改进的RSF模型应用于带钢表面缺陷分割

可调拟合(Region Scalable Fitting, RSF)活动轮廓模型在分割带钢表面缺陷图像时易陷入局部最小值;此外,因引入高斯核函数导致边缘更加模糊而影响分割效果,针对这些问题,提出改进的RSF模型并应用于带钢表面缺陷分割。一方面,在RSF模型中引入局部灰度均值差异项作为新的拟合项,并且引入局部灰度方差差异代替原拟合项的参数,驱动曲线演化避免陷入局部最小值;另一方面,用双边滤波函数代替高斯核函数,避免对边缘模糊的缺陷造成二次模糊,同时更好地保护了边缘。在NEU带钢表面缺陷数据集上的仿真实验结果表明,改进的算法的分割效果和运行效率均优于其余3种模型,能够较快地准确分割出带钢表面缺陷,并且保留图像细节。     

基于水平集的医学图像分割算法

针对具有灰度不均效应的医学图像分割问题,文中提出了一种快速结合全局和局部信息的水平集模型,即HLSGL.基于C-V水平集分割算法的全局信息,通过计算图像各像素点的局部拟合均值,引入局部信息能量项,使全局与局部信息叠加构成驱动力项,保证对图像边缘具有较好的局域化效果.在构造的驱动力项中引入一种新的速度停止函数,使分割过程...     

基于边缘和区域信息相结合的变分 水平集图像分割方法

 针对GAC模型和C-V模型分别存在对弱边缘和灰度渐进图像分割效果不理想以及演化效率低等问题,提出了一种基于边缘和区域信息相结合的变分水平集图像分割方法.结合了图像边缘梯度信息和区域全局信息的能量函数作为模型的外部能量项,引入内部变形能量约束水平集函数来逼近符号距离函数,省去了重新初始化水平集函数的过程,并融入了物体形状先验知识的附加约束信息,提高了分割精度.实验结果表明,论文所用方法对分割噪声弱边缘图像和灰度渐进图像具有一定的有效性和可行性.     

基于C-V模型的红外图像自动分割方法研究

为解决红外图像分割中背景噪声及边界轮廓的影响,引入了基于曲线演化理论、水平集方法和M-S分割函数的C-V模型。通过将图像表达为分段常量函数来建立适当的能量函数模型,引入水平集的表示方法,在整个图像域中依据最小化分割寻找全局极小值,可令活动轮廓最终到达目标边缘。由MATLAB实现的仿真结果表明采用C-V模型对红外图像进行自动分割不受边界轮廓线连续性限制,对初始轮廓线位置不敏感,对图像噪声具有很强的鲁棒性,对均匀灰度目标分割效果良好。     

基于相位一致性改进的活动轮廓分割模型

为了实现甲状腺超声图像中结节组织的快速准确分割,克服图像灰度分布不均匀和边缘模糊对分割结果造成的影响,采用了基于相位一致性改进的活动轮廓分割模型。首先,利用相位一致性边缘检测原理构造一种新的速度函数,不仅弥补了梯度算子边缘检测中由于滤波处理造成边缘损坏的缺陷,而且可以灵活地控制曲线演化速率;然后,将该速度函数乘入到无边缘主动轮廓模型的能量项中,避免了线性组合中的权重分配问题,同时具有全局分割能力。通过理论分析和实验验证,改进模型的相对差异度均小于1%,运行时间均低于对比模型。结果表明,新模型实现了灰度分布不均匀图像的精确分割,同时分割效率也有所提高。     

基于改进主动轮廓模型的图像分割算法

针对C-V模型对灰度不均匀的图像分割效果不理想的情况,提出一种改进的C-V模型.该模型在C-V模型的基础上,引入非加权的邻域平均和局部窗口方差概念,加快并精确了C-V模型的演化效果,同时在C-V模型的能量函数中加入惩罚项,使得C-V模型在演化过程中无须重新初始化,进一步提高了分割速度.仿真实验结果表明改进的C-V模型较原模型对灰度不均匀图像分割具有较好的分割效果.     

一种鲁棒的非均匀灰度图像分割算法

针对非均匀灰度图像分割困难及分割效率低下的问题,该文提出了一种基于活动轮廓模型的高效图像分割算法。不同于传统水平集方法中仅用单一信息定义的能量泛函,该算法结合图像的边缘信息和区域统计信息定义了一个新的能量泛函。边缘信息的利用便于演化轮廓线快速精确地定位至物体边缘;区域统计信息由局部统计信息和全局统计信息构成,一方面,局部统计信息的利用能够有效处理图像的灰度分布不均匀现象,另一方面,全局统计信息的利用避免了轮廓线陷入局部极小值。最后,在轮廓线演化过程中,通过高斯卷积核实现快速规则化,避免了传统模型计算代价高昂的重新初始化或规则化。合成图像和真实图像的实验结果表明,该文算法不仅能够快速有效分割灰度分布不均匀的弱边缘物体,而且对于多灰阶复杂结构物体也能够精确分割;同时,该算法对噪声和初始轮廓线具有较好的鲁棒性。     

偏微分方程去噪算法扩散系数的研究

图像是人类获取信息,传递信息的重要媒介,在人类生活中有着广泛的应用,并且成为一种科学研究和社会生产的重要工具。鉴于偏微分方程能够在很好地去除图像噪声的同时又可以较好地保持图像的边缘和细节信息,它被广泛应用于图像分割、图像复原、图像重建、边缘检测等各种领域。尤其是Perona and Malik提出的各项异性扩散方程,在实际应用中取得良好的效果。但PM模型的平滑效果比较差,容易出现"块效应",即处理后的图像形成多个内部灰度相同的块状区域或阶梯状区域。因此基于PM模型的改进方法被相继提出,其中对扩散系数的改进尤为重要,本文在前人研究的基础上提出了一种新的改进方法。该方法在加入方差的同时,引入边缘停止函数,实验证明,改进的算法可以在降噪的同时很好地保护图像的边缘信息,并且有效地避免了"块效应"。     

一种基于灰度分割的调焦评价函数

提出一种新的基于灰度分割的调焦评价函数.该函数利用清晰图像的灰度变化比模糊图像频繁的原理,以待调焦区域灰度均值作为其变化中心,并以该中心进行分割,最终计算出灰度围绕中心的变化频度作为评价函数值.比较了该函数和其他评价函数的效果.实验证明,该函数满足调焦评价函数的要求,可以在实际工程中较好的应用.     

基于改进Canny算子的双水平集医学图像分割

医学图像常常伴有噪声以及灰度不均匀等问题,且图像边缘具有复杂性,因此传统的双水平集模型无法达到理想的分割效果。针对该问题提出了一种基于改进Canny算子的双水平集医学图像分割算法,首先在Canny算子的基础上加入梯度模板,用来解决传统Canny算子无法完全检测出复杂图像边缘的问题,然后将检测后的图像融入到双水平集模型中,通过在水平集模型中加入偏移场来解决灰度不均匀的问题,并且在距离规则化项中使用双肼势函数。实验结果证明,该模型对于复杂边界以及灰度不均匀的图像有较好的分割效果。