高精度连续人脸轮廓提取

提取连续且高精度的人脸轮廓线是很多图像应用重要的基础步骤.然而很多现有的轮廓提取方法并不能很好地应用在人脸轮廓上.为此提出一种快速可靠的人脸轮廓提取方法,能够在关键点提供初始化后提取到高精度连续人脸轮廓线.其主要步骤是先拟合关键点形成一条初始化曲线,沿其密集采样重叠的矩形区域,将整个人脸轮廓区域划分成很多小的区域;然后在每个局部的矩形区域提取出一条抛物线引导基于梯度的局部人脸轮廓线;最后从很多局部人脸轮廓线中,通过全局融合找到最终的人脸轮廓线.这种交叉验证的机制保证了最后结果的正确性.最后在LFPW和HELEN人脸数据集上进行了实验,结果表明文中方法能有效地提高人脸轮廓提取的精度.     

基于曲线演化的CT颅骨外轮廓提取

准确有效地提取颅骨区域的单层外轮廓线是基于轮廓线颅骨三维模型重建的关键问题之一。针对颅骨复杂外形单层外轮廓提取困难,提出了一种基于曲线演化的方法。首先对图像进行阈值分割获得颅骨区域,然后初始化一条包括该区域的单层闭合曲线,对该曲线应用一种新的微分方程进行演化,最终获得颅骨区域的外轮廓线。实验结果表明,该方法可自动处理颅骨CT图像,准确获得颅骨的单层外轮廓,有效解决了颅骨单层外轮廓提取问题。     

对在CT中不可见相邻齿廓线自动重构的研究

为了适于口腔修复仿真的需要,要在CT断层图像中获得每颗牙齿完整的断面轮廓线.而CT图像因相邻齿断面密度高度一致而造成的其间轮廓线的不可见,导致难以直接对每颗牙齿断面轮廓线进行完整地提取.先提取出每幅牙列断面的整体连续外轮廓,然后在给定区域内自动确定相邻齿廓线的交汇点;再分别以同侧的两个相邻交汇点为端点,其间的轮廓点为型值点,构建标准三次B样条曲线作为每颗牙齿的部分齿廓线;然后,分别求出相邻齿廓线在交汇点处的一阶导矢,进而求出该交汇点处的平均导矢;最后,以两两相对的交汇点为端点构建三次Hermit样条插值曲线,并以此做为不可见的轮廓线,经实例验证,达到了自动重构每一单独牙齿三维模型的要求.重构丢失齿廓线的方法,在仿真上能够满足临床要求.     

单幅人体切片图像的多轮廓二维重构算法研究与实现

基于切片图像数据的轮廓曲线二维重构是轮廓表面三维重构的基础。单幅切片图像可能存在有单轮廓或多轮廓。本文对中国虚拟人切片图像进行分析,针对单幅切片图像里的多轮廓线情况,研究提出了多轮廓提取算法和拟合曲线建模算法。经编程实验,成功实现了单幅图像里的多轮廓二维重构。     

基于先验知识的肝脏轮廓线提取算法研究

准确有效地提取肝脏CT序列的轮廓线是腹部软组织三维模型重建与可视化的关键问题之一。针对肝脏轮廓线提取准确性不高的问题, 提出了一种基于先验知识的肝脏轮廓线提取算法。首先利用拉普拉斯算法进行CT图像增强, 再利用基于边缘先验知识的套索模型对感兴趣区域进行半自动的初始化, 最后通过改进的Snake算法准确地提取肝脏CT图像的边缘。针对序列CT肝脏的边缘提取, 提出根据CT图像序列之间的相关性, 将上一幅图像的轮廓线提取结果作为下一幅CT图像边缘提取的初始化点, 接着批处理地提取CT序列的肝脏边缘。实验结果表明：该算法大大减少了手动初始化结果对目标边缘轮廓准确提取的依赖性, 并有效地解决了肝脏轮廓线的提取问题。     

脑部MRI图像的半自动实时轮廓提取方法

研究脑部MRI图像的实时轮廓提取问题.由于脑部MRI图像分辨率高且信息量大,传统方法对整幅图像做图像分割和轮廓搜索,难以保证实时精确的轮廓提取.为解决上述问题,提出一种用区域分解和图像标记的实时轮廓提取方法,将感兴趣区手动分解为若干个自定义子区域的集合,依次提取各子区域轮廓并与当前图像轮廓合并,最终实现感兴趣区的轮廓提取.标记图像记录医学图像上各点的标记状态用于边界跟踪,提取当前子区域的轮廓后,标记图像上各点状态随之改变,对其做邻域搜索可得到合并后的医学图像轮廓线.实验结果表明,改进方法可实时流畅地提取感兴趣区域轮廓,鲁棒性强,对狭窄连通区域和外表面轮廓也有很好的提取效果.     

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。     

一种新的掌纹图像感兴趣区域提取算法

重点研究具有一定自由度在线掌纹图像的感兴趣区域提取算法。首先结合掌纹图像的特点采用全局阈值二值化掌纹图像,然后利用形态学算子平滑掌纹轮廓,提取轮廓线Freeman链码并对链码进行角度变换,最后通过考察轮廓线上各点附近轮廓线的角度变化来提取掌纹图像感兴趣所需要的定位点,从而提取感兴趣区域。感兴趣区域的提取为特征提取和特征匹配打下了基础。最后,在两个公开的掌纹数据库,通过实验证明了这种算法的有效性。     

双重轮廓演化曲线的图像分割水平集模型

目的几何活动轮廓模型的标志性模型C-V模型及其改进LBF模型受到关注,然而这两个模型对初始轮廓曲线较强的依赖性使得模型在实际图像目标分割中表现出不稳定性或具有较高的时间复杂性。本文在对C-V模型及LBF模型的原理及对初始轮廓曲线的依赖特性进行分析的基础上,提出一种基于双重轮廓演化曲线的图像分割水平集模型。方法所提出模型的主要过程如下:1)通过设置内、外两条轮廓线,使模型在演化过程中分别从目标的内部和外部向目标边界逼近,两条轮廓线的设计原则简单,其分别位于目标的外部和与目标有重叠;2)两条轮廓线的演化走向是通过在模型中设置相关项自动控制的,即演化过程中通过最小化内、外轮廓之间的差异来自动控制两条轮廓曲线的演化趋向,使之同时从目标的内部和外部向目标边界逼近,并逐渐稳定于目标的边界。结果所提出的模型通过设置内部能量泛函项,避免了对符号距离函数的重新初始化;通过采用全局化的正则函数,增加了模型对复杂异质区域边界的捕捉能力;通过采用内、外轮廓线同时演化机制,避免了模型对初始轮廓线的过依赖性。结论所提出的模型很好地解决了传统基于区域的分割模型对轮廓曲线初始化的过依赖问题,对初始轮廓线的设置较为简单且具有较强的鲁棒性,对图像目标的分割较为准确和稳定。     

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.     

基于图像轮廓曲线的拐点检测算法

拐点是图像很重要的特征,包含图像的主要结构信息，拐点检测对图像配准、目标识别和三维重建等任务的处理都有着非常重要的作用。从研究轮廓上点的曲率出发，针对传统基于轮廓的拐点检测算法对噪声和局部变化敏感而造成检测结果不稳定的问题，提出一种间接反映轮廓曲率特性的方法，记为APTD(Accumulation of Point to Tangent Distance)。使用高斯函数对轮廓曲线进行平滑处理，轮廓上点的曲率越大则该点附近的点到该点处切线的距离也越大，根据这一思想，将轮廓上点附近支撑域内的点到该点所对应切线相对距离的累加和作为拐点的判别函数，从而实现轮廓拐点的检测。经由数学推导表明所提出的算法具有合理性和可行性，对比实验分析表明该算法精度高、运算量小、定位准确。     

用于图像分割的活动轮廓模型综述

图像分割和边界提取对于图像理解、图像分析、模式识别、计算机视觉等具有非常重要的意义,而活动轮廓模型(Active Contour Model)则是图像分割和边界提取的重要工具之一,它主要包括参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型两类。相对于参数活动轮廓模型,几何活动轮廓模型具有很多的优点,如计算的简单性和在变形的过程中能够处理曲线的拓扑变化,等等。近年来,几何活动轮廓模型在理论和应用方面的研究都有很大的发展,令人关注。为了使人们对这一技术有一概略了解,首先提出了一种新的分类方式用来描述参数活动轮廓模型、几何活动轮廓模型以及它们之间的联系,然后通过重点分析几个经典的活动轮廓模型及其算法实现来综述活动轮廓模型的研究、发展及其应用情况,最后指出了进一步进行活动轮廓模型理论与应用研究的方向。     

融合凹点检测与仿射变换的活动轮廓模型

目的 针对基于矢量场的活动轮廓模型,如经典的梯度矢量流（GVF）模型、矢量场卷积（VFC）模型等,在提取凹形物体时矢量场常出现平衡点,不能较好地收敛到凹陷区域、尤其是深而窄的凹形及复杂凹陷区域的问题。提出一种融合凹点检测与仿射变换的活动轮廓模型。方法 首先利用活动轮廓模型进行曲线演化,得到演化后轮廓曲线上各点的坐标并求出各点的法线方向;然后基于凹点检测的方法,判断各点的凹凸性,利用梯度判断法,检测出未收敛到目标边界的凹点;其次对各凹点进行法向方向的仿射变换。在接近且不越过目标边界的情况下求出可变换的最大距离,变换后的点穿越了平衡点区域,让变换后的点代替原来的点形成新的轮廓曲线;最后为保证提取边界的精确性,将变换后的轮廓曲线再次演化并最终收敛到目标边界。结果 通过对具有凹陷区域的合成图像进行分割,计算提出模型分割结果的平均Jaccard相似系数（JS）值为95.51%,相比目前先进的GVF模型,VFC模型和自适应扩散流（ADF）模型分别提高了15.08%,12.09%和10.70%,整体效果上优于几种先进的模型。然后又对单/多目标真实图像及含噪的图像进行分割,证实提出模型分割性能的鲁棒性。结论 提出的模型有效地避免了凹形区域内的平衡点问题,可以对深凹形及复杂凹形图像进行有效分割,并且提高了分割精度。此外,该模型能融合到任何基于矢量场的活动轮廓模型中,具有广泛的普适性。     

基于Freeman链码的汉字图像轮廓曲线拐角点检测方法

拐角点检测在模式识别和机器视觉中有重要作用。本文应用基于Freeman链码的一种检测和确定图像轮廓曲线拐角点位置的方法,提取出汉字轮廓图像的拐角点作为特征点用于图像配准中。首先提取出汉字图像的轮廓曲线,然后利用Freeman链码给轮廓曲线编码,根据判断准则,提取出必是拐角点的点与可疑拐角点,最后估算可疑拐角点的曲率,挑出每组临近可能拐角点中曲率最大的点为真实拐角点。实验结果表明本文应用的方法能准确地检测出同被测对象相一致的拐角点,给出了实验数据与过程。     

基于策略演化水平集的医学图像快速分割

医学图像分割在疾病诊断、手术规划和手术引导等实际应用中有着重要的作用。提出了一种基于策略演化水平集算法的快速医学图像分割方法,其策略是通过转换外部轮廓曲线/曲面上的点为内部轮廓曲线/曲面上的点（或做相反操作时）,检验能量函数是否减小来决策水平集演化;如此扫描内外轮廓曲线/曲面,使得分割曲线/曲面向目标边界移动。相对于传统水平集算法,该方法不需要解偏微分方程,可极大地减小计算量、提高图像分割的速度。同时,该算法克服了直接计算能量函数水平集方法中存在的问题(陷入局部能量最小和需要扫描整个图像)。最后通过2维和3维医学图像的分割实验,展示了该算法的快速性与精确性。     

一种基于曲率尺度空间的自适应角点检测方法

角点是图像处理中的重要特征,基于曲率尺度空间技术,提出一种自适应角点检测方法.首先提取图像的轮廓,采用一个固定的低尺度计算所有轮廓点的曲率,并根据曲率得到候选角点集,然后用由自适应支持区域确定的角点角度和一个动态曲率阙值代替固定的阙值筛选出正确角点.实验结果证实该方法应用于复杂图像的精确性和稳定性.     

隐式多项式曲线数据拟合的稳定性分析

对数据点集合轮廓进行隐式多项式曲线或者曲面建模需要分析隐式多项式曲线的稳定性,因为这直接关系到隐式多项式曲线或者曲面建模是否有效。通过对隐式多项式曲线上点和系数关系的分析,从理论上得出了隐式多项式曲线上点的变动对其最高次齐次项影响很小,而数据点距离原点越远则隐式多项式曲线建模的有效性越差。文章的实验显示了隐式多项式曲线建模的数据点预处理方法和应用依据。     

人脸边缘自适应搜索算法及仿真研究

人脸轮廓线提取是人脸识别中极为重要的内容,一种可靠、精确的人脸边缘提取算法对于身份鉴定技术等方面具有重要的应用价值。该文基于传统的边缘提取算法提出了一种自适应搜索轮廓线算法,首先基于人脸检测结果确定内外轮廓及搜索路径,然后对于每一条搜索路径提取出真正的轮廓点,最后利用人脸轮廓的平滑性通过曲线拟合完成轮廓线提取。该文以彩色人脸图像库数据为例,快速、准确地得到人脸轮廓线。仿真试验结果表明,该算法能在保持边缘检测精度的情况下,克服了噪声对轮廓特征提取的影响,并且对于姿势变化有一定的鲁棒性,具有一定的应用价值。     

应用主动轮廓线生长模型的细胞核自动分割

提出了一种改进的主动轮廓线模型应用于细胞核的分割。在利用极限腐蚀检测到每个细胞核的种子点后,以种子点为中心点分别建兢一个基于极坐标描述的生长Snake模型,加入了一个基于区域相似度的生长能量,克服了传统模型须将初始轮廓置于真实边界附近的缺点;在应用贪心算法求解时,搜索空间由常规的8邻域减少为径向的两个相邻量化点,提高了计算效率。     

二值图像轮廓局部描述和检索方法

提出了一种针对二值图像的基于轮廓分解和局部描述的检索策略。首先从二值图像中提取物体轮廓,采用特定的方法对轮廓进行分解,得到轮廓的参考点集。求取每一个参考点的对应弧线段,构造从参考点指向对应弧线上各点的向量集合。对向量集合进行Fourier变换,得到Fourier系数可以作为该参考点的特征向量,从而原图像就被表示为特征空间中的特征点集。最后,采用点匹配的方法来计算图像之间的距离,实现二值图像的检索。实验结果表明,与目前已有的方法相比该方法具有较高的检索精度。