基于LBP纹理特征和Canny算子的视频分割方法研究

针对目标区域和背景区域交界处颜色相似度较高的图像分割问题,提出基于LBP(Local Binary Patterns)纹理特征和Canny算子的视频分割算法。构造能量函数的数据项颜色模型和光滑项对比度模型;根据当前block直方图与LBP背景模型直方图的相似度调整全局颜色模型和局部颜色模型的比例来改进颜色分量;通过Canny边缘检测方法对改进后颜色模型生成的图像进行检测,将得到的边缘检测结果应用到对比度分量模型中来增加前景和背景对比度;使用Graph Cut算法对能量函数进行求解,得到最终分割结果。实验结果表明,当背景光照发生变化且前景和背景交界处颜色相似时,该算法具有明显优势。     

基于局部空间自适应MRF模型的图像分割

针对固定参数的点对马尔可夫随机场(Pairwise MRF)模型不能充分描述图像丰富的统计特征的问题,在研究 Pairwise MRF 模型的基础上,提出一种自适应分割算法.该算法首先建立一种空间自适应的局部区域 MRF 分割模型,并对局部区域的先验知识进行自适应估计;然后通过局部收敛的循环置信度传播(LBP)算法最大化自适应 MRF 模型的全局后验概率.实验结果表明所提出算法具有较好的分割结果.     

基于纹理与灰度协同进化的图像分割算法

为了获得更好的分割效果,成功地将局部二值模式(LBP)纹理模型和灰度特征纳入到合作型协同进化算法(Co-CEA)框架中,并实现了图像分割。 该方法首先分别对LBP纹理模型和灰度特征进行编码,然后运用Co-CEA进行进化操作,最后通过本文提出的联合适应度函数确定分割区域。实验结果表明该方法在分割质量上效果明显,并有效地降低了时间复杂度。     

基于区域混合活动轮廓模型的医学图像分割

针对变分水平集算法在图像分割过程中计算量较大且收敛速度慢的现象, 在一些基于区域的活动轮廓模型基础上提出了一种新的基于区域混合模型的非凸正则化活动轮廓模型。该模型构造了一个新的能量泛函,该能量泛函结合了考虑图像局部聚类性质的LBF模型和测地线模型,增加了非凸正则化项,加快了轮廓曲线的收敛速度,可以很好地保持区域形状并能防止边缘过平滑,然后通过经典有限差分法求得能量泛函的极小值。最后,在合成图像和医学图像上做了仿真实验,结果表明,该算法具有较快的收敛速度 和很好的鲁棒性,分割结果也较准确。     

基于Chan-Vese模型的医学图像分割算法

在二维Otsu方法和Chan-Vese模型的基础上,提出了一种新的医学图像分割算法。首先用二维Otsu方法将图像分成目标、背景、边缘和噪声等4部分,然后通过一个能量函数来判断边缘和噪声区域中各像素点属于背景还是目标,并利用同质区域的全局信息对初始分割结果进行微调,得到更精确的分割效果。该算法优化了初始轮廓位置,有效地解决了初始位置影响曲线演化速度问题,并通过逐点代入法来极小化能量函数,减少了计算量,提高了图像分割的速度。实验结果表明,提出的算法具有抗噪性,分割效果良好,有很好的实际意义。     

基于超像素的Grabcut彩色图像分割

针对以像素为节点建立图模型进行图像分割耗时的特点,文中提出了一种基于超像素的Grabcut彩色图像分割方法.首先用户在目标所在区域手动标定一个矩形框;然后用两次分水岭算法将图像过分割成区域内颜色相似的小区域(超像素),用分割得到的超像素作为图的结点构建图模型;以每个超像素的颜色均值代表所在分块的全部像素点估计GMM(高斯混合模型)参数;最后用最小割算法求得吉布斯能量的最小值达到最优分割.实验结果表明,该算法以极少数超像素代替海量像素,在得到较好分割结果的同时,极大地缩短了运行时间,加快了分割速度,提高了效率.     

一种新的MLBP-Otsu算法及在舌裂纹分割中的应用

中医舌诊中只有精确、完整地分割出舌裂纹,才能准确地对舌裂纹信息进行定量化的特征表示与描述,而目前少有方法能达到此要求。为此,提出了一种新颖的基于改进的局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）算子与Otsu阈值分割技术相结合的舌裂纹分割算法（MLBP-Ostu算法）。根据舌裂纹的纹理特征对传统LBP的模式分类方法进行重定义;引入一个粗糙度度量因子[R],如某区域的[R]值偏小或偏大,则把其归类为非裂纹区,不进行LBP特征值计算;利用Otsu方法对前面得到的LBP特征图进行阈值分割,从而得到舌裂纹的二值图像。实验结果表明,该算法能较精确、完整地分割出舌裂纹,并且不需要预先分割出舌体区域,为将来舌诊的定量化研究及临床应用提供了有效手段。     

一种新的灰度非均匀图像分割模型

基于局部区域的主动轮廓分割模型在针对灰度非均匀图像进行分割时,容易受到初始轮廓曲线位置的影响,且基于水平集模型的数值实现速度较慢。为此,提出一种新的图像分割模型。该模型采用局部符号差能量项作为曲线演化的驱动力,为减少模型对初始轮廓曲线位置的依赖,采用全局凸分割策略,得到一个离散化的凸分割模型,该模型包含Mumford-Shah分割模型中的二次光滑项,使分割后的区域更加平滑,使用split Bregman迭代算法进行数值实现。实验结果表明,与局部二值拟合模型、局部符号差能量模型相比,该模型能对灰度非均匀图像进行较准确的分割,具有较快的运算速度和较好的鲁棒性。     

结合FCM和RSF模型的医学图像分割方法

针对现有活动轮廓模型初始化敏感的缺点,提出一种新的基于区域的活动轮廓模型。该模型采用模糊c均值聚类(FCM)算法对图像进行预分割,将预分割结果二值化为种子标记矩阵,作为下一步水平集演化的初始轮廓,解决了初始化敏感问题;引用RSF(Region-Scalable Fitting)模型的局部区域项作为能量项,提高了分割灰度分布不均匀图像能力;使用高斯滤波方法正则化水平集函数,避免了重新初始化过程,提高了分割效率。实验结果表明:该模型避免了初始化,具有分割结果精确、分割效率高的特点。     

基于局部自适应先验MRF模型的快速BP图像分割算法

针对常规MRF分割模型不能有效描述图像的局部特征、常导致图像的过分割现象,提出了一种局部自适应先验的MRF模型。该模型利用图像的邻接区域信息建立了一种局部自适应特征MRF模型。基于提出的模型,建立了一种具有快速收敛策略的区域BP算法对MRF模型的区域消息进行传递,有效解决了区域BP算法的计算量大的问题。实验结果表明,与常规区域BP算法相比,提出的分割方法具有更快的分割速度和精度。     

基于局部区域能量最小化模型的图像分割

在马尔可夫随机场(MRF)和概率理论的基础上,提出局部区域能量最小化模型,将传统基于像素的分割转化为基于区域的分割,能减小均匀区域中的误分类率。在该模型和MRF模型下,使用ICM算法、Gibbs采样算法、Metropolis采样算法对图像进行分割,结果表明该模型能取得更精确的分割结果,可有效拟制图像噪音和纹理对分割的影响。     

基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型的图像分割

针对低阶马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题, 提出一种基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型(Higher-order MRF model with multi-node topological overlap measure, MTOM-HMRF)的图像分割方法. 首先, 为描述图像局部区域内多像素蕴含的复杂空间拓扑结构信息, 利用多节点拓扑重叠测度建立图像局部区域的高阶先验模型; 其次, 利用较大的局部区域包含更多的标签节点信息能力, 基于Pairwise MRF模型建立基于局部区域的部分二阶Potts先验模型, 提高分割模型的抗噪能力; 再次, 为有效描述观察图像场与其标签场的似然特征分布, 研究利用局部区域内邻接像素的Hamming距离引入图像局部空间相关性, 建立局部空间一致性约束的高斯混合分布; 最后, 基于MRF框架建立用于图像分割的多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型, 采用Gibbs采样算法对提出模型进行优化. 实验结果表明, 提出模型不仅能有效抵抗图像强噪声和复杂的纹理突变干扰, 鲁棒性更好, 而且具有更准确的图像分割结果.     

基于模糊Gibbs随机场聚类二维直方图的核磁共振图像分割

针对人脑组织结构的不确定性和模糊性,提出模糊Gibbs随机场聚类与二维直方图相结合的分割方法。该方法首先利用均值、方差及邻域属性对隶属度函数进行定义,并建立模糊Gibbs随机场;然后以模糊Gibbs随机场作为先验知识、最大后验概率为判别准则来确定每一个像素的类归属以及它属于该类的隶属度,同时用模糊类的质心来更新类中心;最后将类中心引入二维直方图方法中,找到每个类之间的各个阈值点对图像进行分割。通过实验表明该算法能够准确分割出各种脑组织,对噪声的鲁棒性、结果的准确性及平滑性相对于模糊C均值(FCM)算法都有了很大的提高。     

利用Kolmogorov-Smirnov统计的区域化图像分割

目的 为了在未知或无法建立图像模型的情况下,实现统计图像分割,提出一种结合Voronoi几何划分、K-S(Kolmogorov-Smirnov)统计以及M-H(Metropolis-Hastings)算法的图像分割方法.方法 首先利用Voronoi划分将图像域划分成不同的子区域,而每个子区域为待分割同质区域的一个组成部分,并利用K-S统计定义类属异质性势能函数,然后应用非约束吉布斯表达式构建概率分布函数,最后采用M-H算法进行采样,从而实现图像分割.结果 采用本文算法,分别对模拟图像、合成图像、真实光学和SAR图像进行分割实验,针对模拟图像和合成图像,分割结果精度均达到98%以上,取得较好的分割结果.结论 提出基于区域的图像分割算法,由于该算法中图像分割模型的建立无需原先假设同质区域内像素光谱测度的概率分布,因此提出算法具有广泛的适用性.为未知或无法建立图像模型的统计图像分割提供了一种新思路.     

改进FCM和LFP相结合的白细胞图像分类

研究白细胞图像分类识别中有效的图像分割与特征提取方法,以提高白细胞图像的正确识别率.由于某些白细胞(粒细胞)中颗粒的存在,严重影响细胞核与细胞质区域的正确分割,通过将空间信息与核函数融入模糊C-均值聚类(FCM)算法,提出一种改进的FCM算法.应用该算法对白细胞图像进行分割,并采用数学形态学方法对分割后的图像进行处理,获得了很好的分割效果,解决了粒细胞的质核分割难题.对于细胞的纹理特征提取,通过对局部二值模式(LBP)中阈值参数的模糊化,建立了基于局部模糊模式(LFP)的纹理特征提取算法.运用本文方法进行图像分割和纹理提取,以支持向量机作为分类器,对CellAtlas的100幅白细胞图像进行了分类识别的实验,结果表明白细胞的正确识别率达到93％.     

基于图像片马尔科夫随机场的脑MR图像分割算法

传统的高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）算法在图像分割中未考虑像素的空间信息,导致其对于噪声十分敏感.马尔科 夫随机场（Markov random field,MRF）模型通过像素类别标记的Gibbs分布先验概率引入了图像的空间信息,能较好地分割含有噪声的图 像,然而MRF模型的分割结果容易出现过平滑现象.为了解决上述缺陷,提出了一种新的基于图像片权重方法的马 尔科夫随机场图像分割模型,对邻域内的不同图像片根据相似度赋予不同的权重,使其在克服噪声影响的同时能 保持图像细节信息.同时,采用KL距离引入先验概率与后验概率关于熵的惩罚项,并对该惩罚项进行平滑,得到 最终的分割结果.实验结果表明,算法具有较强的自适应性,能够有效克服噪声对于分割结果的影响,并获得较高的分割精度.     

距离保持水平集演化模型的快速实现算法

针对梯度下降法收敛性较差、对局部极小值比较敏感的问题,提出一种改进NAG算法,并以此替换距离保持水平集演化（DRLSE）模型中的梯度下降算法,进而得到一个基于NAG的图像快速分割算法。首先,给出初始水平集演化方程;其次,用改进NAG算法计算梯度;最后,对水平集函数进行不断更新,从而避免水平集函数陷入局部极小值。实验结果表明,与DRLSE模型中的原算法相比,所提算法迭代次数减少了约30%,CPU运行时间减少了30%以上。该算法实现简单,能够对实时性要求较高的红外图像、医学图像进行快速、有效的分割。     

群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法与脉冲耦合神经网络融合的图像分割算法

针对最大类间方差准则下的图像分割结果携带原图信息量不足、实时性差和脉冲耦合神经网络（PCNN）模型中循环迭代次数难以确定的问题,提出了群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法（OTSU-H）与PCNN融合的自动图像分割算法。首先,充分利用图像的灰度分布信息和相关信息,将图像信息中冗余度、竞争性以及互补性有效地融合,构造二维和三维观测空间,提出了OTSU-H准则的快速递归算法;其次,将快速递推算法的目标函数分别作为布谷鸟搜索（CS）算法、萤火虫算法（FA）、粒子群优化（PSO）算法和遗传算法（GA）四种群智能算法的适应度函数;最后,将优化之后的OTSU-H引入PCNN模型中自动获取循环迭代次数。实验结果表明,与原始的最大类间方差法（OTSU）、最大熵准则以及基于图论分割、像素的聚类分割和候选区域语义分割的图像分割算法相比,所提算法具有较好的图像分割效果,同时降低了计算复杂度,节约了计算机的存储空间,具有较强的抗噪能力。所提算法时间损耗少、不需要训练的特性使得算法的运用范围较广。     

融合颜色与纹理的复杂场景下的服装图像分割算法

针对复杂场景下拍摄到的服装图像的分割问题,提出一种基于先验知识的融合颜色和纹理特征的无监督分割算法。首先利用块截断编码思想将传统的三维颜色空间截断成为六维空间,得到更为精细的颜色特征,并结合改进的局部二值模式纹理特征实现对图像的特征描述;然后根据目标区域和背景区域在图像中出现的统计规律,提出了一种基于先验知识的两分法来对图像进行分割。由于对图像做了分块处理,因此在子图像块的基础上进行的图像分割将更加高效。实验表明,设计的算法能快速有效地将目标区域从各类不同的复杂场景中分割出来,且整个过程无须人工设定任何参数,对后续的图像理解和图像检索具有重要意义。     

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。