基于ROI信息的活动轮廓模型MR图像分割

参数活动轮廓模型和几何轮廓模型是目前常用的图像分割方法。传统的参数活动轮廓模型在曲线演化过程中仅使用了梯度信息,在处理具有强噪音或弱边界的目标时往往得不到理想的结果,且不具有拓扑可变性。为此,构造一种基于区域信息约束力的参数活动轮廓模型,在新的约束力的作用下,模型可以有效降低噪音的影响并防止曲线从弱边界泄漏,且提高曲线进入细窄区域的能力,将参数模型几何化,使该模型具有拓扑可变的能力。实验表明,该模型具有较好的分割效果。     

医学图像分割技术中变形模型方法的研究综述

医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。医学图像分割技术的发展不仅影响到医学图像处理中其他相关技术的发展,如可视化、三维重建等,而且在生物医学图像的分析中也占有极其重要的地位。近年来,由于一些新兴学科在医学图像处理中的应用,医学图像分割技术取得了显著的进展。对近年来兴起的基于变形模型的医学图像分割技术进行研究,综述了其发展历程和基本原理,分析和比较了基于变形模型的图像分割的各种技术的优缺点,展望了该技术领域以后一段时间内的发展趋势。     

GVF Snake模型中一种新的初始轮廓设置方法

通过对梯度矢量流（GVF）力场迭代和轮廓收敛过程中时间开销大、不能逼近较复杂轮廓等不足之处的分析,提出了一种新的初始轮廓线的设置方法。基于小波变换的多尺度轮廓检测算法,能够较精确地定位出各类轮廓,在此基础上设置的初始轮廓线能够非常好地靠近图像中的各种真实轮廓。实验结果表明,此方法有效地缩小了搜索的范围,减少了GVF迭代次数,提高了轮廓收敛的速度,并保留了GVF Snake模型的所有优点。     

基于活动轮廓模型的人脸轮廓提取

在传统的snake算法基础上,针对人脸轮廓提取这一课题,提出了一种初始化snake的方法,并对传统的snake算法进行了改进。实验结果表明,该方法能够较好地提取人脸轮廓,并在精确度和计算量方面大大优于边缘检测算子方法。     

一种新的活动轮廓图像分割模型

基于区域的局部二值拟合模型在处理灰度不均匀图像方面有较大优势,但其只考虑原始图像灰度的平均统计信息,对于包含大量噪声的图像通常很难获得理想的效果。为克服上述缺陷,提出一种基于原始图像和差分图像统计信息的分割模型。该模型在原始图像灰度统计信息的基础上,加入差分图像信息,分别对原始图像和差分图像构造以高斯函数为核函数的能量方程,并运用梯度下降法求解,驱使活动轮廓向目标边缘演化。实验结果表明,与传统活动轮廓模型相比,该模型能正确提取含有噪声和信噪比低的图像,同时对初始轮廓曲线有更高的鲁棒性。     

一种新的动态轮廓模型

动态轮廓模型是提取图象中物体轮廓的一种有效方法，提取图象中物体的轮廓在计算机视觉和模式识别中有很重要的意义。Ｋａｓｓ提出的能量最小化动态轮廓模型，称为Ｓｎａｋｅ，被证明是提取图象中凸形物体轮廓的有效方法。文中对Ｋａｓｓ的模型进行详细分析，指出它的局限性和不足之处，对它进行改进，提出一种新的动态轮廓模型，该模型不但能精确地提取图象中的凸形物体的轮廓，而且能提取一些凹形物体和多个物体的轮廓，在任何情况     

一种新的图像力在Snake模型中的应用

针对Snake模型应用于图像边缘检测时对于噪音过于敏感的不足,提出了一种新的图像力。在新的图像力的作用下,Snake模型可以很好的减小噪音的干扰,使模型的分割性能更好。最后用遗传算法对分割结果进行优化,以得到最好的分割结果。     

一种新的基于各向异性扩散的GVF模型

针对传统梯度矢量流(GVF)模型各向同性扩散分割图像时所导致的模糊边缘以及弱边界处的泄漏问题,提出一种新的GVF模型,该模型采用8个方向各向异性扩散策略以保持目标边界,并使用具有较快下降速度的保真项系数来增强Snake进入凹陷部分的能力。理论分析和实验结果表明,新方法能较准确地分割出目标凹陷部分,对于弱边界泄漏具有更强的鲁棒性。     

一种新的结合图像梯度的局部活动轮廓模型

基于区域的局部二值拟合模型只考虑图像灰度的平均值统计信息,然而由于图像中的噪声改变了图像的灰度分布,该类方法对于包含大量噪声的图像往往很难获得理想的效果。为了提高模型对于噪声的鲁棒性,提出了一种结合图像统计信息和梯度信息的局部活动轮廓模型。该模型在图像灰度的统计信息的基础上,加入图像梯度信息,分别构造以高斯函数为核函数的局部二值灰度拟合能量和局部二值梯度拟合能量,得到最终的能量泛函,并通过最小化该能量函数,驱使活动轮廓向目标边缘演化。实验结果表明,基于图像灰度和梯度的局部活动轮廓模型能够有效克服图像中弱边缘以及强噪声对于分割结果的影响,其分割精度高于同类方法。     

基于核密度估计的活动轮廓模型

基于核密度估计的活动轮廓模型如果没有适当的扰动机制,往往不能在弧度突变的边缘上获得较好的收敛结果,且在大噪声环境下鲁棒性较差。针对该问题,提出一个新的代价函数。该函数通过融合边缘映射的曲率信息,改善原算法在突变边缘的收敛效果,降低算法对初始轮廓的依赖。     

梯度向量场通量能量驱动的主动轮廓模型

提出了一种基于梯度向量场通量能量的水平集图像分割算法.通过加入约束符号距离函数的能量项,并极小化该能量函数得到的变分表达式主要具有4条优于传统主动轮廓模型的优点.一是可以克服分割弱边界目标的困难;二是水平集函数不但可以灵活初始化,而且可避免在演化过程中重新初始化为符号距离甬数;三是水平集函数数值化可采用简单的有限差分方法,计算效率得到了极大的提高;四是仅用一个初始轮廓就可以自动检测带孑L目标的内轮廓.对合成和真实图像的分割结果表明:对弱边界目标和灰度分布不均目标的分割效果分别优于测地线模型(GAC)和C-V主动轮廓模型.     

一种新的Snake模型及其在癌细胞分割中的应用

提出了一种新的主动轮廓线模型——P-snake(Pokarized Snake)。该模型选取目标中心一点作为原点建立极坐标,用等夹角抽样的n个点描述目标轮廓,通过迭代在图像中找出使得能量最小的轮廓点,将P-snake应用于医学癌变细胞图像的分割中,取得了满意的效果,实验结果表明,P-snake能有效跟踪目标轮廓,具有较强的抗噪能力。     

An Active Contour Model for Selective Segmentation

In this paper, we develop a new active contour model for image selective segmentation. The model adopts cascade anisotropic diffusion prcprocessing and a selective term in level set function. Cascade anisotropic diffusion filtering is powerful and tlexible to enhance image for various segmentation tasks. The selective term in level set function can evolve a single curve to capture a selective segmentation region which we are interested in. This is useful for intentional segmentatioa tasks. We ,：an al, so realize the multi-region segmentation by varying selecting term conditions. Furthermore, we obviously speed the process of the new algorithm by using AOS scheme in cascade anisotropic diffusion filtering aad discarding mean curvature motiou in level set function. We illustrate the performance of our segmentation method on images generated by different modalities.     

针对凹陷轮廓改进的主动轮廓模型

针对传统主动轮廓模型不能有效拟合凹陷轮廓的问题进行研究,从内部、外部能量两方面进行分析。通过模拟流体压力的思路对内部能量项中的弹性能量进行改进,提出一种针对凹陷轮廓改进的主动轮廓模型——Area Snake,并对其理论模型、实现细节和不足进行讨论。实验表明,Area Snake对凹陷轮廓有着较好的拟合性能。     

一种鲁棒的区域活动轮廓图像分割方法

针对分割灰度不均或者边缘模糊图像时出现的问题,提出一种改进的活动轮廓模型。首先,利用图像的统计信息构建新的全局力和局部力。其次,将这两种力加权组合得到一个混合的能量函数。采用水平集方法最小化该能量泛函,得到水平集演化方程并不断更新。最后,采用高斯滤波方法规则化水平集方程。合成图像和真实图像的实验结果表明:优化模型能有效地分割非同质或弱边缘图像,对噪声以及初始轮廓曲线具有较好的鲁棒性以及高的计算效率等优点。     

基于聚类信息的活动轮廓图像分割模型

基于传统Chan-Vese( CV)模型,结合图像聚类信息,提出一种有效的活动轮廓模型图像分割方法。该方法首先改进CV模型的能量泛函,考虑图像的梯度信息,提高图像分割的精确度。其次在能量泛函中添加图像的聚类信息系数K,并使用图像的聚类信息实现对水平集轮廓曲线的自动初始化。在分割处理彩色图像时,为提高分割效率,对彩色RGB图像的三通道进行加权处理。最后为能量泛函添加正则项,避免水平集的重新初始化,完成对灰度图像及彩色图像的快速精确分割。实验表明该方法的有效性。     

基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法

针对在结构性噪声较严重的情况下 ,常规几何活动轮廓模型无法获得理想分割效果的问题 ,提出一种基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法 ,该方法首先将人脸形状的椭圆性约束作为算子嵌入到几何活动轮廓模型中 ,并利用几何活动轮廓模型提取任意轮廓的优势来快速抽取出图象中类似椭圆的目标边缘 ;然后根据图象中人脸的先验知识 ,通过对检测到的椭圆目标进行进一步验证来找出最终人脸轮廓 .由于采用变分水平集方法做数值计算 ,因此该方法不仅能够自然地处理曲线的拓扑变化和能较精确地提取出图象中的人脸轮廓 ,而且同时可以给出人脸水平旋转的大致角度等信息 .实验结果表明 ,该方法是有效的 .     

基于几何活动轮廓模型的图像分割

为降低噪声对图像分割的影响,提出一个几何活动轮廓模型,并应用变分方法求解出模型对应的水平集曲线演化的偏微分方程。该模型考虑到图像区域和边缘的先验信息,并充分考虑图像的统计信息。引入一个惩罚项作为内部能量项,以避免耗时的重新初始化过程。为了验证模型的有效性,文中基于简单的高斯型概率密度函数建立分割实例,结合应用高效且无条件稳定的AOS算法进行分割实验。实验结果表明,模型准确性较高,具有良好的抗噪性、高效性。     

一种新的主动蠕虫传播模型

主动蠕虫以自主方式进行传播,能在非常短的时间内泛滥到整个因特网。本文提出了离散时间条件下的主动蠕虫传播模型DTWP。该模型考虑了对抗蠕虫存在的情况,可以有效地刻画随机扫描主动蠕虫的传播特性。实验计算结果表明,DTWP模型能够比AAWP模型更好地预测蠕虫后期的传播趋势。     

基于抽象符号表的内存模型

符号执行技术在软件测试和程序验证中发挥着重要作用。如何抽象和处理程序中各种数据类型和语法成分是符号执行必须解决的问题。本文提出抽象符号表的概念,以及基于抽象符号表建模内存的方法。抽象符号表记录可寻址对象的名称、类型、抽象地址和符号值,是一种简单、精确的内存抽象机制。内存模型是所有使用符号执行的技术的前提,本文系统给出了一个面向符号执行的内存模型。基于抽象符号表的内存模型能够统一处理各种数据类型和语法成分,包括函数和类,能够直接处理指针别名问题,不需要额外的别名分析算法。经过一些性能优化处理,基于抽象符号表的内存模型具有较好的性能。