基于交互式图割算法的结肠组织提取

针对腹部CT医学图像中结肠组织自身局部特征的问题,研究了一种基于交互式Graph Cuts结肠组织的分割方法。首先人工标定一部分体素标记为＂目标＂和＂背景＂种子点。然后将图像映射成网络图,通过相邻像素间的灰度特征分配边的权重值,采用26邻域系统实现三维图像的分割。最后使用最大流/最小割方法最小化能量函数,得到结肠区域。实验结果表明,交互式的图割算法能够准确地从三维腹部CT医学图像中提取出结肠组织,体现了结肠数据的局部特征。算法能自动将所有腹部CT切片的结肠组织分割出来,实验获得的结果有利于结肠病变的发现和精确定位。     

集成多特征信息的运动阴影检测

为实现监控场景中运动目标和阴影的准确分割,提出了一种基于GMM和MRF的运动阴影检测与消除算法.首先,利用GMM的学习能力建立背景统计模型并得到前景区域像素集合.其次,将前景区域与对应背景区域间的颜色、边界、纹理和时空一致性等特征信息集成到马尔可夫随机场能量函数中,并利用图割算法实现马尔科夫随机场能量函数的最小化,得到...     

一种新的用于图像分割的活动轮廓模型

为了从灰度异质图像中更好地提取目标,本文提出了一种新的图像分割方法,采用测地时间函数作为局部二值拟合模型的核函数,并结合图像区域的局部灰度信息和全局灰度信息建立能量泛函.同时,符号函数惩罚项的引入避免了符号函数的重新初始化,而曲线长度调整项则保证了曲线演化的连续性和光滑性.通过变分水平集方法最小化新的能量泛函,得到曲线演化的梯度下降流.通过对医学CT图像进行分割实验,证明了该方法的可行性和优越性.     

有监督的水平集高分辨SAR图像分割方法

针对基于统计模型的水平集SAR图像分割中参数估计耗时较多的问题,提出了一种有监督的高分辨SAR图像分割方法.该方法将Fisher分布和Gamma分布分别作为高分辨SAR图像的目标和背景统计模型,结合水平集方法推导了SAR图像分割水平集函数的能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,实现对高分辨SAR图像的...     

基于阵列图像立体匹配的深度信息获取方法

本文实现了一种对3×3微阵列镜头获取的阵列图像进行匹配计算得到带有深度信息图像的方法.方法首先对3×3微阵列镜头进行单个镜头标定以及单个镜头分别和中心镜头进行立体标定,得到相机参数;然后建立对应的能量代价函数,构建马尔可夫随机场,设定其初始深度,在空间进行划分层次;最后运用图割算法求解能量函数最小化,选择最优匹配值,进而得到带有深度信息的匹配图.实验结果表明本文基于阵列图像立体匹配的深度信息获取方法是有效的;相比一般双目视觉系统,微阵列镜头的体积尺寸小、可以同时拍摄获取图像,能够得到比双目视觉更准确的深度信息.     

基于图割的扩散张量磁共振图像胼胝体分割算法

扩散张量磁共振成像过程易因噪声导致扩散张量图像(diffusion tensor images,DTI)的体素数据发生畸变,使分割效果不佳.针对该问题,提出了一种基于图割的DTI胼胝体分割算法,该算法在求解能量函数的过程中,用非种子点与作为硬约束条件的种子点之间的J-散度中位数表示T-连接权值,用取值范围在(0,1]之间的单调递减指数函数表示N-连接权值,同时构造网格图结构,用最大流/最小切算法计算最小切,实现图像的全局最优二值化分割.DTI图像的分割实验结果表明:所提算法能更为准确地从受噪声影响的数据中提取出胼胝体,各参数不同取值时的重叠率指标统计分析也证明了新算法具有较高的分割精度.     

一种全局最优的非匀质图像分割算法

为了解决传统几何活动轮廓模型不能自适应地分割非匀质图像的问题,提出了一种全局优化的非匀质图像分割算法.首先,利用图像经过高斯滤波器滤波后的梯度信息定义了一个新的图像分割能量函数.然后,利用水平集方法扩展该能量函数的定义域,以使该能量函数具有全局最优解.为避免水平集函数的重新初始化过程,在能量函数中引入了一个水平集函数约束项.最后,通过最小化该能量函数,建立水平集函数演化的偏微分方程.对水平集演化方程数值求解,实现对非匀质图像的分割.实验结果表明,该算法不但能自适应地确定曲线演化方向,而且能有效地分割非匀质图像.     

融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种基于区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法。该方法根据SAR图像的区域统计特征和边界梯度信息,建立SAR图像分割能量泛函模型;通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程;采用水平集方法求解演化方程,实现了SAR图像的分割。分别采用模拟和真实SAR图像对该方法进行了仿真。实验结果表明,该方法能充分利用SAR图像特征,不需要去除相干斑噪声的预处理过程,实现了对图像中目标与背景的正确分割。     

基于C-V模型无关曲率方向的快速分割算法

为提高图像分割的精度获取边缘更佳的分割图,提出结合无关曲率方向的边缘函数与无需重新初始化符号距离函数的基于C-V(Chan-Vese)模型的快速分割算法。针对在图像的同质区域中基于水平集的C-V模型不能正确分割出目标轮廓的缺陷提出优化方法。改进算法不依赖于水平集梯度信息进行活动轮廓曲线的演变,引入无关曲率的边缘函数并结合平均曲率运动方程以最小化长度能量项;并且在能量函数中增加了内能泛函项,以简化模型在局部需要重新初始化符号函数的步骤,提高运算速度。实验表明新算法能够演化出目标边缘曲线,准确分割图像,且运行耗时显著减少,收敛速度近似为几何活动轮廓C-V模型的1.2倍。     

融合图像局部能量和梯度的水平集分割方法

为了实现结构复杂的灰度不均匀图像的快速准确分割,提出一种融合局部能量和梯度敏感性的水平集方法,采用梯度敏感的能量函数改进局部能量最小化水平集方法,并利用灰度全局信息自动初始化水平集.局部能量函数由局部灰度拟合函数定义,是水平集的外部驱动能量,适用于分割灰度不均匀图像.梯度敏感项依据图像特性,自动判定对水平集的驱动方向,...     

基于图论的运动对象分割

将两种基于图论的算法图切割与随机游走应用于运动对象的分割。利用图切割,通过构造网络图、HSV空间消除阴影、建立混合模型背景及运动区域最小切割自动完成运动对象的分割;利用随机游走,通过选择种子点、建立权函数、求解Dirichlet问题及形态滤波等交互地完成运动对象的分割。通过实验对两种算法的应用进行了研究。结果表明:基于图切割算法可针对单目标快速、有效地进行分割,并获得干净、光滑的分割结果;基于随机游走算法可针对微弱物体边界或低对比度的图像分割,可在不要求实时性的情况下获取更为精确的分割结果,为后续的跟踪、自动分割等处理提供基础。     

Color image segmentation using mean shift and improved ant clustering

To improve the segmentation quality and efficiency of color image, a novel approach which combines the advantages of the mean shift (MS) segmentation and improved ant clustering method is proposed. The regions which can preserve the discontinuity characteristics of an image are segmented by MS algorithm, and then they are represented by a graph in which every region is represented by a node. In order to solve the graph partition problem, an improved ant clustering algorithm, called similarity carrying ant model (SCAM-ant), is proposed, in which a new similarity calculation method is given. Using SCAM-ant, the maximum number of items that each ant can carry will increase, the clustering time will be effectively reduced, and globally optimized clustering can also be realized. Because the graph is not based on the pixels of original image but on the segmentation result of MS algorithm, the computational complexity is greatly reduced. Experiments show that the proposed method can realize color image segmentation efficiently, and compared with the conventional methods based on the image pixels, it improves the image segmentation quality and the anti-interference ability.     

基于改进Graph Cuts的印刷电路板CT图像分割算法

基于锥束CT的印刷电路板(PCB)无损检测是近年来出现的新的PCB检测手段,但是CT图像中普遍存在的金属伪影容易导致PCB图像的错误分割。为了抑制金属伪影对PCB图像分割的影响,文章提出了一种基于图割的交互式分割方法。利用受金属伪影影响的PCB图像灰度分布特点设计了新的权值函数,并进一步利用了用户输入的信息,将用户选取的种子点信息作为计算区域项权重的重要参数。通过对多组印刷电路板图像进行分割实验比较,结果表明与经典的Graph Cuts和Grabcut等算法相比,文章方法在准确性方面有明显提高。     

基于水平集的人脑MR图像分割方法

为了更好地对解剖结构和形状复杂的非均匀分布人脑图像进行分割,在水平集Chan-Vese模型的基础上引入Otsu技术,给出了基于水平集的人脑磁共振(magnetic resonance,MR)图像分割方法.该方法利用Heaviside函数描述区域内图像分布信息,通过最大类间方差来反映区域间图像分布方差信息,2部分信息经融合后构建新的能量函数,以引导图像分割过程,最终得到所期望的人脑图像分割结果.采用2个数据集提供的人脑图像数据进行实验,结果表明:所提方法在相似性度量和正误率度量方面,与其他方法相比都有明显的优势,可以很好地实现人脑图像的分割.     

引导滤波的单幅图像前景精确提取

该文提出了一种利用引导滤波优化二值马尔科夫随机场图像分割结果的前景提取新方法。首先通过二值马尔科夫随机场图像分割模型将原图映射为加权图模型,然后利用最大流／最小割算法对该加权图模型进行最优分割,并通过二值化得到前景区域的初始分割结果;之后通过图像引导滤波对该初始结果进行优化处理,保证所提取的前景区域具有精确的边缘信息。实验结果表明该方法能从图像背景中精确的提取出前景区域,并且对光照、噪声均具有较强的鲁棒性。     

基于多尺度的改进Graph cut算法

针对Graph cut算法存在着计算复杂度高及可能出现过分割等不足,提出了一种基于多尺度的改进算法,以更好地解决图像分割问题。该算法将多尺度的Normalized cut作为Graph cut算法的目标函数,避免了过分割的现象,同时将精细尺度的精确性和粗糙尺度的易分割性统一结合起来,对像素点进行采样,不仅保留了原来像素点间的关系,还降低了计算复杂度。然后运用基于谱图理论的求解方式,将问题转化为对相似矩阵求解特征值和特征向量的问题,相似度较高。试验结果表明,本研究算法能够对用户选取的图片进行有效地分割,无需用户交互,分割快速且结果精确。     

基于高斯函数的LED彩色图像分割方法

提出了一种基于高斯函数的LED彩色图像分割新方法,利用彩色分量值,通过高斯函数的模板进行滤波,直接分割出有用数字信息的二值图.改变了传统的将彩色图像转为灰度图像再进行分析的方法,充分利用了色彩信息.实验结果表明,该方法分割效果好,快速简单,满足实时性要求,是一种高效的新算法. 更多还原     

带几何约束的彩色图像选择性分割

为了解决彩色图像分割任务中有选择性的定位感兴趣区域的具体需求,基于Lavdie-Chen的灰度图像单水平集选择性分割方法,提出带几何约束的彩色图像选择性分割方法。该试验方法将彩色图像作为一个整体,求其梯度及边缘检测函数,借助边缘检测函数、目标物体约束点确定的距离函数以及形成的多边形内外面积,共同决定曲线演化进程中的方向与速度。区域信息的加入克服了边缘函数依赖单一图像梯度的缺点;正则化优化算法的引入克服了凹陷处分割效果不理想的缺点;加法分裂算子算法可以快速求解模型的Euler-Lagrange方程。试验结果表明,本研究提出的彩色图像选择性分割方法具有有效性强和正确性高的特点。