基于图割的单水平集迭代终止算法

针对C-V模型中变分水平集优化方法存在的最佳迭代次数难于确定,且容易陷入局部最优等不足,借鉴图割算法在较短时间内能得到全局最优的优势,提出一种基于图割的单水平集迭代终止算法.首先在目标区域设定一条初始轮廓线,采用无须重新初始化的C-V模型对轮廓线进行迭代,当轮廓线内部面积变化值小于预先给定的阈值时终止迭代,然后将此轮廓线作为图割算法的初始轮廓线进行图像分割.实验结果表明,该方法较原始C-V模型大大缩短了迭代时间,稳健性更高,具有较好的图像分割效果.     

基于改进的变分水平集和区域生长的图像分割方法的研究

针对水平集和区域生长方法都存在对噪声和初始边界敏感以及容易从弱边缘处泄露等不稳定的问题,提出了结合待分割目标灰度统计信息和图像梯度信息的水平集演化函数对水平集方法进行改进,并利用区域生长方法解决水平集方法对初始边界敏感的问题.分别用传统区域生长方法、阈值方法、GAC模型、C-V模型、Snake模型以及本文方法进行从腹部CT图像分割肝脏区域的实验比较,实验结果表明:本文方法不仅可以减少图像分割的时间,而且显著地提高了分割质量.     

利用局部离散度活动轮廓模型的强度非均匀图像分割

强度非均匀现象在真实图像中普遍存在,采用常规基于强度的分割算法会导致严重的误分割。针对强度非均匀图像分割,提出了基于局部离散度的活动轮廓模型分割算法。首先定义基于类内类间距离的离散度,然后利用核函数提取局部区域信息,同时加入边缘指示函数加权的轮廓线长度项能量,建立基于局部离散度的活动轮廓模型。最后引入水平集函数惩罚项,避免水平集方法在演化求解时需要不断初始化的问题。合成图像和真实图像实验结果证明本文算法性能稳定,适应于强度非均匀图像的分割。      

一种基于区域竞争法的红外图像分割水平集模型

为有效分割红外图像中边界模糊、对比度低的感兴趣目标,提出了一种基于变分的红外图像分割模型。针对测地线活动轮廓模型(Geodesic Active Contour, GAC)对噪声敏感的问题,假设图像中的目标和背景服从Gaussian分布,再根据像素属于红外目标的概率构造区域能量项,以提高模型的鲁棒性。在模型中引入有符号距离约束,以避免曲线在演化过程中重新初始化,提高模型执行的效率。实验结果表明,本文方法能够有效地分割红外图像中的感兴趣目标。     

基于Chan-Vese模型的树形结构多相水平集图像分割算法

由于Chan-Vese(C-V)模型通过单个水平集的符号将待分割图像划分为目标和背景两个部分,所以当图像的多个目标的轮廓成多连接时,C-V模型将无法表示.为了解决C-V模型在表示目标轮廓上的局限,提出了基于C-V模型的树形结构多相水平集算法.关键策略是通过改变图像背景,使得水平集在新图像上重新收敛;核心技术是依据同时明度对比提出的背景填充技术;算法流程采用多水平集串行收敛方式实现多相分割(n-1次收敛可以实现n相分割,n＞1).实验结果表明,本算法可以表示复杂的区域连接情况(n相分割最多可以表示n连接情况),能够实现多目标分割(n相分割可以实现n-1个目标分割),特别适合于目标中含有子目标的图像.     

一种改进的单参数水平集快速分割方法

针对传统水平集分割方法的参数多且速度较慢的问题,提出了一种新的基于单参数的快速水平集图像分割方法,改进了基于Mumford-Shah模型的Chan-Vese(C-V)模型,引入惩罚函数项、用水平集函数梯度的模取代Dirac函数,并且只保留长度项参数,构造出无须重新初始化且具有全局优化的新模型。此外,在算法实现中引入停止迭代判定式,实现自动分割同时得到单参数的取值规律。人工合成图像和医学图像分割的实验结果表明,该方法具有更快的速度和更好的鲁棒性。由于零水平集函数可以任意设定且便于调整单参数取值,新方法具有更广泛的适应性。     

基于梯度信息的C-V模型图像分割算法

针对传统的C-V模型对于含有多灰度级目标的图像难以准确分割并且分割速度缓慢等问题,提出了在C-V模型中引入梯度信息的图像分割算法。该算法在C-V模型的偏微分方程中加入了基于梯度信息的加速因子和弱目标边界控制力,加速因子的引入可以显著地提高C-V模型的分割速度,弱目标边界控制力可以有效地防止弱目标边界泄漏和漏分割。实验结果表明:该算法能够有效分割出弱目标和提高图像分割速度。     

基于边缘和区域信息相结合的变分 水平集图像分割方法

 针对GAC模型和C-V模型分别存在对弱边缘和灰度渐进图像分割效果不理想以及演化效率低等问题,提出了一种基于边缘和区域信息相结合的变分水平集图像分割方法.结合了图像边缘梯度信息和区域全局信息的能量函数作为模型的外部能量项,引入内部变形能量约束水平集函数来逼近符号距离函数,省去了重新初始化水平集函数的过程,并融入了物体形状先验知识的附加约束信息,提高了分割精度.实验结果表明,论文所用方法对分割噪声弱边缘图像和灰度渐进图像具有一定的有效性和可行性.     

活动轮廓模型综述

基于活动轮廓模型的目标分割、物体跟踪方法是近十几年来图像和视频领域研究的热点,它可以将待处理问题的先验知识与各种图像处理算法有效地融合在一起,比以往的计算机视觉理论有更强的实用性.本文结合图像分割方法从指导思想和所用的数学方法两方面对活动轮廓模型特别是几何活动轮廓模型中基于水平集方法的C-V方法做了一定综述.     

一种新的基于局部信息的拟合模型

对于局部不均匀的图像来说,局部图像信息在图像分割中是非常关键的,然而C-V模型中则缺乏这样的信息。我们提出了一种新的融合了局部边界信息的水平集模型--局部最大最小信息模型,因此此模型能够有效地改进C-V模型在分割不均匀图像方面的性能,即可以解决局部不均匀图像的分割问题克服C-V模型所遇到的一些困难。最终,通过对人工的和真实的图像上的实验证明该模型可以有效地分割局部不均匀图像。     

一种基于k均值的多相位水平集遥感图像分割方法

针对遥感图像的特点,本文提出了一种基于K-均值与改进的多相位水平集模型结合的新方法。相比于传统的水平集模型,改进模型在能量函数中考虑了图像的面积、梯度信息和边缘检测。图像的梯度信息可以克服分割中存在的边缘定位的不准确,边缘检测可以在曲线衍化过程中更好的保持边缘信息。为了加快边缘的收敛速度,避免陷入局部最优,本文提出先对图像进行中值滤波来平滑图像和消除部分噪声,然后利用K均值进行聚类得到明显的特征差异。接着用Sobel算子进行梯度重建,然后用改进的多相位水平集模型进行分割。实验结果显示本文的算法对于遥感图像的分割在时间和精度上都有较好的效果。     

一种基于参数活动轮廓模型的高能闪光照相图像分割算法

针对高能闪光照相系统成像质量较差的特点,提出了一种基于参数活动轮廓模型(Snake模型)的闪光照相图像分割算法.该算法在传统高斯力Snake模型中引入包含图像区域信息的变力,以目标和背景两区域具有最小方差为准则,构建兼顾边缘和区域信息的外部能量函数.数值实验结果表明,该算法对初始轮廓位置不敏感,较好地解决了客体凹陷区域分割问题,能够实现对含噪声的弱边界闪光图像的自动分割.     

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。     

基于能量梯度场映射关系的红外图像分割方法

为了解决红外图像在图像配准中对比度低、背景复杂、红外目标受噪声干扰严重、传统分割方法易产生过分割或欠分割的问题,提出了一种基于改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)和形态学方法的红外图像分割算法。首先根据图像能量分布情况提取纹理图像,将纹理图像通过PCNN进行分割,PCNN的链接强度根据区域能量在梯度场的变化自适应设定;由于PCNN的点火位置集中于红外目标部分,通过点火映射图可以得到连贯清晰的红外目标轮廓;再通过形态学方法滤除背景干扰。结果表明,该方法能够精确分割红外图像,分割结果优于传统方法。     

基于改进Chan-Vese模型的液晶显示屏Mura缺陷分割

液晶显示屏Mura缺陷是一类较难检测的显示缺陷,它具有对比度低、背景亮度不均匀、边缘模糊等特点。针对传统Chan-Vese模型(C-V模型)对其分割时存在误分割及速度慢的问题,本文提出一种改进的C-V模型。首先,依据曲线演化理论,简化了传统C-V模型的图像数据力驱动项,这样减少了迭代过程中的计算量,提高了分割的速度。其次,为了平衡图像的亮度不均匀,在模型中引入一个新的能量项,该能量项与轮廓曲线内、外部之间的亮度差有关,提高了分割的准确性。最后,在算法的实现过程中引入迭代停止的判别式,通过设定分割的精度可以实现迭代的自动停止,并有利于正确地分割出目标。实验结果表明,本文提出的改进C-V模型能够准确分割背景不均匀的Mura缺陷,并且具有较快的速度。     

结合局部能量与改进的符号距离正则项的图像目标分割算法

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。     

基于模糊阈值和水平集的红外图像分割方法

针对阈值法分割红外图像易产生误分割和水平集分割方法受初始曲线限制大,提出了一种结合模糊阈值与水平集的自适应红外图像分割方法。该方法首先采用二维Otsu方法计算阈值,利用该阈值获取模糊阈值分割法中的窗口宽度,使模糊阈值分割法具有自适应性;然后采用此自适应模糊阈值分割法预分割红外图像,利用预分割结果自动获取水平集初始曲线;最后将Chan-Vese方法与Shi方法结合提出改进的水平集方法,并用此方法分割红外图像。实验结果表明,本文方法具有较好的分割效果和较强的鲁棒性。     

基于分形理论和Gabor变换的港口背景红外图像分割

为了对复杂港口背景的红外图像进行有效、快速和准确的分割,根据分形理论的思想,在对红 外图像进行分形处理的基础上,先运用最大类间方差法(Otsu)对红外原始背景图像进行粗分割,然后运用Gabor 变换和Gabor多通道滤波器提取港口背景轮廓,最后使用中值滤波滤除噪声,得到最终的港口背景轮廓图像。通过对实际港 口背景的红外图像进行分割实验,验证了所提方法的可行性和有效性。     

Image segmentation based on multi-region multi-scale local binary fitting and Kullback–Leibler divergence

The inhomogeneity of intensity and the noise of image are the two major obstacles to accurate image segmentation by region-based level set models. To provide a more general solution to these challenges and address the difficulty of image segmentation methods to handle an arbitrary number of regions, we propose a region-based multi-phase level set method, which is based on the multi-scale local binary fitting (MLBF) and the Kullback–Leibler (KL) divergence, called KL–MMLBF. We first apply the multi-scale theory and multi-phase level set framework to the local binary fitting model to build the multi-region multi-scale local binary fitting (MMLBF). Then the energy term measured by KL divergence between regions to be segmented is incorporated into the energy function of MMLBF. KL–MMLBF utilizes the between-cluster distance and the adaptive kernel function selection strategy to formulate the energy function. Being more robust to the initial location of the contour than the classical segmentation models, KL–MMLBF can deal with blurry boundaries and noise problems. The results of experiments on synthetic and medical images have shown that KL–MMLBF can improve the effectiveness of segmentation while ensuring the accuracy by accelerating this minimization of this energy function and the model has achieved better segmentation results in terms of both accuracy and efficiency to analyze the multi-region image.