一种基于主动轮廓模型的医学图像序列分割算法

介绍了一种结合live wire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法.通过把live wire算法和图像分割中一般的区域增长方法结合,对传统live wire算法进行了改进,并用改进后的算法对医学图像序列中的单张或多张切片进行交互式地准确分割.然后计算机利用活动轮廓模型自动分割相邻的未分割切片.还通过在活动轮廓模型的边缘点中引入记录已分割物体边缘附近局部区域特征的灰度模型,把已分割切片中的物体与背景的局部区域特征带入相邻的未分割切片中,并用由灰度模型定义的区域相似性代替活动轮廓模型中的外能来引导边缘轮廓收敛到物体的实际边缘.最后介绍了一种基于live wire算法思想的简单的分割结果交互式修复方法.实验结果表明该算法仅需少量用户交互就能快速准确地从医学图像序列中分割出感兴趣的物体,在医学图像分析中具有实用价值.     

基于改进的GAC模型的医学图像序列分割算法

为了快速有效地提取出图像序列的边缘,提出了一种基于改进的测地线活动轮廓（GAC）模型的图像分割算法。在该方法中,只需在第一幅图像中感兴趣区域的内部给出大致的初始轮廓。在后续图像中,首先采用运动估计与区域统计特征结合的方法得到轮廓模型的初始轮廓,然后利用结合先验信息的测地线活动轮廓模型进行分割。此外,为了有效地减少算法运算时间,采用手工办法在第一张图像上选定模型演化的区域,该区域在后续图像上将依据分割结果自动调整大小和位置。实验结果表明：方法能够快速有效地提取目标物体的边缘。     

基于改进Snake模型的肺部图像分割

肺实质分割是基于CT图像的计算机辅助检测技术必不可少的步骤。针对现有活动轮廓模型对初始位置敏感、深度凹陷区域分割不准确和抗噪性差等缺点,提出了一种基于改进Live-Wire算法确定Snake模型初始轮廓的交互式分割方法。该方法结合并改进Live-wire算法和一般的阈值法对图像进行预分割,将得到的边缘作为Snake模型的初始轮廓,通过Snakes模型演化得到肺实质轮廓结果。实验结果表明该方法能快速地对肺部图像进行分割,与传统方法相比具有人工交互次数减少、抗噪音性好、更具鲁棒性和效率性的优点。     

基于区域信息主动轮廓模型的图像分割

图像分割是对图像进行后续处理的关键步骤之一,传统主动轮廓模型在目标图像背景较为复杂的情况下很难精确地进行图像分割。为了精确且快速地进行图像分割,以便更加有利地进行后续相关图像处理操作,在对传统主动轮廓模型进行相关研究的基础之上,提出一种基于区域信息主动轮廓模型的图像分割方法。将图像区域信息融入主动轮廓模型的能量函数中去,减弱了模型对图像区域信息突变所造成的图像误分割;改进该模型能量函数内外曲线的拟合中心,以此减少图像噪声点对拟合中心准确性的影响;利用信息熵改进曲线内外能量函数权重,以此提高曲线的演化速度。实验结果表明,与传统CV（Chan_Vese）模型等四种模型相比,该方法所分割的图像更加精确,且在算法分割效率上具有较明显的优势。     

基于RGB分量统计的可变区域彩色图像分割算法*

为了能够对彩色图像进行高效的分割,提出了一种可变区域的图像分割算法,利用基于图像全局RGB分量统计信息的活动轮廓模型进行曲线演化,并使用水平集表示轮廓。通过改变和缩小分割区域的策略,将分割过程分为多个阶段进行。在灰度图像的分割算法的基础上,将可变区域策略拓展到彩色图像。实验结果表明,图像中多连通区域的物体能够被准确且快速地分割出来。与现有模型相比,可以自动地完成工作而无须人工干预,并且算法快速方面有明显的改进。     

基于改进的活动轮廓模型在图像分割中的应用

活动轮廓模型在图像分割过程中有广泛应用.本文首先介绍了活动轮廓模型,并指出了该模型的缺陷,在此基础上本文提出了一种改进的方法,与现在流行的改进方法不同之处为它是基于算法来改进的.它用遗传算法来优化初始轮廓,取得了较好的分割效果.     

全局和局部拟合的活动轮廓模型

在现有的活动轮廓模型中,PC模型和RSF模型是两个著名的基于区域的模型。PC模型对活动轮廓的初始化和噪声不敏感,但不能分割灰度不均一图像。RSF模型能够分割灰度不均一图像,但对活动轮廓的初始化和噪声较为敏感。基于PC和RSF模型,提出一个以偏微分方程形式表达的基于区域的活动轮廓模型。实验表明该模型能够分割灰度不均一图像,对初始轮廓的大小和位置不敏感,抗噪性也较强。     

改进全变分保边平滑分割

为了弥补活动轮廓算法对自然图像存在欠、过分割现象,根据图像不同区域对分割贡献各异,设计了一个新的保边平滑函数,该函数对不同区域自适应选择扩散方式;结合水平集建立了改进全变分保边平滑分割模型,同时依分割区域的置信度设计了平滑收敛条件,避免了因过度平滑导致分割曲线消失。相对于传统CV算法和Li算法,该算法分割测评分数提高了3%以上,且对噪声抑制能力较强。     

一种基于活动轮廓模型的肺部轮廓提取算法

较详细地介绍了一种图像轮廓的半自动提取算法:活动轮廓模型的原理与实现。在此基础上改进了训练集的构造方法,并将活动轮廓模型与Gaussian金字塔分层算法结合来进行多分辨率下轮廓提取,提高了分割速度与精度。最后应用其对X光胸腔正位片的肺部区域进行了分割实验,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于偏微分方程的图像分割

介绍了在图像分割中用到的偏微分方程方法,主要论述了参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型在图像分割中的应用．以及对基于它们的改进算法进行了综述。并简单讨论了偏微分方程在图像处理中要解决的主要问题和发展前景。