分片常值灰度图像的快速分割

PC模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型,它实际上是利用水平集方法解决分片常值灰度图像的分割问题。提出一个以偏微分方程形式表达的新模型,它可以看成是PC模型的一种改进。实验显示：新模型能够实现分片常值灰度图像的快速分割,同时迭代次数对初始轮廓的大小和位置不敏感。     

结合全局信息的局部图像灰度拟合模型

针对局部图像拟合（LIF）模型对初始轮廓大小、形状和位置敏感的问题,提出一个结合全局信息的局部图像灰度拟合模型。首先,构造了一个基于全局图像信息的全局项;其次,将该全局项与LIF模型中的局部项线性组合;最后,得到了一个以偏微分方程形式存在的图像分割模型。数值实现采用有限差分法,同时采用高斯滤波器正则化水平集函数以确保水平集函数的光滑作用。在分割实验中,当选取不同的初始轮廓时,该模型均能得到正确的分割结果,且分割时间仅为LIF模型的20%到50%。实验结果表明,所提模型既对演化曲线初始轮廓的大小、形状和位置都不敏感,又能够有效地分割灰度不均图像,且分割速度较快。此外,在无初始轮廓的情形下,该模型能快速分割一些真实图像和人造图像。     

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。     

无需初始轮廓的分片常值图像快速分割模型

基于区域的活动轮廓模型——无边活动轮廓模型(常称CV模型),通常采用水平集方法解决分片常值灰度图像,具有计算复杂度低、分割结果对初始轮廓位置不敏感等优点。但是,存在迭代次数高、迭代时间长等缺点。基于此,笔者提出了一种基于偏微分方程的新模型。实验表明,该模型具有迭代过程稳定、迭代次数低等优点,且无需初始轮廓即可快速分割分片常值灰度图像。     

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。     

基于区域显著性的活动轮廓分割模型

提出一种新的活动轮廓分割模型,结合视觉显著性检测机制自动获取待分割图像中目标物体的先验形状信息,并自适应地构造初始轮廓,从而降低了初始轮廓位置对分割算法的影响.同时实现了活动轮廓模型对图像的自适应分割和自动分割,使得分割结果更符合人类视觉感知特性.实验结果表明,该模型有较好的分割效果,迭代次数少,且运行时间短.     

基于方向气球力活动轮廓模型的图像分割

针对传统参数活动轮廓模型存在对轮廓线初始位置敏感的缺点,提出了方向气球力活动轮廓模型并应用于MRI图像分割。该模型利用底层图像分割的结果确定外力的方向,使气球力方向始终指向目标边界,引导轮廓线变形。当轮廓线运动到目标边界附近时,在高斯势力作用下继续变形,完成图像高层分割。实验结果表明,该模型与轮廓线初始位置无关,能实现MRI图像的自动分割。     

基于级联随机森林与活动轮廓的3D MR图像分割

针对医学磁共振（Magnetic resonance，MR）图像三维分割中随机森林（Random forest，RF）方法难以获得具有几何约束的结果以及活动轮廓模型（Active contour model，ACM）不能自动分割发生信号混叠的组织结构的问题，提出了一种整合了级联随机森林与活动轮廓模型的磁共振图像三维分割方法.该方法首先从多模态磁共振体数据中提取图像多尺度局部鲁棒统计信息，以此驱动级联随机森林对磁共振图像进行迭代的体素分类，从而获得对组织结构的初步分割结果，进一步将此结果作为初始轮廓与形状先验，整合进一个尺度可调的活动轮廓模型中，将独立的体素分类转化为轮廓曲线演化，最终得到具有几何约束的精确分割结果.在公开数据集上的实验结果表明，本文的自动化分割方法在分割精度和鲁棒性等方面，相比其他同类方法具有较大的性能提升.     

一种新的几何活动轮廓模型在图像分割中的应用

针对传统几何活动轮廓模型不能准确分割图像内弱边界区域目标以及对噪声的干扰容易使曲线陷入局部极值的情况,提出了一种基于区域梯度流力的几何活动轮廓模型.由于该区域力是对图像进行区域分割后产生的,所以能够从全局的角度为模型提供区域内目标的边界信息,进而达到分割弱边界的目的.通过引入一个扩散方程可以扩大区域力的捕捉范围,达到消除噪声干扰的目的.实验证明,该模型较好地解决了传统活动轮廓模型分割图像目标存在的问题.     

显著性驱动的局部相似拟合模型分割算法研究

灰度不均匀和噪声图像的分割是计算机视觉中的难点。现有的活动轮廓模型尽管能够取得较好的分割效果,但仍然对噪声图像分割效果不理想,初始轮廓曲线的选取敏感,优化易陷入局部极小导致演化速度慢等问题。针对该问题,首先使用局部区域灰度的均值和方差拟合高斯分布,构建新的能量泛函,均值和方差随着能量的最小化过程而变化,从而增强了灰度不均匀和噪声图像的分割能力。此外,结合视觉显著性检测算法获取待分割目标的先验形状信息,并自适应地创建水平集函数,从而降低了初始轮廓位置敏感性及计算时间复杂度,实现全自动的图像分割。实验结果证明,提出的算法可以用于灰度不均匀和噪声图像分割,并取得了较好的分割性能,消除了算法对初始轮廓位置敏感性,减少了迭代次数。     

A local region-based Chan–Vese model for image segmentation

In this paper, a new region-based active contour model, namely local region-based Chan–Vese (LRCV) model, is proposed for image segmentation. By considering the image local characteristics, the proposed model can effectively and efficiently segment images with intensity inhomogeneity. To reduce the dependency on manual initialization in many active contour models and for an automatic segmentation, a degraded CV model is proposed, whose segmentation result can be taken as the initial contour of the LRCV model. In addition, we regularize the level set function by using Gaussian filtering to keep it smooth in the evolution process. Experimental results on synthetic and real images show the advantages of our method in terms of both effectiveness and robustness. Compared with the well-know local binary fitting (LBF) model, our method is much more computationally efficient and much less sensitive to the initial contour.     

结合显著性和边缘信息的水平集图像分割方法

针对 LBF 模型对初始轮廓的依赖性和对边缘的弱控制能力,研究了一种结合显著性和边缘信息 的水平集图像分割方法。首先,结合小波分析理论,基于视觉注意机制构造图像显著图;然后,利用小波分解 所描述的图像边缘信息,构造边缘检测函数,同自适应初始轮廓一起引入到 LBF 水平集模型中,并用有限差 分法进行数值求解。实验结果表明,提出的图像分割方法能有效降低初始轮廓位置对活动轮廓模型的影响,对 合成图像、自然图像均有较好的分割结果,相较于其他传统方法具有更高的演化效率和分割质量。     

改进K-means活动轮廓模型

目的 通过对C-V模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于水平集函数的改进K-means活动轮廓模型。方法 该模型包含局部自适应权重矩阵函数,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质对分割目标的影响,进而实现对灰度非同质图像的精确分割。结果 通过分析对合成以及自然图像的分割结果,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型不仅能较准确地分割灰度非同质图像,而且降低了对初始曲线选取的敏感度。结论 提出了包含权重矩阵函数的新活动轮廓模型,根据分割目的和分割图像性质,制定不同的权重函数,该模型具有广泛的适用性。文中给出的一种具有局部统计特性的权重函数,对灰度非同质图像的效果较好,且对初始曲线位置具有稳定性。     

融合区域和测地线的活动轮廓模型与图割相结合的自然图像分割

针对活动轮廓模型利用水平集函数演化来分割图像时,只能分割灰度均匀的图像 问题以及容易陷入能量泛函局部极小值的缺点,提出一种新的图像分割模型。模型将区域中的 局部和全局信息融合的活动轮廓模型与边界模型相结合,然后利用图切割进行优化。实验表明, 该方法对初始曲线不敏感,能分割灰度不均的自然图像,避免陷入局部极小,并能有效提高图 像分割的速度和精度。     

自适应正则化活动轮廓模型

针对Chan-Vese模型含有许多参数,分割时需要人为调整参数,耗费大量的人力和时间的问题,提出了一个自适应正则化活动轮廓模型。首先,对Chan-Vese模型的数据项进行简化;其次,使用改进的边界加权H¹正则化代替长度项;最后,形成了一个新的不含任何参数的活动轮廓模型。在分割实验中,该模型对初始轮廓的大小、位置不敏感,具有较强的抗噪性,分割6幅图像的平均时间和迭代次数分别为1.5834 s、19次。实验结果表明,所提模型无需人工调整参数,能够分割强噪声图像和灰度不均图像,并且具有较快的分割速度。     

自适应尺度的局部强度聚类图像分割模型

针对传统活动轮廓模型无法精确分割强度不均匀图像，并且对尺度参数比较敏感的问题，提出了一种基于区域信息的自适应尺度的活动轮廓模型。根据图像的局部熵构建自适应尺度算子，利用图像的局部强度聚类性质构建能量函数。使用一组平滑基函数的线性组合来表示偏移场，这样可以增加模型的稳定性。通过最小化该能量，所提模型能够同时分割图像和估计偏移场，并且估计的偏移场可以用于强度不均匀校正。实验结果表明，与其它4种模型相比，该模型拥有更高的分割精确度，且分割结果对水平集函数的初始化和噪声具有鲁棒性。     

A Coupled Minimization Problem for Medical Image Segmentation with Priors

We present a coupled minimization problem for image segmentation using prior shape and intensity profile. One part of the model minimizes a shape related energy and the energy of geometric active contour with a parameter that balances the influence from these two. The minimizer corresponding to a fixed parameter in this minimization gives a segmentation and an alignment between the segmentation and prior shape. The second part of this model optimizes the selection of the parameter by maximizing the mutual information of image geometry between the prior and the aligned novel image over all the alignments corresponding to different parameters in the first part. By this coupling the segmentation arrives at higher image gradient, forms a shape similar to the prior, and captures the prior intensity profile. We also propose using mutual information of image geometry to generate intensity model from a set of training images. Experimental results on cardiac ultrasound images are presented. These results indicate that the proposed model provides close agreement with expert traced borders, and the parameter determined in this model for one image can be used for images with similar properties.