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。     

小邻域统计测地线活动轮廓医学图像分割模型

提出了局部统计信息测地线活动轮廓图像分割方法。该方法采用高斯分布拟合图像局部灰度统计特征信息,构造了方向性驱动项,来降低了灰度不均匀信息影响。在此基础上,建立了局部统计信息测地线能量泛函。通过极小化该泛函,来驱动演化曲线有序地向目标边界逼近,达到提取感兴趣区域轮廓目地。最后,整个分割过程采用二值水平集方法实现,来提高算法效率和稳定性。实验结果表明,该方法可以快速准确地分割医学感兴趣目标边界。     

视觉显著区域和主动轮廓结合的图像分割算法

传统区域主动轮廓模型在分割弱边缘图像时,演化曲线受背景干扰,易陷入局部极值导致演化速度缓慢;且由于局部项仅考虑空间信息,无法更好保留目标边界,影响分割精度.针对上述问题,首先利用改进的显著性检测方法,对待分割图像进行预处理操作,获取目标候选区域,自动设置初始化轮廓曲线,并将获取的目标先验信息与待分割图像中具有最大对比度...     

基于LBF方法的测地线活动轮廓模型

经典的测地线活动轮廓模型分割含有弱边界的目标时,难以得到真实边界。为解决这一问题,文中将结合局部二元拟合(LBF)方法和测地线活动轮廓模型的优点,提出一种基于LBF方法的测地线活动轮廓模型。首先,将LBF方法的能量泛函进行归一化处理,取代测地线活动轮廓模型的边缘停止函数。其次,构建梯度下降流,促使轮廓曲线运动到目标边界上。最后,对5组含有弱边界的图像进行仿真实验。实验结果表明,文中模型能准确分割含有弱边界的目标,具有抗噪性,同时对初始曲线的位置不敏感,优于其它常见改进的测地线活动轮廓模型。     

基于测地线区域模型的图像分割修正算法研究

为提高区域模型的分割精度,在测地线活动区域模型的交互式图像分割的基础上,提出了一种基于标记点的修正算法,主要是对所得到的区域和边界概率模型进行修正。可以实现对图像中的弱势样本点,例如边缘、小区域等进行修正,从而克服计算区域和边界概率时建模不准确的缺点,使得测地线活动区域模型的初始曲线能够演化到正确的目标边界上。     

用于图像分割的鲁棒的区域活动轮廓模型

针对非同质或者弱边界图像分割时出现的问题,提出一种改进的活动轮廓模型。首先,由图像的区域统计信息定义了一个新的能量泛函。区域统计信息由局部信息和全局信息采用新的加权组合而成。其次,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。此外,该模型可以退化成一种无需初始化和规则化的简单的全局活动轮廓模型。合成图像和真实图像的实验结果表明:该模型能有效地分割非同质或弱边缘图像,对噪声并初始轮廓曲线具有较好的鲁棒性,并且计算效率高。     

辅以区域力量的梯度矢量流测地线活动轮廓模型

梯度矢量流测地线活动轮廓模型作为对测地线活动轮廓模型的重要改进,不仅扩大了测地线活动轮廓模型的适用范围,而且改进了它的分割效果。但由于该模型中推动活动轮廓演化的外部力量来自于梯度矢量流,因此活动轮廓在演化过程中可能会由于弱边缘等因素的影响而陷于不希望的局部最小值。为尽量减少弱边缘对活动轮廓初始位置的限制及其对轮廓演化的不利影响,提出了一种新的辅以区域力量的梯度矢量流测地线活动轮廓模型,该模型首先将基于区域信息的力场与梯度矢量流力场相耦合,然后由以上两种力量构成的耦合力场,使活动轮廓模型能够有效地克服弱边缘的影响而收敛到所期望的边缘。实验结果表明,辅以区域力量的梯度矢量流测地线活动轮廓模型与梯度矢量流测地线活动轮廓模型相比,不仅可以更灵活地设置初始轮廓的位置,而且对弱边缘的干扰也有较好的适应性,并能有效地避免边缘泄漏。     

基于改进活动轮廓模型的图像分割

针对图像分割中的灰度不均匀和轮廓初始化问题,提出一种基于区域的活动轮廓模型。将图像的全局信息和局部信息作为能量项驱动活动轮廓向目标边缘演化,以有效分割灰度不均匀图像,为保证图像分割的速度和精度,在能量方程中加入长度项和惩罚项,并采用梯度下降法得到该模型的最小化能量方程。实验结果表明,和局部二值拟合模型、局部图像拟合模型相比,该模型能分割灰度不均匀的图像,对初始轮廓曲线大小和位置更不敏感,且分割图像所需的迭代次数、迭代时间更少。     

小邻域统计信息核磁共振医学图像分割模型

目的 提出局部统计信息测地线活动轮廓图像分割方法。方法 该方法采用高斯分布拟合图像局部灰度统计特征信息,构造了方向性驱动项。在此基础上,建立了局部统计信息测地线能量泛函。通过极小化该泛函,来驱动演化曲线有序地向目标边界逼近,最后,整个分割过程采用二值水平集方法实现。结果 本文方法降低了灰度不均匀信息影响,达到提取感兴趣区域轮廓目的,提高算法效率和稳定性。结论 实验结果表明,该方法可以快速准确地分割医学感兴趣目标边界。     

基于全局主动轮廓模型的图像分割研究

基于区域信息的Mumford-shah分割模型中,由于图像对象灰度分布的不一致性,分割曲线易陷入局部最小值,不能获得完整边界分割.提出了一个全新的主动轮廓模型,基于局部区域信息创建能量驱动曲线演化,通过竞争关系约束曲线的演化范围,确保模型能收敛于全局静态最小值.实验结果表明,分割模型可以同时分割多个灰度分布不均匀的对象,对噪声具有较好的鲁棒性.