘是模糊不清的图像,该算法也能实现精确地分割;其次,该算法还克服了传统动态轮廓分割算     

基于局部区域信息的水平集医学图像分割方法

针对医学图像中存在的亮度分布不均匀（intensity inhomogeneity）的特点,对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集分割图像的算法进行了改进。局部区域信息是对亮度分布不均匀图像进行准确分割的关键,但是传统的基于区域信息的C-V模型没有利用到这种局部区域的图像信息,因此无法正确分割强度分布不均匀图像。利用局部区域信息构造能量函数,提出了一种基于局部区域信息的改进C-V模型。该模型无需大量计算,水平集函数可快速收敛。MR图像、血管造影图像和X线骨折图像的实验结果证明了该方法的高效性。     

双重轮廓演化曲线的图像分割水平集模型

目的几何活动轮廓模型的标志性模型C-V模型及其改进LBF模型受到关注,然而这两个模型对初始轮廓曲线较强的依赖性使得模型在实际图像目标分割中表现出不稳定性或具有较高的时间复杂性。本文在对C-V模型及LBF模型的原理及对初始轮廓曲线的依赖特性进行分析的基础上,提出一种基于双重轮廓演化曲线的图像分割水平集模型。方法所提出模型的主要过程如下:1)通过设置内、外两条轮廓线,使模型在演化过程中分别从目标的内部和外部向目标边界逼近,两条轮廓线的设计原则简单,其分别位于目标的外部和与目标有重叠;2)两条轮廓线的演化走向是通过在模型中设置相关项自动控制的,即演化过程中通过最小化内、外轮廓之间的差异来自动控制两条轮廓曲线的演化趋向,使之同时从目标的内部和外部向目标边界逼近,并逐渐稳定于目标的边界。结果所提出的模型通过设置内部能量泛函项,避免了对符号距离函数的重新初始化;通过采用全局化的正则函数,增加了模型对复杂异质区域边界的捕捉能力;通过采用内、外轮廓线同时演化机制,避免了模型对初始轮廓线的过依赖性。结论所提出的模型很好地解决了传统基于区域的分割模型对轮廓曲线初始化的过依赖问题,对初始轮廓线的设置较为简单且具有较强的鲁棒性,对图像目标的分割较为准确和稳定。     

一种区域自适应主动轮廓模型的图像分割方法

为了有效地分割灰度不均匀图像,提出了一种区域自适应主动轮廓模型,在该模型中,定义了一个包含全局能量项和局部能量项的能量泛函。在算法的初期,全局能量项占主导地位,它具有收敛速度快、对初始轮廓不敏感的优点。在算法的后期,局部能量项占主导地位,它具有定位精度高的优点。理论分析和实验结果表明,该模型具有收敛速度快、分割精度高、对初始轮廓不敏感等优点。     

基于区域GAC模型的二值化水平集图像分割算法

针对测地线主动轮廓(GAC)模型进行了改进,提出了一种基于区域的GAC模型.通过构造基于区域统计信息的符号压力函数取代边界停止函数,有效解决了弱边界目标或离散状边界目标的分割问题.该模型采用二值化水平集方法实现,避免了传统实现方法水平集函数需要重新初始化为符号距离函数,从而导致稳定性差、计算量大、实现复杂等缺点.对不同类型图像的试验结果表明:该算法迭代收敛速度比GAC模型传统实现方法明显加快,且可有效防止边界泄漏,分割效果优于传统GAC模型与C-V模型.     

基于Chan-Vese水平集的梯度加速分割模型

为了提高图像分割的速度和精度,提出了一种新的基于Chan-Vese水平集模型(C-V模型)的梯度加速分割模型.首先,在C-V模型的能量函数中加入一个内部能量项,抵消演化过程中水平集函数和符号距离函数的偏差,从而消除分割中周期性重新初始化的过程;其次,提出了梯度加速项,通过感兴趣区域的图像特征,快速得到该区域的边界,且能够提高弱边界的分割精度.实验证明,提出的方法不仅能够加速特定区域的分割、提高分割精度,还能保持分割过程的稳定性.     

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。     

一种改进的活动轮廓模型图像分割方法

基于全局信息的活动轮廓模型不能有效分割灰度不均匀图像,而基于局部信息的活动轮廓模型对轮廓初始化位置比较敏感。为此,提出结合全局信息和局部信息,构造新的符号压力函数（Signed Pressure Force,SPF）,替代Selective Binary and Gaussian Filtering Regularized Level Set（SBGFRLS）模型中的符号压力函数,同时构造一种新的气球力函数,并采用SBGFRLS水平集方法演化轮廓曲线来分割图像的方法。实验结果证明该方法能有效分割灰度不均图像,同时对轮廓初始化位置不敏感,对噪声有较好的抗干扰性。     

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。     

变分水平集方法在灰度不均图像分割中的应用

灰度不均严重影响图像分割的准确性,主动轮廓模型广泛应用于图像分割中。为了克服灰度不均对图像分割的影响,提出了一种基于变分水平集的主动轮廓模型。该模型利用了图像局部统计信息的均值和方差,适合对灰度不均图像分割。为了检验算法的性能,利用该算法和经典算法作对比实验,结果表明,不管是对合成图像还是真实图像的分割,都验证了该方法的有效性,而且该方法在曲线演化过程中无需重新初始化水平集函数,在一定程度上减少了计算量。