几种基于参数估计的图像分割比较

基于变分水平集方法建立了两相图像分割的通用模型,其区域模型基于图像的一般概率分布函数,通过变分方法得到水平集函数的演化方程和符合常值分布、Gauss分布及Rayleigh分布的参数估计。通过半隐式差分格式对演化方程离散求解,对含不同噪声分布图像采用不同的参数估计模型进行分割,得到了有意义的结论,得出三种模型适用范围,并分析各个模型驱动曲线演化所依据的图像蕴含信息。此外,通过在能量泛函中增加使水平集函数为符号距离函数的约束项,有效地避免了水平集函数需要重新初始化的问题。     

三维图像多相分割的变分水平集方法

变分水平集方法是图像分割等领域出现的新的建模方法,借助多个水平集函数可有效地实现图像多相分割.但在区域/相的通用表达、不同区域内图像模型的表达、通用的能量函的设计、高维图像分割中的拓展研究等方面仍是图像处理的变分方法、水平集方法、偏微分方程方法等研究的热点问题.文中以三维图像为研究对象,系统地建立了一种新的三维图像多相分割的变分水平集方法.该方法用n-1个水平集函数划分n个区域,并基于Heaviside函数设汁出区域划分的通用的特征函数;其能量泛函包括通用的区域模型、边缘检测模型和水平集函数为符号距离函数的约束项3部分;最后,针对所得到的曲面演化方程,采用半隐式差分格式进行离散,并对多种类型三维图像进行分割验证了所提出模型的通用性和有效性.     

基于PM模型的曲面去噪变分水平集方法

PM（perona-malik）模型是一种经典的非线性图像扩散模型,该模型能根据设定的阈值对图像光滑区域进行扩散,并能自适应地保持图像边缘。本文将曲面法矢量与一般灰度图像的强度进行类比,将经典的图像扩散的PM模型转化为曲面几何噪声处理的自适应扩散变分模型,在使曲面光滑的同时,能够保持曲面边缘。曲面采用隐函数的零水平集表达,能量泛函中的数据项用初始水平集函数的Heaviside函数与演化后水平集函数的Heaviside函数差的平方表达,能量泛函中的光滑项基于几何曲率定义。此外,在能量泛函中增加了水平集函数为符号距离函数的惩罚项,避免了水平集函数需要不断重新初始化的问题。数值实验验证了所提出模型的曲面噪声去除及曲面边缘保持效果。     

隐式曲面多相图像分割的变分水平集方法

基于隐式曲面的水平集表达、隐式曲面上的内蕴梯度概念和图像分割的标记函数方法,建立了隐式曲面上多相图像分割的水平集模型,并设计了相应的Split Bregman方法.首先,将分段常值与光滑平面图像两相分割的Chan-Vese模型推广到隐式曲面上图像分割的变分水平集模型,并根据图像分割的二值标记函数和凸松弛的概念将该模型转化为全局凸优化的极值问题;然后借助n-1个水平集函数划分n个区域的区域特征函数,将隐式曲面上两相图像分割变分模型推广到了多相图像分割,并利用凸优化方法将该模型的变分问题松弛为一系列凸子优化过程.通过引进辅助变量和Bregman迭代参数设计的Split Bregman方法,将每个子优化问题转化为简单的Poisson方程求解和解析的软阈值公式.数值算例结果表明,文中方法在计算效率方面要优于传统的方法.     

结合局部熵能量泛函与非凸正则项的图像分割

为了克服灰度不均匀对图像分割的影响，结合CV模型的全局能量项和LBF模型的局部能量项，引入图像局部熵信息和非凸正则项，构造新的能量泛函，提出了结合局部熵的局部能量泛函与非凸正则项的图像分割算法。该算法首先采用CV模型中的全局能量泛函得到图像的大致演化轮廓；通过构建具有局部熵信息的局部能量泛函，实现对图像的精确分割。然后，利用非凸正则项作为图像演化过程中零水平集逼近目标的又一驱动力驱动曲线演化和边缘保护。该算法利用变分水平集方法将这一新构建的能量泛函进行最小化，通过迭代更新水平集函数，完成曲线演化。最后，对比实验表明，所提出的算法可以高效、准确地分割灰度不均匀图像。     

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。     

三维图像多相分割的变分水平集方法探究

基于三维图像多相分割问题,采用变分水平集方法,借助能量泛函得出水平函数演化方程,再取值不同的参数构建相应的区域模型.选取虚拟人体下颌骨和牙齿图像进行验证,验证结果证实,该方法具有简单高效的优势,能够快速分割和重建三维图像,并将图像信息真实反映出来.     

变分水平集分割方法

针对三维图像多相分割问题,提出一种变分水平集分割方法。由变分方法和梯度坡降方法得到能量泛函取极小值的水平集函数演化方程,与基于区域模型的参数估计构成一个交替迭代过程。仿真结果表明,该方法简单高效,能快速实现三维图像的轮廓分割与重建,真实反映采集序列断层图像的信息,具有较好的应用价值。     

变分水平集分割方法

针对三维图像多相分割问题,提出一种变分水平集分割方法。由变分方法和梯度坡降方法得到能量泛函取极小值的水平集函数演化方程,与基于区域模型的参数估计构成一个交替迭代过程。仿真结果表明,该方法简单高效,能快速实现三维图像的轮廓分割与重建,真实反映采集序列断层图像的信息,具有较好的应用价值。     

基于演化曲线自适应的图像分割模型的研究

利用图像梯度和几何曲率等信息可以准确定位分割图像的边缘。基于此,在对图像分割典型变分模型有效性及所存在问题分析和讨论的基础上,提出了一种演化曲线自适应驱动的图像分割水平集模型。模型通过调整演化曲线长度项和面积项的权重函数,使演化曲线能够根据图像当前的状态自适应地调整演化幅度和方向,不仅提高了图像分割的准确度,还大大缩减了图像分割时间;模型在利用图像局部区域信息的同时,也利用全局化的正则函数来兼顾模型能量泛函的全局性,使模型有了对异质区域边界的捕捉能力。经试验验证,文章所提出的新模型有效可靠。     

隐式曲面上图像扩散的变分水平集方法

用零水平集函数表达曲面,应用曲面上图像梯度的切投影表达其内蕴梯度,把基于梯度的图像扩散变分模型从平面图像拓展到了隐式曲面图像.首先基于变分水平集方法推导了隐式曲面上图像非线性扩散的通用模型,作为特例,研究了曲面上Charbonnier模型、广义,Ⅳ模型、PM模型的图像噪声去除能力,并通过数值实验验证了这些模型向前、向后扩散及在边缘保持、边缘增强等方面的能力.根据图像修复与图像扩散的联系,将上述模型推广到了图像修复,并通过数值实验进行验证.     

Narrow band region-based active contours and surfaces for 2D and 3D segmentation

We describe a narrow band region approach for deformable curves and surfaces in the perspective of 2D and 3D image segmentation. Basically, we develop a region energy involving a fixed-width band around the curve or surface. Classical region-based methods, like the Chan–Vese model, often make strong assumptions on the intensity distributions of the searched object and background. In order to be less restrictive, our energy achieves a trade-off between local features of gradient-like terms and global region features. Relying on the theory of parallel curves and surfaces, we perform a mathematical derivation to express the region energy in a curvature-based form allowing efficient computation on explicit models. We introduce two different region terms, each one being dedicated to a particular configuration of the target object. Evolution of deformable models is performed by means of energy minimization using gradient descent. We provide both explicit and implicit implementations. The explicit models are a parametric snake in 2D and a triangular mesh in 3D, whereas the implicit models are based on the level set framework, regardless of the dimension. Experiments are carried out on MRI and CT medical images, in 2D and 3D, as well as 2D color photographs.     

一种隐式曲面多相图像分割的变分水平集模型

隐式曲面上的图像处理,与曲面的性状和特征息息相关,运用多个函数标记不同区域来进行图像分割计算量大。针对上述问题首先借助遥感图像提出了一种隐式曲面构建方式,利用图像中的高程数据来构建山体曲面模型,进而计算山体区域的曲面面积。其次将基于一个水平集函数的多相图像分割的模型推广到隐式曲面上,并设计了相应的交替方向乘子法,通过求解一个函数的极值实现对图像多个区域的分割,最后多个数值实验对该方法和模型的高效性和鲁棒性进行了验证。     

应用区域间差异性和距离约束函数的图像分割

许多水平集图像分割模型需要不断重新初始化水平集函数,或需要图像的梯度信息来约束曲线进化。提出最大化区域间差异性和距离约束函数水平集图像分割模型,该模型引入距离约束函数作为内部能量保证水平集函数始终为符号距离函数（SDF）,避免了进化过程中对水平集函数的不断初始化。基于目标和背景两区域平均灰度值之差的平方构造外部能量函数（区域间差异性函数）,并使其最大化,确保零水平集曲线稳定地收敛于目标边界。实验结果表明,提出的模型不仅有效地克服了传统模型需重新初始化的缺点,并且由于外部能量函数融合了区域信息,对弱边界图像以及含噪声图像具有较好分割能力。     

融合区域和边缘特征的水平集水下图像分割

目的 水平集模型是图像分割中的一种先进方法,在陆地环境图像分割中展现出较好效果。特征融合策略被广泛引入到该模型框架,以拉伸目标-背景对比度,进而提高对高噪声、杂乱纹理等多类复杂图像的处理性能。然而,在水下环境中,由于水体高散射、强衰减等多因素的共同作用,使得现有图像特征及水平集模型难以适用于对水下图像的分割任务,分割结果与目标形态间存在较大差异。鉴于此,提出一种适用于水下图像分割的区域-边缘水平集模型,以提高水下图像目标分割的准确性。方法 综合应用图像的区域特征及边缘特征对水下目标进行辨识。对于区域特征,引入水下图像显著性特征;对于边缘特征,创新性地提出了一种基于深度信息的边缘特征提取方法。所提方法在融合区域级和边缘级特征的基础上,引入距离正则项对水平集函数进行规范,以增强水平集函数演化的稳定性。结果 基于YouTube和Bubblevision的水下数据集的实验结果表明,所提方法不仅对高散射强衰减的低对比度水下图像实现较好的分割效果,同时对处理强背景噪声图像也有较好的鲁棒性,与水平集分割方法（local pre-fitting,LPF）相比,分割精确度至少提高11.5%,与显著性检测方法（hierarchical co-salient detection via color names,HCN）相比,精确度提高6.7%左右。结论 实验表明区域-边缘特征融合以及其基础上的水平集模型能够较好地克服水下图像分割中的部分难点,所提方法能够较好分割水下目标区域并拟合目标轮廓,与现有方法对比获得了较好的分割结果。     

基于变分水平集的图像模糊聚类分割

结合变分水平集方法和模糊聚类,提出了一个基于变分水平集的图像聚类分割模型.该模型引入了一个基于图像局部信息的外部模糊聚类能量和一个新的关于零水平集的正则化能量,使得该模型对噪声图像的聚类分割更具鲁棒性.通过在能量泛函中加入一个内部约束能量约束水平集函数为符号距离函数,可以使水平集演化过程无需重新初始化.进一步提出了一种变分形式的聚类中心更新方法,实现了半监督的图像聚类分割.实验中采用不同类型的图像与FCM聚类模型、CV模型、Samson模型进行了对比实验,实验结果显示,该模型能够克服图像中噪声的影响,取得较满意的聚类分割效果.     

基于主动轮廓模型的肺纹理自动提取新方法

Computed tomography (CT) is the primary imaging modality for investigation of lung function and lung diseases. High resolution CT slice images of chest contain lots of texture information, which provides powerful datasets to research computer aid-diagnosis (CAD) system. But the extraction of lung tissue textures is a challenge task. In this paper, we introduce a novel method based on level set to extract lung tissue texture tree, which is automatic and effectual. Firstly, we propose an improved implicit active contour model driven by local binary fitting energy, and the parameters are dynamic and modulated by image gradient information. Secondly, a new technique of painting background based on intensity nonlinear mapping is brought forward to remove the influence of background during the evolution of single level set function. At last, a number of contrast experiments are performed, and the results of 3D surface reconstruction show our method is efficient and powerful for the segmentation of fine lung tree texture structures.