结合相似性拟合与空间约束的图像分割

目的 图像中的目标一般含有很多子类,仅仅利用某个子类的特征无法完整地分割出目标区域。针对这一问题,提出一种结合相似性拟合与空间约束的图像交互式分割方法。方法 首先,通过手工标记的样本组成各个目标的字典,通过相似度量搜寻测试样本与各个目标的字典中最相似的原子建立拟合项;再结合图像的空间约束项,构建图像分割模型;最后利用连续最大流算法求解,快速实现图像分割的目的。结果 通过对比实验,本文方法的速度比基于稀疏表示的分类方法的速度提高约13倍,而与归一化切割(N-Cut),逻辑回归(logistic regression)等方法相比,本文方法能取得更稳定和准确的分割结果。此外,本文方法无需过完备字典,只需要训练样本能体现各个子类的信息即可得到稳定的图像分割结果。结论 本文交互式图像分割方法,通过结合相似性拟合以及空间约束建立分割模型,并由连续最大流算法求解,实现图像的快速准确的分割。实验结果表明,该方法能够胜任较准确地对自然图像进行分割以及目标提取等任务。     

脑MR图像分割和偏移场矫正的耦合水平集模型

脑核磁共振(MR)图像因需要偏移场矫正,传统分割方法很难获得准确的分割结果。针对这一问题,首先构造一组基函数拟合偏移场以保证偏移场的光滑特性,再将其融入到高斯概率密度函数中,结合统计分类准则建立脑MR图像的分割和偏移场矫正的能量方程,最后将该能量方程引入到三相位水平集的变分框架中得到脑MR图像的分割和偏移场矫正的耦合模型。实验表明该方法在得到准确的分割结果同时还可以得到较好的恢复结果。     

相关扩散方程在图像修补中的应用

图像修复是图像复原研究中的一个重要内容,可以用于旧照片中丢失信息的恢复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。目前有很多图像修补算法对于灰度图像的修补已经取得了很好的修补效果,但存在着时间消耗大和应用到彩色图像修补中时修补效果不理想的缺点。将相关扩散方程引入到图像修补中,并进行改进,使得图像的修补效率和修补效果都得到了有效提高,而且可以很自然地应用到彩色图像修补中。大量的实验证明了该方法的有效性。     

局部几何结构驱动的图像插值放大及超分辨率复原

众所周知,图像插值是根据一幅低分辨率噪声图像重建相应高分辨率清晰图像的数字图像处理技术。虽然已有一些文献报道了多种图像插值算法,然而现有算法在插值视觉效果和计算复杂度两者间往往难以实现均衡,为此,提出了一种局部几何结构驱动的偏微分方程(PDE)图像插值算法。该算法通过耦合边缘、纹理和角形3种不同几何结构的扩散机制来进行插值,插值结果表明,该算法不仅具有抗噪声性能,而且能够同时增强边缘、纹理以及角形结构。考虑到图像的超分辨率复原与插值放大在数学本质上的一致性,特将上述PDE应用推广到图像的超分辨率复原,并且针对高强度噪声情形下,超分辨率图像中出现的伪纹理结构,提出了一种耦合全变差模型的改进的PDE。实验结果表明,不论是插值放大图像,还是超分辨率复原图像都具有较高的视觉质量和峰值信噪比。     

一种基于遗传算法的脑MR图像去偏移场模型

由于磁共振图像(magnetic resonance images,MRI)常含有偏移场而影响后继图像分割,针对这种图像的分割,采用Legendre多项式基函数来拟合偏移场,可以去除偏移场对图像分割的影响。当使得恢复图像的信息熵达到最小时,则求得的偏移场最优。在求偏移场的过程中,需要求解基函数的参数,由于传统的梯度下降法易陷入局部最优,为解决此问题,提出将遗传算法引入到参数求解过程中,然而传统的遗传算法不仅时间复杂度高,且易陷入局部最优,为此需对遗传算法进行改进,使得不仅更容易得到全局最优解,且时间复杂度较低。实验证明,该改进算法可以得到精确的偏移场,并可得到准确的分割结果。     

面向彩色图像恢复与边缘检测的Mumford-Shah推广模型研究

将Ambrosio和Tortorelli提出的Mumford Shah椭圆泛函逼近模型推广到彩色图像情形．推广模型将彩色图像建模为黎曼流形上的嵌入曲面，据此将刻画不同颜色通道问方向梯度差异的物理量——向量积项引入能量泛函中目标的正则化部分，进而建立了新的能量泛函．从理论上证明了新能量泛函的Gamma收敛性，推导了最优化能量泛函所满足的欧拉-拉格朗日方程，利用最速下降法，提出了推广模型的一种有限差分方法，理论分析和实验结果都表明：传统的直接将灰度图像的Mumford-Shah模型推广到向量图像情形，往往存在孤立对待每个通道的问题，而该文推广模型能够精细刻画各通道之间的相关性和相互影响，在图像恢复和分割效果上都大大优于传统的直接推广的模型。     

基于各向异性Gibbs随机场与高斯混合模型的脑MR图像分割算法

为了克服高斯混合模型(GMM)的局限性,利用 Gibbs 理论和图像结构信息构造各向异性 Gibbs 随机场,并将其引入到 GMM 框架中,完善 GMM 的分类效果,使其在克服噪声影响的同时,还能够保持细长拓扑结构区域信息以及角点区域信息.实验结果证明,文中算法可以得到较好的分类结果.     

一种非线性数字滤波器的统一设计框架及其性能分析

文章旨在研究非线性数字滤波器的统一设计框架问题.基于稳健统计理论和双边滤波思想,首先建立了一种鲁棒的图像复原统一能量泛函.该能量泛函充分融合了双边滤波的双重异性加权机制和稳健ρ-函数对边缘奇异点的鲁棒性处理机制,因而具有更强的边缘保持能力.随后,基于图像复原统一能量泛函的欧拉-拉格朗日方程,导出一种非线性数字滤波器的统一设计框架.特别地,在此统一框架下,双边滤波、数字TV滤波以及自适应平滑均可进行相应的扩展.同时,文中系统比较了各种稳健ρ-函数在边缘保持方面的鲁棒性,并提出一种新型边缘保持性稳健ρ-函数,即ρ(x)=-σ2(1 |x|/σ)exp(-|x|/σ) σ2.不论是视觉效果方面还是峰值信噪比方面,大量实验结果验证了文中统一设计框架的合理性和新型稳健p-函数的边缘保持性.     

基于局部特征的自适应快速图像分割模型

基于区域的活动轮廓模型如Chan-Vese(CV)模型等以其能较好的处理图像的模糊边界和复杂拓扑结构而广泛运用于图像分割中.然而基于灰度分布均匀假设,该模型对于含灰度不一致性的目标分割结果较差.此外,纹理是周期性重复出现的细节,依靠灰度信息无法正确检测.针对这些问题,提出一种基于局部特征的自适应快速图像分割模型.一方面,利用两种区域项检测卡通部分和纹理部分的特征信息,在自适应的局部块中提取局部统计信息以克服卡通部分的灰度不一致性;另一方面,利用自适应的局部块中的纹理特征来计算背景和目标区域的Kullback-Leibler (KL)距离以检测图像的纹理部分.进一步,基于分裂Bregman方法对该模型进行快速求解.分别对医学和纹理图像进行了实验,准确性和时效性都有显著提高.