基于Snake模型的图像分割新算法

针对目前基于Snake模型的图像分割算法普遍存在噪声鲁棒性差、适用范围受限、易发生弱边缘泄露以及轮廓曲线难以收敛到细小深凹边界的缺陷,提出了一种基于Snake模型的图像分割新算法。首先,选取新的扩散项代替具有各向同性光滑作用的拉普拉斯算子;其次,引入p-拉普拉斯泛函到平滑能量项中强化法线方向外力;最后,利用边缘保护项使外力场方向与边缘方向一致,以防止弱边缘泄漏并促使轮廓线收敛到细小深凹边界。实验结果表明,所提模型不仅克服了现有基于Snake模型的图像分割算法的缺陷,具有更好的分割效果,明显提高了抗噪性能和角点定位精度,而且耗时更少,适用于噪声图像、医学图像以及含有很多弱边缘的自然图像分割。     

基于主动轮廓模型的SAR图像中的目标边缘检测

该文基于Snake模型研究了SAR图像的目标分割与检测方法。首先针对Snake模型图像分割技术中存在的凹陷区域不能很好收敛的缺点,在前人研究成果的基础上,增加了外部约束凹陷能量,提出了改进的Snake模型,然后采用贪婪算法进行方法的实现,该方法能够有效地利用局部与整体信息,实现目标边界准确定位,保持线性光滑。实验结果表明,改进后的Snake模型能较好的收敛到图像凹陷区域。     

一种基于蚁群算法的Snake模型与MRI分割

Snake模型以其收敛快速、精确度可达到亚像素等优点，被广泛地应用于医学图像分割，但该模型依赖于初始曲线的选取，易于收敛到局部最优且难以达到凹陷区域。为此提出一种基于蚁群算法的Snake模型，首先利用区域内灰度统计特征自动进行Snake初始化，然后在Snake演化过程中加入一向心力，使其能进入凹陷区域，最后用蚁群算法对演化结果进行优化，使其收敛到全局最优，获得最终的分割结果。实验结果表明，改进的模型在MRI分割中可以得到较好的分割结果。     

基于改进自仿射映射系统与参数活动轮廓的医学图像分割算法

Snake模型分割图像时要求初始化轮廓线位于目标图像特征附近,且处理弱边界与深度凹陷区域的能力较弱,对此提出一种基于改进自仿射映射系统与参数活动轮廓的医学图像分割算法。首先,使用高斯滤波器对给定图像进行平滑处理并计算其小波系数;然后,在每个小波尺度的子矩阵中定义一些自仿射映射;之后,将不同小波尺度对应的子力叠加以获得自仿射力;最终,基于动态力公式引导snake模型变形。基于医学图像的仿真实验结果表明,本算法对于医学图像的分割性能较好,有效地提高了snake模型对弱边界与深度凹陷区域的处理能力。     

Snake模型初始轮廓选取的研究

针对Snake模型处理复杂背景图像时的初始轮廓自动选取问题,该文采用分水岭算法先对图像进行分割,并将得到的边界作为Snake模型的初始边缘轮廓。由于分水岭算法具有将目标物体从复杂背景中分割开来的优点,使得在应用Snake模型对复杂图像进行分割时减少了人工的干预。经过实验对比,采用分水岭算法对玉米秸秆图像进行边缘轮廓的提取能达到较好的效果,为自动进行Snake模型的计算提供了一种较好的初始轮廓处理方法。     

一种改进的基于蛇模型的分割方法

CT图像的分割在临床的诊断和治疗中有着重大的意义。其中Snake分割算法能够得到较好的分割结果,该文通过对传统Snake算法基本原理的研究,提出了一种改进的Snake分割模型。首先,通过数学形态学的方法得到CT图像的边缘,其次,运用改进的能量方程对分割过程进行迭代。优化的Snake模型能够克服传统Snake模型无法收敛于极凹处以及对噪声敏感的问题。通过实验将模型应用于实际CT图像分割,并且得到较精确的实验结果。     

一种基于遗传算法的FFT Snake模型图像分割方法

本文针对Snake模型用于轮廓跟踪时存在抗噪性能差、易于从弱边界溢出的不足，对其能量函数进行改进，提出一种新的FFT Snake模型。该模型较好地解决了以上问题，并将FFT Snake模型的解作为遗传算法的搜索空间，利用遗传算法的全局优化性能，有效地克服了Snake轮廓局部极小化的缺陷，从而可得到对目标更精确的分割。实验结果表明，该方法分割效果十分理想。     

改进的Snake算法在虹膜定位中的应用

传统的Snake模型在图像边缘检测时定位、分割的结果依赖于初始节点的选取,当初始轮廓线超出图像边界时,会导致分割定位失败。针对该问题,对Snake算法进行改进,详细介绍了改进算法的原理和实现,并用遗传算法对结果进行优化。     

基于粒子群优化算法和改进的Snake模型的图像分割算法

基于活动轮廓（Snake）模型的目标轮廓提取是图像分割中一种重要的方法.为了克服传统Snake模型在图像分割中不能向凹处收敛和收敛不准确的缺点,提出了一种粒子群优化算法与改进的Snake模型相结合的图像分割算法.改进的Snake模型,即在传统的Snake 模型的基础上增加了一个向心能量,增加此能量可以使初始化曲线向目标的凹处收敛.又由于粒子群优化算法具有获得全局最优的能力,可以使曲线能更准确地收敛到目标的边界.通过实验证明此方法可以取得很好的分割效果.     

融合Snake模型与拓扑路线的图像分割算法

为了能够提高图像边缘检测的准确度,提出一种新型图像处理算法.该算法是基于主动轮廓方法和拓扑路线相结合的方法,目的是提高图像检测过程的精确度.该算法提出了新型技术来整合拓扑路线和主动轮廓方法各自的优点.将基于拓扑路线的初始分割边界作为Snake模型输入信号,并逐步演化成为最终对象的分割边界.实验结果表明,该算法可以处理低对比度图像,同时可以提高针对弱图像边界进行分割的准确度,取得了更好的图像分割和边缘检测效果,说明该算法有改进低对比度和自动图像分割系统的处理能力.     

基于改进快速活动轮廓模型的左心室核磁共振图像分割

提出了改进的基于贪婪优化算法的快速活动轮廓模型，原算法加快了求解最优能量曲线的速度，但初始轮廓线必须给定在图像特征的附近。通过在优化的目标函数中增加面积能量项，扩大了算法捕获图像特征的范围，在对贪婪优化算法分析的基础上，给出了局部面积能量项的构造和使用方法，进而简化了优化的目标函数．实验结果表明，该算法具有快速、能在更大的范围内捕获图像的特征、较好地处理图像中凹陷区域的能力，是一种有效的分割左心室MRI图像的算法。     

基于改进的Snake模型的脑部MR图像分割方法*

为实现对脑部磁共振图像的分割,提出了一种改进Snake模型的图像分割方法。通过引入轮廓中心的概念,在贪婪Snake模型的能量函数中增加距离势能作为外部约束能量,增大了外能的吸引范围,使分割结果不依赖于初始轮廓;对各能量项进行归一化操作,并以归一化扩散方程各分量的梯度矢量流代替MR图像的梯度,提高了模型处理弱边界和深度凹陷区域的能力;对各能量函数的离散化和参数的选择进行了阐述。实验结果表明,该算法是一种有效的分割脑部MR图像的方法。     

多分辨率双水平集医学图像分割算法

由于医学图像通常伴有灰度不均、背景复杂的特点,传统水平集无法对其进行有效分割,因此提出了一种多分辨率改进型双水平集算法。首先,利用小波进行多尺度空间分析,从而获取医学图像的粗尺度图像;然后由改进型双水平集对图像进行分割,提取多目标区域;为了去除医学图像中灰度不均对分割效果的影响,该算法引入偏移场拟合项,以进一步改进双水平集模型,进而对粗尺度分割效果进行优化处理。实验结果表明,所提算法能有效地解决灰度不均与背景复杂的问题,将伴灰度不均的多目标医学图像完全分割出来,从而获得预期的分割效果。     

基于局部增强与区域拟合的活动轮廓模型

针对活动轮廓模型在分割弱边缘图像及严重的灰度不均匀图像方面存在轮廓曲线不能很好地演化到目标边界等问题,提出了一种基于局部增强与区域拟合的活动轮廓模型。首先,利用局部区域增强方法将原始图像转换为新图像,以增强图像的对比度。其次,利用统计信息计算图像的区域拟合能量。然后,加入正则项以避免演化轮廓重新初始化,提高图像分割效率。最后,通过灰度不均匀的合成图像和真实图像的实验,验证了该算法的有效性。     

基于NL-Means的双水平集脑部MR图像分割算法

针对脑部MR图像中通常伴有灰度不均、高噪声的缺点,且传统水平集无法有效分割的问题,提出了一种基于NL-Means的双水平集算法。首先,利用改进型NL-Means算法对带有噪声的医学图像进行去噪处理,再通过双水平集算法对图像进行分割,提取多目标区域,为了去除医学图像中灰度不均对分割效果的影响,所提算法引入了偏移场拟合项,进一步改进了双水平集模型,进而对去噪图像分割效果进行了优化处理。实验结果表明,所提算法能有效地解决灰度不均与高噪声的问题,能够将伴有灰度不均的高噪声脑部MR图像完全分割出来,从而获得预期的分割效果。     

Contour segmentation in 2D ultrasound medical images with particle filtering

Object segmentation in medical images is an actively investigated research area. Segmentation techniques are a valuable tool in medical diagnostics for cancer tumours and cysts, for planning surgery operations and other medical treatment. In this paper, a Monte Carlo algorithm for extracting lesion contours in ultrasound medical images is proposed. An efficient multiple model particle filter for progressive contour growing (tracking) from a starting point is developed, accounting for convex, non-circular forms of delineated contour areas. The driving idea of the proposed particle filter consists in the incorporation of different image intensity inside and outside the contour into the filter likelihood function. The filter employs image intensity gradients as measurements and requires information about four manually selected points: a seed point, a starting point, arbitrarily selected on the contour, and two additional points, bounding the measurement formation area around the contour. The filter performance is studied by segmenting contours from a number of real and simulated ultrasound medical images. Accurate contour segmentation is achieved with the proposed approach in ultrasound images with a high level of speckle noise.     

结合MRF模型与粒子群优化算法的遥感影像纹理分割

影像纹理的马尔可夫随机场(MRF)模型是一种分析纹理较为经典的方法,已被广泛用于影像纹理的模拟和分割。由于传统的模拟退火算法在计算全局最优解时,处理效率较低,无法满足纹理分析与处理的性能要求。设计了一种判定纹理类别的适应度函数,提出了利用粒子群优化算法计算适应度函数的最优解,应用该算法对遥感影像数据进行了纹理分割实验。实验结果表明,该算法与模拟退火算法比较,具有寻优速度快的优点,是一种有效的图像分割优化方法。     

基于弹性匹配活动轮廓模型心脏超声图像分割

超声医学图像由于受成像机理的影响,图像对比度不高、边缘不明显.基于传统活动轮廓线模型(snake模型)的分割方法可能产生过分割或泄漏问题.由于医学图像中拓扑结构已知,因此基于先验知识的活动轮廓线分割方法是解决这个问题的一个有效途径.建立一种新的基于弹性匹配活动轮廓线模型,该方法将待分割曲线的形状与原型曲线用弹性匹配测量变形量或相似度.曲线在演化过程中,根据变形量或相似度,可以准确分割模糊的边缘,同时保持整体目标分割形状.通过对二维小儿超声心脏图像的左心房内壁进行分割,经比较,基于弹性匹配活动轮廓线分割比传统活动轮廓线分割的误差有显著减少,避免了传统活动轮廓线的过分割或泄漏问题.