基于PCLSM的M-S模型的视乳头杯盘分割

基于分段常数水平集方法的M—S模型能解决二值M—S模型及其相应的C—V模型不适合包含多个目标（或多相）的图像分割的问题。采用该方法研究青光眼视乳头图像杯盘分割难题,并在此基础上进行杯盘重建。实验表明,该方法能够正确分割不同青光眼病人的视乳头图像。与多层分割方法相比,该方法能同时获得视杯和视盘的形态。     

基于多层水平集函数的三维多相图像分割

多相图像分割通常利用多个水平集函数分别定义不同区域的特征函数,其极值求解问题需要对多个函数分别求极值,计算效率较低。针对三维多相图像,提出一种改进的变分水平集模型,采用一个多层水平集函数的n层水平集隐式曲面,将图像划分为n个区域,通过对一个水平集函数求极值,实现三维多相分段常值图像的快速分割与重建。将能量泛函表达为数据项和规则项,借助规则化Heaviside函数设计区域划分的通用特征函数,采用Split-Bregman投影方法进行能量最小化求解。实验结果表明,该模型可以有效地实现三维多相图像分割,与Chan-Vese模型相比,其迭代步数较少,分割速度较快。     

改进的双水平集医学图像分割方法

由于基于简化M_S模型的多相水平集图像分割模型仅仅利用了图像的区域信息,对图像的另一个重要信息(边缘信息)没有有效的利用,同时在分割的过程中需要对水平集函数不断进行重新初始化.为了解决上述模型的不足,本文提出改进的双水平集医学图像分割方法.该方法主要是在基于简化M_S模型的多相水平集图像分割模型的基础上将图像的边界信息项和为避免重新初始化水平集函数的惩罚项加入模型中.实验结果表明,添加了边界信息后的模型能够在边界位置定位更容易,同时改进后的双水平集模型在实现多目标分割时,无需重新初始化水平集函数,减少了计算量,简化了算法实现的复杂度.     

基于C-V模型的眼底图像交互式杯盘分割

针对眼底图像视杯和视盘水平集分割中C-V模型自适应能力不强等问题,提出一种基于C-V模型的视盘和视杯交互式水平集分割算法。该方法通过交互方式给定不同的视盘初始轮廓和C-V模型参数,对眼底图像的杯盘进行精确地分割。实验结果表明,该方法可克服噪声污染、光照不均匀、对比度低等特点对眼底图像分割的影响,对彩色眼底图像中的视杯和视盘进行精确分割。     

基于知识的多层Mumford-Shah向量值图像分割模型

针对多层Mumford-Shah模型不能正确分割对比度小且部分被遮挡的复杂医学图像问题, 将目标形状先验知识窄带水平集统计形状模型集成到多层Mumford-Shah模型, 提出了基于目标形状先验知识的多层Mumford-Shah向量值图像分割模型和求解该图像分割模型泛函最小值的水平集逐层迭代算法. 实验结果表明, 该方法能够有效分割对比度小且部分被血管遮挡的早期青光眼病人视乳头图像.     

隐式曲面多相图像分割的变分水平集方法

基于隐式曲面的水平集表达、隐式曲面上的内蕴梯度概念和图像分割的标记函数方法,建立了隐式曲面上多相图像分割的水平集模型,并设计了相应的Split Bregman方法.首先,将分段常值与光滑平面图像两相分割的Chan-Vese模型推广到隐式曲面上图像分割的变分水平集模型,并根据图像分割的二值标记函数和凸松弛的概念将该模型转化为全局凸优化的极值问题;然后借助n-1个水平集函数划分n个区域的区域特征函数,将隐式曲面上两相图像分割变分模型推广到了多相图像分割,并利用凸优化方法将该模型的变分问题松弛为一系列凸子优化过程.通过引进辅助变量和Bregman迭代参数设计的Split Bregman方法,将每个子优化问题转化为简单的Poisson方程求解和解析的软阈值公式.数值算例结果表明,文中方法在计算效率方面要优于传统的方法.     

变分水平集分割方法

针对三维图像多相分割问题,提出一种变分水平集分割方法。由变分方法和梯度坡降方法得到能量泛函取极小值的水平集函数演化方程,与基于区域模型的参数估计构成一个交替迭代过程。仿真结果表明,该方法简单高效,能快速实现三维图像的轮廓分割与重建,真实反映采集序列断层图像的信息,具有较好的应用价值。     

变分水平集分割方法

针对三维图像多相分割问题,提出一种变分水平集分割方法。由变分方法和梯度坡降方法得到能量泛函取极小值的水平集函数演化方程,与基于区域模型的参数估计构成一个交替迭代过程。仿真结果表明,该方法简单高效,能快速实现三维图像的轮廓分割与重建,真实反映采集序列断层图像的信息,具有较好的应用价值。     

三维图像多相分割的变分水平集方法

变分水平集方法是图像分割等领域出现的新的建模方法,借助多个水平集函数可有效地实现图像多相分割.但在区域/相的通用表达、不同区域内图像模型的表达、通用的能量函的设计、高维图像分割中的拓展研究等方面仍是图像处理的变分方法、水平集方法、偏微分方程方法等研究的热点问题.文中以三维图像为研究对象,系统地建立了一种新的三维图像多相分割的变分水平集方法.该方法用n-1个水平集函数划分n个区域,并基于Heaviside函数设汁出区域划分的通用的特征函数;其能量泛函包括通用的区域模型、边缘检测模型和水平集函数为符号距离函数的约束项3部分;最后,针对所得到的曲面演化方程,采用半隐式差分格式进行离散,并对多种类型三维图像进行分割验证了所提出模型的通用性和有效性.     

模糊C 均值聚类与多相水平集图割优化相结合的图像分割

针对在分割多个目标时多相水平集模型对初始轮廓曲线敏感且计算量大的问题, 提出采用模糊C 均值聚类算法将图像进行粗分割,初始化多相水平集函数,使用图割算法分割 出多相结果的方法。该方法能有效减小多相水平集算法对初始轮廓曲线的敏感性,使图割算法 在分割图像时更容易分割出理想的目标轮廓;同时,采用图割算法可使水平集函数很快收敛到 能量最小值,有效减少计算量,提高计算效率。实验表明该方法具有较好地分割效果和较高地 分割效率。     

基于水平集逐层迭代算法的多层Mumford-Shah图像分割、去噪与重建模型

针对能够同时进行图像分割、去噪与重建目的的Mumford-Shah能量泛涵最小值图像模型求解非常困难这一问题,提出了"多层Mumford-Shah图像分割、去噪与重建模型"和求解该多层模型最小值的"水平集逐层迭代算法".该多层模型是Mumford-Shah"最小分割问题"的"多层"模型.实验结果表明,该方法不仅能够同时进行具有T型图像边缘或更复杂拓扑结构图像边缘的图像分割、去噪与重建,而且比Tsai A.等人提出的多层求解轮廓和Chan T.等人提出的多相水平集方法更简单更有效.     

多层Mumford-Shah向量值图像分割、去噪与重建模型

针对多层 Mumford-Shah 图像分割、去噪与重建模型不能进行彩色等向量值图像处理的问题, 提出了多层 Mumford-Shah 向量值图像分割、去噪与重建模型和求解该模型泛函最小值的水平集逐层迭代算法. 该模型是 Mumford-Shah ``最小分割问题'的向量值图像``多层'实现模型. 实验结果表明, 该方法不仅能够同时进行具有 T 型图像边缘或更复杂拓扑结构图像边缘的向量值图像分割、去噪与重建, 而且比 Tsai A 等人提出的多层求解轮廓和 Chan T 等人提出的多相水平集方法更简单有效.     

多相主动轮廓模型的眼底图像杯盘分割

目的 视盘及视杯的检测对于分析眼底图像和视网膜视神经疾病计算机辅助诊断来说十分重要,利用医学眼底图像中视盘和视杯呈现椭圆形状这一特征,提出了椭圆约束下的多相主动轮廓模型,实现视盘视杯的同时精确分割。方法 该算法根据视盘视杯在灰度图像中具有不同的区域亮度,建立多相主动轮廓模型,然后将椭圆形约束内嵌于该模型中。通过对该模型的能量泛函进行求解,得到椭圆参数的演化方程。分割时首先设定两条椭圆形初始曲线,根据演化方程,驱动曲线分别向视盘和视杯方向进行移动。当轮廓线到达视盘、视杯边缘时,曲线停止演化。结果 在不同医学眼底图像中对算法进行验证,对算法抗噪性、不同初始曲线选取等进行了实验,并与多种算法进行了对比。实验结果表明,本文模型能够同时分割出视盘及视杯,与其他模型的分割结果相比,本文算法的分割结果更加准确。结论 本文算法可以精确分割医学眼底图像中的视盘和视杯,该算法不需要预处理,具有较强的鲁棒性和抗噪性。     

一个新的基于分段常数水平集方法的多相位图像分割模型

在Mum ford-Shah模型和Yoon Mo Jung等提出的分割模型的基础上,利用分段常数水平集方法,提出了一个新的多相位分割模型。新模型输出一个多相位的分布图象,并可以容易地提取每个单独的相位,有一定的抗噪音能力。利用最速下降算法求解总变差最小化问题。引进了一个函数确定模型中的参数值,加速了算法的收敛速度。数值试验表明新模型有很好的分割效果且能准确地处理含T-交汇的图象。     

基于参数估计的多层M-S模型杯盘分割方法

多层Mumford-Shah模型能够很好地分割通过彩色眼底成像得到的视乳头杯盘图像,但由于光照不均、对比度小等因素,图像中存在很多无用的噪声点,对于不同的图像,多层Mumford-Shah模型需要不同的长度参数,为了解决这个问题,给出了一个自适应的长度参数估计模型.另外,血管遮挡也会使得杯盘边缘曲线的凹陷和断裂,从而造...     

具有多指标柔性能量的Mumford Shah模型图像分割

针对Chan和Vese提出的基于Mumford Shah泛函的水平集图像分割算法，做了两方面的改进：首先,构造了具有柔性的演化曲线内外能量取代C V模型中的刚性能量，减少了C V模型求解时的数值不稳定和过度分割等现象；其次，综合图像的多方面特征，提出多指标集能量项构造方法，提升了C V模型的分割能力和精度。综合两方面的工作，提出带多指标柔性能量的C V模型。新模型能有效处理图像受严重噪音污染、目标内部有灰度起伏等情况。对人工合成图像、医学图像和真实世界图像的分割实验均表明了新模型的良好性能，并且算法收敛速度快、数值稳定。     

Boundary detection of optic disk by a modified ASM method

A new algorithm to automatically detect the boundary of optic disk in color fundus images is proposed. The optic disk is located by principal component analysis (PCA) based model, which is employed to initialize active shape model (ASM) to detect the disk boundary. ASM is modified with two aspects: one is the self-adjusting weight in the transformation from shape space to image space; the other is exclusion of outlying points in obtaining shape parameters. The modifications make the proposed algorithm more robust and converge faster than the original ASM method, especially in the case where the edge of optic disk is weak or occluded by blood vessels.     

Retinal optic disc localization using convergence tracking of blood vessels

Optic disc localization is of great diagnostic value related to retinal diseases, such as glaucoma and diabetic retinopathy. However, the detection process is quite challenging because positions of optic discs vary from image to image, and moreover, pathological changes, like hard exudates or neovascularization, may alter optic disc appearance. In this paper, we propose a robust approach to accurately detect the optic disc region and locate the optic disc center in color retinal images. The proposed technique employs a kernelized least-squares classifier to decide the area that contains optic disc. Then connected-component labeling and lumination information are used together to find the convergence of blood vessels, which is thought to be optic disc center. The proposed method has been evaluated over two datasets: the Digital Retinal Images for Vessel Extraction (DRIVE), and the Non-fluorescein Images for Vessel Extraction (NIVE) datasets. Experimental results have shown that our method outperforms existing methods, achieving a competitive accuracy (97.52 %) and efficiency (1.1577s).