基于改进C-V模型乳腺癌MR图像分割

在乳腺癌MR图像分割中,传统C-V模型没有充分利用图像边界曲率信息,需要重新初始化水平集函数使其保持为一个符号距离函数(SDF),导致图像分割比较慢,同时目标区域易产生过度分割.为此,通过在传统的C-V模型中引入惩罚能量项和全局边界曲率能量项,提出一种改进的C-V模型图像分割方法,克服了水平集函数需要重新初始化和目标区域易产生过度分割等问题.实验表明,改进的C-V模型对乳腺癌MR图像具有较好的分割效果,分割收敛速度较快.     

基于改进LBF模型的高原鼠兔图像分割

针对鼠兔图像背景复杂、对比度低、灰度不均匀且含有大量噪声等特点,在局部二值拟合(LBF)模型基础上,提出一种融合图像梯度信息的改进LBF分割模型.针对LBF模型在演化过程中极易陷入局部极小值的问题,引入全局图像梯度信息,构造含有梯度信息的能量函数,使水平集函数在演化过程中避免陷入局部最优,同时全局梯度能量项能引导活动轮廓曲线向目标边界附近快速移动,从而减少算法运行迭代次数,提高了分割精度.实验结果表明:所提出的用于鼠兔图像分割的模型不仅能提高鼠兔图像分割精度,减少迭代次数,而且背景抑制、目标区域轮廓定位效果好.     

一种改进的水平集主动轮廓模型

通过统计具有图像增强能力的局部区域信息,提出了一种改进的水平集主动轮廓模型.结合非负核函数和具有矫正图像误差特点的灰度集群思想,定义了一种新的符号压力函数(SPF),此函数能够很好处理灰度不均匀、对象边界不明确的问题.并且,引入惩罚项,确保水平集函数的适应性.真实图像和合成图像的实验结果表明,该模型收敛迅速,具有抗噪性,对分割目标图像敏感,能够处理弱边界的多目标图像.     

基于C-V方法改进的红外图像自动分割

基于简化的Mumford-Shah水平集图像分割模型,Chan-Vese提出了不依赖于图像边缘的水平集图像分割算法(C-V方法).但是该方法分割参数难以确定,对于具有非均匀灰度背景的红外目标图像常常分割失败.针对这一问题给出了改进的拟合能量模型,新模型兼顾到了目标的同质性信息与其所占面积比例的关系.基于该模型的水平集图像分割方法自适应于灰度起伏的背景,可以较为理想地分割出与背景灰度差异不太明显的目标,对小目标也具有很强的适应性.实验结果表明,在固定水平集分割参数的情况下,新方法对于不同类型、不同背景的红外图像具有了良好的适应性.     

基于区域生长和水平集的肝脏提取分割算法

为了克服传统的以单幅图像作为信息来源的水平集模型分割复杂背景图像的局限性,结合区域生长法和水平集方法各自的特点,提出了一种新的由多幅图像信息构建的水平集分割算法模型。在运用水平集方法分割人体腹腔图像前,首先运用本文提出的一种有效的区域生长法在腹腔图像中得到肝脏的粗略分割结果作为先验形状图像。通过先验形状图像在Chan-Vese模型下控制水平集的演化,使活动轮廓的先验形状信息融合到水平集分割算法模型中,同时,利用Li模型在人体腹腔图像中进一步获取肝脏的边缘信息。这种融合多幅图像信息的复合水平集分割算法模型能够充分利用图像信息,有效地描述水平集方法中活动轮廓与目标区域肝脏的关系。通过实验验证,提出的算法模型能够很好地从人体腹腔图像中提取出肝脏区域。     

融合双边滤波算子的多相水平集图像分割算法

由于乳腺肿瘤超声图像的边界模糊,且灰度异质现象较严重,准确分割出肿瘤区域是一项具有挑战性的工作.针对传统的Chan-Vese模型和局部二值拟合模型(local binary fitting)的分割缺陷,在乳腺肿瘤超声图像的全局和局部能量信息的基础上,结合双边滤波算子,提出一种全局和局部二值拟合模型的多相水平集分割算法.首先,将双边滤波算子作为乳腺肿瘤超声图像的核函数;然后,根据变分法求解表征超声图像结构信息的能量泛函,得到对应的梯度矢量方程;随后,引入多相水平集函数实现病灶区域的多区域细化分割;最后,对乳腺超声图像数据集的分割实验.结果 发现:经过与医生手动标记的肿瘤区域进行对比,分割准确度为94.51％.可见,该模型的准确度较高、误判率较低、鲁棒性较强.     

利用改进CV模型连续水平集算法的核磁共振乳腺图像分割

针对核磁共振乳腺图像边界弱、信息量大、信噪比低的问题,提出一种基于改进Chan-Vese(CV)模型的连续水平集分割算法。该算法利用B样条基函数将传统离散水平集函数表示成连续形式,用解决B样条空间的变分问题代替水平集函数更新的计算问题;通过引入转移Heaviside函数,构造α-CV模型作为能量函数模型。实验结果表明,与传统CV模型离散水平集方法相比,该算法可以避免局部极小值的现象,提高分割精度,有效抑制噪声,分割迭代次数降低了101数量级,并且可以准确、稳定地实现低信噪比、弱边界的核磁共振乳腺图像分割。     

基于局部统计信息的主动轮廓模型

灰度不均普遍存在于医学图像中,为了克服灰度不均对图像分割的影响,基于图像的局部统计信息,结合偏移场校正模型,建立了高斯分布的主动轮廓模型.引入水平集函数,并根据变分法原理,实现了该算法.最后利用新算法和经典算法作对比实验,结果表明,新算法对合成图像和真实图像的分割都取得了较好的结果,具有更强的鲁棒性.     

一种改进的局部区域特征医学图像分割方法

水平集分割方法中的Chan-Vese模型能够处理具有模糊边界和复杂拓扑结构的图像,但没有充分利用图像局部灰度的变化信息,致使其不能准确分割强度不均匀物体。针对这一问题对模型做了改进,引入局部灰度均值替换全局均值,以边界指示函数作权进行加权长度积分,加入使用双阱势的距离正则项来避免水平集重新初始化。试验结果表明:改进后的模型能够有效提高分割精度与效率,可以有效应用在医学图像的分割领域。     

基于Mumford-Shah模型的局部水平集分割窄带算法

提出了一种基于Mumford-Shah推广模型的水平集能量函数,引入了梯度特征,并在此基础上提出了一种新的局部水平集分割方法,提高了算法收敛速度,避免了图像中的无关边缘对分割结果的干扰.设计了窄带算法,克服了水平集方法初始化复杂的缺点.与窄带算法相结合,所提出的分割方法可以在杂波背景中得到分割的局部最优解.通过采用Otsu算子确定感兴趣目标初始位置,所提出的方法可用于具有不同灰度特征的多目标分割.实验证明了所提出的方法用于复杂背景下的目标分割以及多目标分割时的有效性和计算效率.     

基于局域模糊聚类和Chan-Vese模型的CT医学图像分割

针对CT医学图像灰度不均匀的特点,研究了基于改进的模糊聚类和ChanVese模型的图像分割.该分割模型综合利用基于空间信息的FCM算法、图像局部区域信息以及Chan-Vese模型,通过最小化能量函数的方式来进行曲线演化.基于空间信息的FCM算法对曲线的演化起到了一定的收敛作用,并且局部区域信息提高了分割质量.分割模型还考虑了分割效果和计算效率,降低了算法的时间复杂度,提高了算法的执行效率,从而提高了灰度不均匀图像分割的精度.     

参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法

为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF(local Gaussian distribution fitting)模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.     

一种新的基于局部区域的活动轮廓模型

提出了一种新的基于曲线演化的活动轮廓图像分割模型.该模型利用局部图像统计信息来代替C-V模型中的全局灰度均值,以此可以分割灰度不均匀的图像.此外,在模型定义的能量泛函中增加了水平集正则项,以此来保证数值计算的准确性和避免对水平集函数的重新初始化.将本文提出的活动轮廓模型用于分割人工和自然图像,比较结果显示:C-V模型不能很好处理灰度不均匀图像,而本文提出的模型对灰度不均匀图像能得到满意的分割效果.     

融合随机森林的C-V模型肝脏超声图像分割

医学图像分割是临床诊断的关键环节,分割结果将直接关系到后续对病灶的识别。C-V模型(Chan-Vese)大量应用于各种医学图像分割过程。围绕肝脏超声图像,针对传统C-V模型依赖初始轮廓及运算复杂耗时的特点,融合随机森林方法,提出一种基于边缘引导能量函数和局部约束特征的分割方法,利用随机森林节点生长和分类速度快的优势,在粗分割的基础上形成无需初始化的C-V模型,而后借助分类特征得到精准的肝脏区域及病灶分割结果。实验证明,经过优化的改进方法是可行有效的,对于图像中的组织和病灶区域能有效分割和提取     

改进的先验形状模型构造及其人脸图像分割

在处理分割被遮挡、背景与目标灰度相似或数据丢失的目标时,需在CV(Chan and Vese)模型的基础上引入先验形状信息。传统的先验形状项只具有旋转、缩放和平移不变性,针对表情丰富、易产生遮挡的人脸图像,分割结果很不理想。结合形状统计的水平集图像分割做了如下两点工作:(1)在CV模型基础上加入局部剪切和X、Y方向拉伸不变两种特性上,建立了新的数学分割模型;(2)构造新的先验形状能量项,对全局变化和局部变化的人脸图像都能进行平滑快速的演化。实验结果表明本文方法对复杂背景下姿态变化较大的人脸图像,具有较好的分割效果。     

一种基于犹豫中智集和水平集的图像分割方法

皮肤镜图像分析技术的第一步为图像分割,分割的结果会直接影响到后续的处理过程,针对具有背景噪声、模糊边缘和灰度不均的皮肤镜图像,提出了一种新的结合水平集的犹豫中智集图像分割方法;首先利用犹豫中智集理论将图像转换为犹豫中智集图像,其中犹豫中智图像由三类子集组成(T、I、F),利用犹豫中智集图像突出表达图像的目标信息和边缘信息;然后针对传统 DRLSE 水平集的不足进行改进,构造新的边缘停止函数,并增加灰度驱动能量项,最后通过改进的DRLSE 水平集对 ISIC(2018)皮肤镜图像进行分割测试;实验结果的交并比(Jaccard Index)值均大于 95%,且均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和结构性相似指数(SSIM)均表现良好,表明方法能够准确、有效的分割具有模糊边缘和灰度不均的皮肤镜图像,对后续的皮肤镜图像的处理与诊断奠定了基础。     

基于全局优化方法的SAR图像快速分割算法

为解决变分水平集分割模型能量泛函的非凸性及其易陷入局部极小值解的问题,研究变分水平集分割模型的全局优化问题.基于Aubert-Aujol (AA)去噪模型和变分水平集方法,提出一个局部统计活动轮廓模型;然后通过凸松弛技术将提出的模型转换成全局优化模型;再利用分裂Bregman技术将全局优化模型转化为两个易于计算的Shrinkage算子和Laplace算子.通过对合成图像和Envisat SAR图像的分割实验,提出的全局分割模型不仅能够快速地得到全局最小值,而且比经典模型更准确地得到图像分割边缘.      

基于相似度滤波算法的视网膜血管分割

在计算机辅助眼底图像视网膜血管分割中,基于匹配滤波算法的应用非常广泛.而传统匹配滤波器算法存在分割细小血管效果较差、噪声多以及视盘干扰等问题.本文提出一种相似度滤波算法的眼底图像视网膜血管分割方法.首先用多层阈值和水平集算法提取视盘干扰区域,利用高斯模糊去除视盘干扰区域.然后采用相似度滤波运算对去除视盘干扰的彩色眼底图像进行处理.最后,将余弦相似度图进行二值化后与余弦相似度加强图进行区域连通性判断,实现眼底图像视网膜血管分割.结果 表明,该算法能较好地分割细小血管以及去除视盘干扰,能更为准确地提取眼底图像视网膜血管.     

基于模型的FLIR图像的多分辨率分割方法

针对低对比度前视红外（ＦＬＩＲ）图像分割问题的特点，将多分辨率图像处理技术与基于模型的前视红外图像分割方法结合起来，提出了基于模型的ＦＬＩＲ图像的多分辨率分割方法．首先建立一金字塔结构的多分辨率图像集，然后在每一固定分辨率级别上使用基于模型的ＦＬＩＲ图像分割方法，并用低分辨率上的分割结果修正高分辨率上迭代的初始概率，最后在原ＦＬＩＲ图像中得到分割结果．该方法能得到更为精确的目标分割结果，并大大减小背景对分割图像的干扰，同时还加快了选代的收敛速度．对实际红外目标图像的分割结果证实了本算法的有效性．