基于改进C-V模型的图像分割方法

传统C-V模型分割图像利用图像区域特征,忽略 了边缘等能够反应图像细节的特征。为了达到更好的图像分割效果,对于这些细节信息的处理则显得尤为重要。图像的梯度信息在边缘区域具有较大幅值,在同质区域具有较小幅值,因而可以用图像梯度来反映图像的边缘信息。把边缘信息融入C-V模型,利用同质区域信 息和边缘信息控制曲线演化,则可以达到更好的分割效果。本文提出的新模型克服了C-V模型的一些 缺陷,对背景灰度不均匀或含弱边缘的图像能够获得更好的分割效果。     

矢量图像分割的快速C-V模型

为了实现对矢量图像快速有效的分割,在分析矢量图像颜色、空间信息和水平集函数特性的基础上,对主动轮廓分割模型进行了改进,提出一种免重新初始化的矢量图像分割模型.在C-V(Chan-Vese)模型中引入了非线性热方程的符号距离函数的约束项,通过对非线性热方程传导率的均衡化使水平集函数始终保持符号距离函数的特性,完全取消比较...     

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.     

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。     

基于改进活动轮廓模型的图像分割

针对图像分割中的灰度不均匀和轮廓初始化问题,提出一种基于区域的活动轮廓模型。将图像的全局信息和局部信息作为能量项驱动活动轮廓向目标边缘演化,以有效分割灰度不均匀图像,为保证图像分割的速度和精度,在能量方程中加入长度项和惩罚项,并采用梯度下降法得到该模型的最小化能量方程。实验结果表明,和局部二值拟合模型、局部图像拟合模型相比,该模型能分割灰度不均匀的图像,对初始轮廓曲线大小和位置更不敏感,且分割图像所需的迭代次数、迭代时间更少。     

改进的多目标图像的水平集分割模型

Guo等人利用n个水平集方程构造n个区域提出一种改进的CV模型（简称MCV模型）,该模型需要的迭代次数很少,提高了图像分割的效率,但其分割结果受初始曲线位置的影响较大,极易陷入局部最优,无法分割复杂图像,且利用传统的Heviside函数无法得到准确的均值信息,因此无法保证数值的稳定性。本文对MCV模型进行改进,先对图像进行预分割得到初始曲线以提高分割效率且能保证分割结果全局最优,构造新的符号函数取代传统的Heviside函数改进MCV模型以保证数值稳定性。对MR图像进行的分割实验表明,其在保证迭代次数较少的同时分割更加准确。     

应用改进的C-V模型分割牛肉眼肌图像

牛肉眼肌图像的分割是牛肉自动分级的重要步骤。基于水平集的C-V模型采用两个具有不同均值的分块连续区域分割图像,在迭代过程中,为了约束水平集保持为符号距离函数,必须对其进行重新初始化,大大增加了计算量,降低了曲线演化速度。为此,通过加入边缘检测函数和惩罚项因子,提出了改进的C-V水平集模型,并用于牛肉图像分割,同时与模糊C均值聚类、阈值分割法进行了对比。结果表明:采用改进的C-V模型对牛肉图像进行分割,准确提取了眼肌边缘,分割出了脂肪和肌肉区域,准确率高;曲线演化过程中无需对水平集函数符号初始化,加快了曲线演化速度。     

基于互信息和Chan-Vese模型的图像分割方法

针对多目标物体图像的分割问题，该文在Chan-Vese模型(C-V模型)的基础上，提出了基于互信息和Chan-Vese模型的图像分割方法。该方法结合多级分割的思想，引入了信息论中互信息的概念，替代多级分割中的灰度平均方差，将互信息量作为判断分割是否完成的标准。实验结果表明，该方法能够有效地解决多目标物体图像以及弱边界物体的分割问题。     

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。     

能量传导模型及在医学图像分割中的应用

提出了一种基于水平集框架的能量传导模型ECM(energy conduction model)用于对医学图像进行分割.该模型通过对图像中的灰度分布和空间中的温度场分布进行对比,有效定义了图像能量和图像能量的传导方程,并通过模拟热量传递的过程对方程进行求解.ECM模型的优点在于,它在描述图像灰度分布的全局特征的同时,有效地捕捉到图像局部区域的灰度对比度变化,因此它能够对灰度分布不均匀和含有噪声的图像进行精确分割.基于水平集函数本身的拓扑可变性,该方法还能够实现同一图像中的多目标分割.使用该方法对模拟和真实的医学图像进行了分割实验,实验结果表明了该方法的有效性和可靠性.     

改进的C-V水平集模型图像分割算法

复杂的计算限制了基于Chan-Vese（C-V）水平集模型的图像分割方法的应用。为提高图像分割的速度,提出一种基于C-V水平集模型的改进水平集方法。在一般情况下,只需要几次简单迭代就能分割出物体的轮廓。实验表明,该方法简单高效,能够快速有效地实现图像轮廓分割。     

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Mumford-Shah模型的快速水平集图像分割方法

该文对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集分割图像的算法做了两方面的改进:首先改进了C-V方法的偏微分方程,使得C-V方法可以快速计算出全局最优分割;其次,采用源点映射扫描方法来快速计算符号距离函数,克服了常规水平集方法中构造符号距离函数计算量大的缺点,并结合该文所提出的基于快速步进法生成符号表的方法,进一步提高了计算稳定性.两方面的改进提高了计算的速度和分割效果,试验统计结果显示,对于512×512的大幅图像,一般只需要10次左右的迭代就可以得到最优的分割效果.对合成图像、生物医学图像的分割结果表明了本文方法的稳健、快速.