无需初始轮廓的图像分割模型

为了增强对初始轮廓的鲁棒性并提高对灰度不均图像、噪声图像的分割效率,提出一种基于区域的活动轮廓模型。首先分别构造全局灰度拟合力与局部灰度拟合力,然后用线性组合获得模型的拟合项,并通过调整拟合力之间的权重提高模型对初始轮廓的鲁棒性,最后利用演化曲线的长度项保持曲线的光滑性。通过实验结果可以看出：与区域可变灰度拟合（RSF）模型和选择性局部或全局分割（SLGS）模型相比,所提模型的迭代步数分别减少了约57%和31%,分割时间分别减少了约62%和14%。所提模型在无需初始轮廓的情况下,不仅可以快速、准确地分割灰度不均图像和噪声图像,而且对医学图像和红外图像等一些实际应用图像也有很好的分割效果。     

用于灰度不均图像分割的自适应灰度拟合模型

针对灰度不均图像的分割问题,提出了一个结合全局信息的局部区域自适应灰度拟合模型。首先,分别利用图像的局部和全局信息构造了局部拟合项和全局拟合项;其次,利用像素点邻域内灰度的极差反映该点邻域内灰度的偏差程度,并以此定义了一个自适应权值函数;最后,利用定义的权值函数为局部项和全局项自适应赋权值,得到所提模型的能量泛函,并使用变分法推导出模型的水平集函数迭代方程。数值实现采用有限差分法。实验结果表明,与区域可变灰度拟合（RSF）模型和局部和全局灰度拟合（LGIF）模型相比,所提模型不仅能够稳定、准确地分割多种灰度不均图像,而且对演化曲线初始轮廓的位置、大小和形状具有更强的鲁棒性。     

结合全局和局部信息的活动轮廓模型

利用全局信息的C-V模型对轮廓初始化和噪声不敏感,但不能分割灰度不均的图像;利用局部信息的RSF模型能分割灰度不均的图像,但对轮廓初始化和噪声很敏感。针对该问题,基于C-V模型和RSF模型,提出一个新的水平集正则化项,给出一个用偏微分方程表示的结合全局和局部信息的活动轮廓模型。实验结果表明,该模型能分割灰度不均的图像,且允许灵活的轮廓初始化,抗噪性较强。     

基于小波变换的权重自适应图像分割模型

针对灰度不均匀且含噪声图像的分割问题,提出了全局和局部灰度信息的权重参 数自适应水平集分割模型。首先,利用图像的全局和局部灰度信息构造全局能量项和局部能量 项;然后,利用小波变换和小波阈值去噪方法,构造对噪声不敏感的边缘信息刻画矩阵,定义包含 图像边缘信息的自适应权重系数矩阵;最后,利用定义的权重系数矩阵组合全局和局部能量项, 得到分割模型的能量泛函。使用变分法得到了水平集函数演化方程,利用有限差分法实现数值 求解。实验结果表明,该模型兼有 Chan-Vese 模型和 Local Binary Fitting 模型的优点,能够有效 地分割灰度不均匀含噪图像,并对活动轮廓曲线的初始位置和初始形状具有很强的鲁棒性。     

基于小面拟合的红外小目标提取方法研究

天空和海空背景下红外小目标图像的分割与聚类是检测和识别目标过程的预处理部分。基于小面模型对原始红外图像的局部区域作灰度曲面的最佳拟合，利用导出的二阶方向导数算子在拟合曲面上进行灰度极大值的像素点位置估计，实现对图像中小目标像素的分割和提取。对模拟和实际的天空和海空红外图像进行了实验验证。实验表明，该算法具有较强的适应性。     

引入分数阶微分的局部高斯分布拟合能量模型

局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型缺乏全局信息,对初始轮廓曲线选取较敏感,特别在分割弱边缘和弱纹理区域图像时,容易陷入局部极值,对噪声的鲁棒性不好.针对上述问题,文中提出引入分数阶微分的LGDF模型.在LGDF模型中引入全局的Grümwald-Letnikov(G-L)分数阶梯度拟合项,增强弱边缘和弱纹理区域的梯度信息,提高对初始轮廓曲线和噪声的鲁棒性.采用自适应权重函数确定全局项和局部项的系数,提高对灰度不均匀图像的分割效率和分割精度.根据图像的梯度模值、信息熵和对比度构建自适应分数阶阶次的函数,提高分割效率.理论分析和实验均表明,文中模型可以用于灰度不均匀、弱纹理、弱边缘图像的分割.合成图像和真实图像的实验表明文中模型可以提高图像的分割精度和效率.     

自适应水平集方法乳腺超声肿块分割应用

针对超声成像固有的噪声大、伪影斑点多、对比度低等特点, 在利用CV和LBF模型优点的基础上, 融合了动态变化制导的全局信息和局部信息, 在能量泛函演化过程中, 全局信息项和局部信息项的权重系数实时变化调整。实验结果表明, 与两种已有模型相比, 该方法能够较好地处理灰度非匀质乳腺超声图像的肿块病灶分割问题, 分割准确性和病灶边缘细节处理更好, 分割速度较快, 临床适用性更强。     

一种新的结合图像梯度的局部活动轮廓模型

基于区域的局部二值拟合模型只考虑图像灰度的平均值统计信息,然而由于图像中的噪声改变了图像的灰度分布,该类方法对于包含大量噪声的图像往往很难获得理想的效果。为了提高模型对于噪声的鲁棒性,提出了一种结合图像统计信息和梯度信息的局部活动轮廓模型。该模型在图像灰度的统计信息的基础上,加入图像梯度信息,分别构造以高斯函数为核函数的局部二值灰度拟合能量和局部二值梯度拟合能量,得到最终的能量泛函,并通过最小化该能量函数,驱使活动轮廓向目标边缘演化。实验结果表明,基于图像灰度和梯度的局部活动轮廓模型能够有效克服图像中弱边缘以及强噪声对于分割结果的影响,其分割精度高于同类方法。     

基于局部区域信息的医学图像分割及偏移场矫正方法

针对医学图像中由于偏移场的存在而导致图像灰度不均匀的问题,提出了一种基于局部区域信息的医学图像分割及偏移场矫正方法,以矫正偏移场使图像变为灰度均匀。该方法利用图像局部区域信息,通过拟合图像和原始图像构造能量函数,采用变分水平集方法进行求解。实验结果表明,该方法能够有效地实现医学图像分割及偏移场矫正,与其它分割及偏移场矫正方法相比,该方法具有较高的分割及偏移场矫正的精度和效率。     

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。     

结合全局和局部信息的“两阶段”活动轮廓模型

目的 LBF(local binary fitting)模型用每个像素点的邻域信息来拟合局部能量,对灰度不均匀图像可以得到很好的分割效果。但是LBF模型只考虑了图像的局部信息,没有考虑全局信息,因此它对初始轮廓大小、形状及位置都非常敏感。针对以上问题,结合全局和局部信息,提出"两阶段"活动轮廓模型。方法第1阶段,采用退化的CV(Chan-Vese)模型,利用图像的全局信息(灰度均值)快速为图像的目标大致定位;第2阶段,以第1阶段结束时的水平集函数的零水平集为第2阶段的初始轮廓,利用图像的局部信息(局部高斯拟合)得到更加精确的分割结果。结果实验结果表明,该"两阶段"活动轮廓模型保留了LBF模型分割灰度不均匀图像的能力。结论改进后的模型较LBF模型对各种初始轮廓(大小、形状、位置)有较强的鲁棒性,以及较强的抗噪性。     

Active contour model for simultaneous MR image segmentation and denoising

In this paper, a new region-based active contour model is proposed for magnetic resonance image segmentation and denoising based on the global minimization framework and level set evolution. A new region fitting energy based on Nadaraya–Watson estimator and local image information is defined to enforce the curve evolution. By this improved region fitting term, the images with noise and intensity un-uniformity can be segmented and denoised. Inspired by the Perona–Malik diffusion equation, an edge-preserving regularization term is defined through the duality formulation to penalize the length of region boundaries. By this new regularization term, the edge information is utilized to improve the contour?s ability of capturing the edge and remaining smooth during the evolution. The energy functional of the proposed model is minimized by an efficient dual algorithm avoiding the inefficiency of the gradient descent method. Experiments on medical images demonstrate the proposed model provides a hybrid way to perform image segmentation and image denoising simultaneously.     

结合局部特征和全局信息的自适应活动轮廓模型

提出一种新的基于全局图像信息和局部图像特征的活动轮廓分割模型。模型的总能量函数主要包括3项:全局能量项、局部能量项和自适应调节项。其中,全局能量项整合了图像的全局信息,局部能量项则考虑了图像的局部特征,而二者的权重会根据上下文内容自适应调整。由于在模型中充分利用了图像全局信息和局部特征,因而有效地提高了分割的精度。此外,加入了凸优化技术,以获取模型的全局最优解。最后,采用Split-Bregman方法进行快速求解,使得模型的分割效率大大提高。实验结果表明,该模型对初始化具有较好的鲁棒性,在分割精度上有了较大的提升,特别是分割速度比C-V模型快1.5倍到2倍。     

结合全局与局部信息活动轮廓的非同质图像分割

目的 通过对现有基于区域的活动轮廓模型能量泛函的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K-means活动轮廓模型,该模型能有效分割灰度非同质图像。方法 结合图像全局和局部信息,根据交互熵的特性,提出新的局部自适应权重,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,排除灰度非同质分割目标的影响。结果 采用Jaccard相似系数-JS(Jaccard similarity)和Dice相似系数-DSC(Dice similarity coefficient)两个指标对自然以及合成图像的分割结果进行定量分析,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型JS和DSC的值最接近1,且迭代次数不多于50次。提出的模型具有较高的计算效率和准确率。结论 通过大量实验发现,新模型结合图像全局和局部信息,利用交互熵特性得到自适应权重,对初始曲线位置具有稳定性,且对灰度非同质图像具有较好地分割效果。本文算法主要适用于分割含有噪声及灰度非同质的医学图像,而且分割结果对初始轮廓具有鲁棒性。     

基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割方法

为了解决测地线模型和CV模型无法同时对弱边界、灰度不均匀图像进行分割的问题,提出一种基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割方法。首先,基于图像统计信息定义分割灰度不均匀图像的符号压力函数,基于内部和外部灰度均值给出轮廓曲线内外的全局区域灰度均值的加权组合函数,运用图像全局信息定义分割弱边界图像的符号压力函数;然后,结合统计信息的符号压力函数和全局信息的符号压力函数（简称“双符号压力函数”）,通过增加组合的权值系数,设计新的水平集演化方程;最后,将双符号压力函数引入到二值选择和高斯滤波正则化水平集模型中,构建一种基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割算法。仿真实验结果表明,该算法能够有效地分割弱边界、灰度不均匀的图像,同时对噪声也有一定的抗干扰性。     

融合全局和局部相关熵的图像分割

目的 针对LCK(local correntropy-based K-means)模型对初始轮廓敏感的问题,提出了新的基于全局和局部相关熵的GLCK(global and local correntropy-based K-means)动态组合模型。方法 首先将相关熵准则引入到CV(Chan-Vese)模型中,得到新的基于全局相关熵的GCK(global correntropy-based K-means)模型。然后,结合LCK模型,提出GLCK组合模型,并给出一种动态组合算法来优化GLCK模型。该模型分两步来完成分割:第1步,用GCK模型分割出目标的大致轮廓;第2步,将上一步得到的轮廓作为LCK模型的初始轮廓,对图像进行精确分割。结果 主观上,对自然图像和人工合成图像进行分割,并同LCK模型、LBF模型以及CV模型进行对比,结果表明本文所提模型的鲁棒性比上述模型都要好;客观上,对BSD库中的两幅自然图像进行分割,并采用Jaccard相似性比率进行定量分析,准确率分别为91.37%和89.12%。结论 本文算法主要适用于分割含有未知噪声及灰度分布不均匀的医学图像及结构简单的自然图像,并且分割结果对初始轮廓具有鲁棒性。     

基于空间特征的谱聚类含噪图像分割

为克服传统谱聚类算法应用到含噪图像分割时易受到图像中噪声影响的问题,提出一种基于空间特征的谱聚类含噪图像分割算法。该方法利用图像各个像素的灰度信息、局部空间邻接信息及非局部空间信息设计像素的三维特征,通过引入空间紧致性函数建立像素特征点与其K个最近邻之间的相似性,进而利用谱聚类算法得到图像的最终分割结果。实验中采用含噪的人工图像、自然图像及合成孔径雷达图像与空间模糊聚类、规范切谱聚类和Nystrm方法3种算法进行对比实验,实验结果验证文中方法能克服图像中噪声影响并取得较满意的分割效果。