基于B 样条Snake模型的人体运动跟踪方法研究*

提出了一种基于B-样条曲线Snake模型的新的人体运动跟踪方法.Snake算法是通过最小能量来逼近物体的轮廓.采用改进的B-样条曲线Snake模型,每一帧图像中的目标轮廓用三次样条曲线准确地表示,使Snake模型更加稳定和具有较快的收敛速度.计算相邻帧之间的差分图像,通过利用一种基于统计关系双阈值分割方法,有效地检测出图像中运动人体,初步确定目标在每帧图像中的粗略位置.把从上一帧图像中得到的目标轮廓置于该位置,作为B-样条曲线Snake算法中轮廓提取的初始值,经运算后可得到对人体目标的准确分割与跟踪.     

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GVF Snake与肤色模型的手势轮廓提取方法

针对在基于视觉的手势识别系统中手势轮廓难以准确提取问题,本文提出一种融合GVF Snake和肤色模型的手势轮廓提取方法.首先把图像由RGB空间转换到YCb'Cr’空间,利用该空间上的椭圆肤色模型检测出手势区域并提取手势轮廓作为GVF Snake模型的初始轮廓曲线;然后根据图像分块思想把检测出的手势所在图像区域分割出来,并计算该图像分块的梯度值;最后在图像分块和初始轮廓曲线的基础上通过GVF Snake模型迭代搜素准确提取手势轮廓.实验结果表明,本文提出的手势轮廓提取方法无需人工参与,准确性上优于肤色模型、传统Snake模型,实时性上优于GVF Snake模型,满足手势识别系统中手势轮廓提取的实时性和准确性要求.检测准确、实时性高.     

基于GVF Snake模型的舌体轮廓实时自动提取

正确快速分割舌体轮廓是中医舌诊实时系统的重要前提.针对Snake算法中初始轮廓设置复杂,以及Snake模型因力场迭代次数过多而造成运行时间过长的问题,提出了一种新的舌体轮廓提取方法.该方法首先利用舌体的RGB值的特殊性,提取出增强的舌体区域的大致轮廓,然后计算出增强的舌体区域的梯度矢量流力场,最后根据该GVF力场的分布规律,自动寻找并获取到非常贴近初始轮廓的Snake轮廓线.实验表明,使用该方法,舌体轮廓分割能在2秒钟内完成,满足了中医舌诊系统的实时性.     

分水岭优化的Snake模型肝脏图像分割

Snake算法是主动轮廓模型的经典算法,是近年来图像分割和视频领域研究的热点。针对Snake模型中存在的初始轮廓敏感和能量函数中曲率约束不足等问题,提出将分水岭变换和主动轮廓模型相结合的主动轮廓分割算法。首先通过引入标记函数和强制最小值技术解决传统分水岭变换可能导致的过分割问题,然后利用改进的强制标记分水岭算法优化Snake模型的初始轮廓曲线,最后通过在Snake模型中增加一项与曲线形状相关的外部力弥补能量约束函数中曲率约束的不足,从而实现更精确的图像分割。改进后的Snake模型应用于腹部MR图像中,对肝脏图像的识别和分割取得了良好效果。     

超声乳腺肿瘤图像的自动分割

为解决传统Snake模型对初始轮廓敏感和凹陷边界提取困难的问题,分别提出了双阈值分割算法和Snake模型的改进方案.通过双阈值分割算法与形态学运算、滤波技术的综合应用,获得靠近边缘的初始轮廓.采用改进的Snake模型使初始轮廓跟踪到实际边界.由于对模型的能量定义做了调整,凹陷边界也可被准确跟踪.通过临床采集的20例乳腺图像肿瘤边缘的提取和分析,结果表明,该方法能有效提取出肿瘤边缘,实现超声肿瘤的自动分割.     

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。     

基于径向边缘检测和Snake模型的舌像分割

舌像分割中嘴唇和舌体部分的纹理和颜色比较接近,直接采用Snake方法提取舌体轮廓很难得到理想的轮廓。本文提出一种结合径向边缘检测与Snake模型的分割方法,首先使用径向边缘检测得到初始轮廓,使用色彩对消消除嘴唇影响,最后用Snake获取舌体轮廓。实验表明该算法取得较好的分割效果。     

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。     

基于改进Snake模型的图像分割方法

Snake（主动轮廓线）模型即能量最小化运动曲线模型，最初由Kass在1987年提出，具有良好的获取特定区域内目标边缘的能力，是一种极为有效的图像分割方法。针对传统Snake模型对初始轮廓的依赖性问题，利用围绕目标形心的圆环间平均灰度差异来确定初始轮廓点，对噪声的干扰有一定的抑制作用，并减少了人工选取的工作量。通过离散Snake算法与分段DP算法的有效结合来获取图像的特征边缘点，以提高Snake算法的收敛速度。最后利用单调性原则对边缘点进行分区，在各个单调区间内采用曲线拟合的方法来获得连续的图像边缘。实验结果表明，基于改进Snake模型的图像分割方法可以从图像中提取连续、封闭的边缘曲线，能够较好的将目标从图像中提取出来。     

一种有效的舌体自动化分割算法*

舌体轮廓正确分割是实现中医舌诊信息化的重要前提.目前主流方法是用阈值方法或先验知识得到舌体的初始轮廓线,然后再用Snake模型使得曲线收敛到舌体边缘.但它们都存在两个问题:对比度较小的舌像,如舌面和脸部有相似的对比度的舌象,基本上没法处理;得到的初始化轮廓线无法克服嘴唇的影响,因此用Snake方法曲线常收敛于嘴唇边缘.通过对舌象的低层信息的研究,发现使用简单而有效的直方图均衡化能扩大图像的颜色分辨力,使得现有的阈值处理方法能在原有基础上很好地处理那些原来无法处理的舌体图像;然后根据舌体形状、位置等先验信息,用几何方法修正受嘴角和嘴唇影响得到的边缘.实验结果表明,该方法取得了很好的分割效果.     

Snake与多尺度分析的医学图像分割研究

为提高分割精度,提出Snake与多尺度分析相结合的医学图像分割方法。根据先验知识给定图像一个初始的粗略轮廓,然后对图像进行多尺度增强,在不同的尺度下应用Snake算法进行轮廓提取,相当于在曲线的收敛过程中进行了修正,从而使得轮廓在不同的尺度中逐渐优化,分离出精确的轮廓。实验结果表明,该方法是有效的,对医学图像分割的精度优于传统的Snake模型。     

基于加权梯度和Snake模型的尿沉渣提取

针对尿沉渣图像的背景和目标区分度低、有形成分复杂,导致提取困难的问题,设计了基于加权梯度和Snake模型的尿沉渣提取算法.首先采用基于区域生长的阈值分割方法对尿沉渣进行粗定位,然后通过形态学的方法确定Snake模型的初始蛇,最后将加权梯度融入到Snake模型中,完成对尿沉渣的准确提取.实验表明算法性能稳定,所提取的尿沉渣区域定位准确.特别是解决了虚假边缘和边缘断裂现象较为严重的尿沉渣轮廓提取.     

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。     

基于Snake和外观模板的组合式图像对象分割

针对目前图像对象分割方法对图像的特征提取和抽象度不够,导致的分割精度低的问题,提出了基于Snake模型和外观模板的组合式图像对象分割研究方法,该方法将改进的外观模板图像对象分割算法得到的分割结果经过预处理作为改进的Snake模型的图像分割算法的输入初始轮廓进行精确处理。该算法在提升对象分割精度的有效性上达到了96%以上。     

基于Hough变换和GVF Snake模型的脑肿瘤分割方法*

脑MR图像中肿瘤区域的精确分割对后续的治疗与诊断十分关键,本文提出了一种基于Hough变换定位与遗传算法优化GVF Snake模型的脑肿瘤分割方法。首先,利用Hough变换和阈值处理自动确定肿瘤区域,然后,利用GVF Snake模型对肿瘤区域进行分割,同时为了防止GVF Snake在分割时易出现局部极小值的问题,进一步利用遗传算法的全局优化特性,对GVF Snake模型分割的结果进行优化。实验结果表明,本文提出的模型一方面能实现对肿瘤区域的自动定位,同时也避免了GVF Snake模型在分割时易陷入局部最优的问题,使分割的结果更加精确。