双重主动轮廓图像分割

本文首先利用小波变换得到原图像的粗分辨逼近,在粗分辨逼近中得到图像的一个粗尺度分割。由于逼近图像中噪声下降,尺寸减少,使得算法对参数的选取不太敏感,而且收敛速度加快。然后将第一次分割结果通过小波反变换返回到原始尺度上,将得到的近似轮廓曲线作为初始水平集函数再在原图像中演化得到更准确的分割,这样就得到了一种双重主动轮廓图像分割算法。由于初始轮廓曲线非常接近真实的轮廓曲线,所以很快就可以收敛到真实的轮廓。理论分析和数值结果表明,双重主动轮廓分割算法可以快速有效地分离出感兴趣目标。     

结合数学形态学和Level Set超声图像的分割方法

针对噪声严重的超声图像,提出了一种结合数学形态学和Level Set的分割方法。首先采用全变差模型进行图像滤波,再通过交互式区域选择和数学形态学方法获得感兴趣目标的二值化图像,并把该二值化图像轮廓作为水平集方法的初始曲线。改进隐式测地活动轮廓模型(GAC)中的边缘检测函数,增强了处理弱边缘的能力。分割结果表明,该方法能够准确地提取出目标轮廓,同时减少了迭代次数和运算时间。     

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.     

基于相位一致性改进的DRLSE超声图像分割模型

针对距离正则化的水平集演化(the Distance Regularized Level Set Evolution Mode,DRLSE)模型难以处理弱边缘图像、演化效率低问题,提出一种新的基于相位信息的水平集超声图像分割算法(the Distance Regularized Level Set Evolution Mode Based on Phase Congruency,PDRLSE)。该算法利用相位一致性检测原理,构造新的边界指示函数,代替了DRLSE模型中的边界停止函数,得到新的能量泛函。实验结果表明:该方法在分割超声图像时,能够较好的分割出甲状腺肿瘤目标,且演化效率也有所提高。     

基于GVF模型的多目标边缘提取

针对活动轮廓模型的多目标边缘提取问题,本文提出了一种基于GVF模型的改进算法.该算法首先利用GVF模型对整个目标区域进行边缘提取,由于目标间存在滞止点区域,边缘提取的结果中将包含伪边缘.针对这些伪边缘进行分析并设置新的初始轮廓线,再次利用GVF模型进行目标边缘提取,并进行判断.将分别提取到的真实边缘首尾相连,去除伪边缘,可进行多次判断是否存在伪边缘,直至得到完整的多目标边缘.实验结果表明,该改进算法可以实现多目标边缘提取,且易于实现.     

基于Fuzzy的隐马尔可夫模型主动轮廓线模型

提出了一种基于Fuzzy和隐马尔可夫模型(HMM)的新型主动轮廓线模型,该模型将HMM理论应用于主动轮廓线模型中,利用HMM提供多种测量信息的能力,优化了模型参数,克服了传统主动轮廓线模型的缺点.同时利用模糊集理论建立了HMM中的状态与观测向量之间的模糊隶属关系,从而使蛇点准确收敛到图像边缘.对动态图像的仿真实验表明,改进后的主动轮廓线模型能很好地收敛到物体的凹陷边界,且具有良好的抗噪性.     

一种新的红外与可见光图像融合与跟踪方法

多传感器图像融合技术在目标检测与跟踪领域中有广泛应用。提出了一种红外与可见光图像的新颖的特征级融合与运动目标跟踪方法。将目标轮廓用动态轮廓线表示,在目标跟踪过程中对于两类模式图像中的目标轮廓控制点向量,利用 B 样条形状空间模型将目标轮廓的特征级融合转换为控制点向量差的 L2 范数平方极小化。这种方法不需要图像配准,降低了融合的计算复杂度。同时,使用了自适应 Kalman 滤波技术,提高了动态轮廓线特征搜索的准确性。对比跟踪实验表明,融合后可见光图像的平均跟踪误差减小了 56.96%。     

基于形状保持主动轮廓的椭圆状目标检测

本文通过形状约束方程(组)与一般主动轮廓模型结合,将目标形状与主动轮廓模型融合到统一能量泛函模型中,提出了一种形状保持主动轮廓模型即曲线在演化过程中保持为某一类特定形状.模型通过参数化水平集函数的零水平集控制演化曲线形状,不仅达到了分割即目标的目的,而且能够给出特定目标的定量描述.根据形状保持主动轮廓模型,建立了一个用于椭圆状目标检测的统一能量泛函模型,导出了相应的Euler-Lagrange常微分方程并用水平集方法实现了椭圆状目标检测.此模型可以应用于眼底乳头分割,虹膜检测及相机标定.实验结果表明,此模型不仅能够准确的检测出给定图像中的椭圆状目标,而且有很强的抗噪.抗变形及遮挡性能.     

基于水平集的弹创瞬时空腔X射线投影图像分割方法

弹创瞬时空腔多呈椭圆形,在近伤道入口和出口处,由于受到外界压力和进入气流的影响,瞬时空腔比伤道中央部小.根据目前弹创弹道学方面的知识和临床经验,往往不能准确检测出弹创瞬时空腔弱边缘.本文引入Char-Vese水平集算法,利用自动阈值分割算法获取水平集初始轮廓线,利用零水平集曲线的平均边缘能量控制演化速度,利用零水平集停...     

基于Level Set的交互式快速分割算法

三维医学图像数据量大,并且受噪声、边界模糊等原因的影响,致使三维分割过程消耗时间较长,容易产生欠分割或过度分割。针对以上问题,提出一种基于Level Set的三维快速分割算法,采用Fast Marching获取二维分割区域,优化轮廓边界,利用直线数值微分算法（Digital Differential Analyzer,DDA）提取轮廓像素;进一步引入扫描线种子填充思想,实现医学图像的三维快速分割。实验结果表明,上述算法能够快速准确地分割出感兴趣区域。