一种区域自适应主动轮廓模型的图像分割方法

为了有效地分割灰度不均匀图像,提出了一种区域自适应主动轮廓模型,在该模型中,定义了一个包含全局能量项和局部能量项的能量泛函。在算法的初期,全局能量项占主导地位,它具有收敛速度快、对初始轮廓不敏感的优点。在算法的后期,局部能量项占主导地位,它具有定位精度高的优点。理论分析和实验结果表明,该模型具有收敛速度快、分割精度高、对初始轮廓不敏感等优点。     

基于全局主动轮廓模型的图像分割研究

基于区域信息的Mumford-shah分割模型中,由于图像对象灰度分布的不一致性,分割曲线易陷入局部最小值,不能获得完整边界分割.提出了一个全新的主动轮廓模型,基于局部区域信息创建能量驱动曲线演化,通过竞争关系约束曲线的演化范围,确保模型能收敛于全局静态最小值.实验结果表明,分割模型可以同时分割多个灰度分布不均匀的对象,对噪声具有较好的鲁棒性.     

分水岭算法应用于主动轮廓模型能量分割算法的研究

主动轮廓模型(snake模型)被广泛应用于边缘提取、图像分割等领域。该模型能对目标适当初始化,并进行自主收敛,使得能量处于极小值状态,以达到目标分离的效果。当目标初始位置敏感时,需要依赖其他机制对内部能量进行合理初始化,由于模型的非凸性,它有可能收敛到局部极值点甚至发散。将分水岭算法应用于主动轮廓模型的能量分割算法,通过改进的分水岭算法确定主动轮廓模型的初始轮廓,利用迭代完成对轮廓点周围的局部近邻点的检索,以选取更小的轮廓模型,当获得最小值时完成目标轮廓的提取。     

一种基于主动轮廓模型的心脏核磁共振图像分割方法

提出一种基于主动轮廓模型的左室壁内、外膜分割方法.首先构造了主动轮廓模型的广义法向有偏梯度矢量流外力模型GNBGVF,作为对梯度矢量流(GVF)的改进,该外力场同时保持了切线方向和法线方向有偏的扩散,具有捕捉范围大、抗噪能力强,且在弱边界泄漏等问题上性能突出.就左室壁内膜的分割而言,考虑到左室壁的近似为圆形的特点,引入了圆形约束的能量项,有利于克服由于图像灰度不均、乳突肌等而导致的局部极小.对于左室壁外膜的分割,采用内膜的分割结果初始化,即通过重新组合梯度分量来构造外力场.该外力场能够克服原始梯度矢量流的不足,使得左室壁外膜边缘很弱时也能得到保持,可以自动、准确地分割外膜.实验结果表明,该方法能高效准确地分割左室壁内、外膜.     

基于区域信息主动轮廓模型的图像分割

图像分割是对图像进行后续处理的关键步骤之一,传统主动轮廓模型在目标图像背景较为复杂的情况下很难精确地进行图像分割。为了精确且快速地进行图像分割,以便更加有利地进行后续相关图像处理操作,在对传统主动轮廓模型进行相关研究的基础之上,提出一种基于区域信息主动轮廓模型的图像分割方法。将图像区域信息融入主动轮廓模型的能量函数中去,减弱了模型对图像区域信息突变所造成的图像误分割;改进该模型能量函数内外曲线的拟合中心,以此减少图像噪声点对拟合中心准确性的影响;利用信息熵改进曲线内外能量函数权重,以此提高曲线的演化速度。实验结果表明,与传统CV（Chan_Vese）模型等四种模型相比,该方法所分割的图像更加精确,且在算法分割效率上具有较明显的优势。     

基于各向异性主动轮廓模型的图像分割方法研究

摘 要：分割的作用是将数字图像分割为多个简单区域,并根据区域中图像的某种特征提取和分离出的目标区域,便于图像识别与理解分析。主动轮廓模型(snake)是一条可变形的参数曲线及相应的能量函数,广泛应用于医学领域的图像分割。主动轮廓模型是以最小化能量函数为目标,控制参数曲线变形,最后具有最小能量的闭合曲线就是所需分离的目标轮廓。在采用主动轮廓模型进行分割之前,通常都采用高斯滤波器对图像进行滤波,在对图像进行平滑的同时,也会使边缘模糊化,从而影响分割效果。本文将各向异性滤波和主动轮廓模型结合起来,充分利用各向异性滤波在平滑图像的同时能保持边缘的特点,在利用主动轮廓模型进行分割之前使用各向异性滤波代替传统的高斯滤波对图像进行预处理。实验结果表明：与传统方法相比,在主动轮廓模型的预处理阶段,采用本文所提出的算法平滑噪声图像,提高了后续图像分割的准确性。     

结合显著性的主动轮廓图像分割

传统的主动轮廓方法无法突出分割区域的显著性,同时在由显著性检测算法所得到的显著图中目标具有较高的信噪比,因此提出结合显著性的主动轮廓图像分割.通过线性光谱聚类分割得到超像素,以超像素为处理单位利用基于图论的流形排序算法获得较好的显著图;将高斯混合模型引入到主动轮廓的曲线演化过程中,计算曲线内外的平均灰度值,从而通过高斯...     

一种基于主动轮廓模型的医学图像序列分割算法

介绍了一种结合live wire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法.通过把live wire算法和图像分割中一般的区域增长方法结合,对传统live wire算法进行了改进,并用改进后的算法对医学图像序列中的单张或多张切片进行交互式地准确分割.然后计算机利用活动轮廓模型自动分割相邻的未分割切片.还通过在活动轮廓模型的边缘点中引入记录已分割物体边缘附近局部区域特征的灰度模型,把已分割切片中的物体与背景的局部区域特征带入相邻的未分割切片中,并用由灰度模型定义的区域相似性代替活动轮廓模型中的外能来引导边缘轮廓收敛到物体的实际边缘.最后介绍了一种基于live wire算法思想的简单的分割结果交互式修复方法.实验结果表明该算法仅需少量用户交互就能快速准确地从医学图像序列中分割出感兴趣的物体,在医学图像分析中具有实用价值.     

基于改进活动轮廓模型的数字虚拟人图像分割算法

对组织器官的分割和提取是医学图像三维重建及可视化的基础工作。根据数字虚拟人图像的特点,提出了一种基于改进活动轮廓模型的数字虚拟人图像分割算法,推导出了基于改进活动轮廓模型方程的解析表达式,并采用梯度向量流场对该算法进行了改进。该算法克服了传统活动轮廓模型不能处理深度凹陷区域的问题。实验结果表明,该算法具有对“U”形区域计算精确、抗干扰性强、可得到很好的分割结果。     

基于动态自适应蚁群算法的MRI图像分割

MRI图像分割在医学图像分析中具有极其重要的理论和应用价值.蚁群算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法.对目标边界模糊、目标灰度不均匀及目标不连续等情况的图像(如医学图像)分割,蚁群算法是一个比较好的选择.本文针对基本蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的特性,提出了一种动态自适应蚁群算法,通过自适应的初始聚类中心调整策略和动态更新局部信息素浓度,使其收敛性和稳定性有一定的提高.实验证明改进的蚁群算法能够有效地分割MRI图像.     

一种改进的活动轮廓模型图像分割方法

基于全局信息的活动轮廓模型不能有效分割灰度不均匀图像,而基于局部信息的活动轮廓模型对轮廓初始化位置比较敏感。为此,提出结合全局信息和局部信息,构造新的符号压力函数（Signed Pressure Force,SPF）,替代Selective Binary and Gaussian Filtering Regularized Level Set（SBGFRLS）模型中的符号压力函数,同时构造一种新的气球力函数,并采用SBGFRLS水平集方法演化轮廓曲线来分割图像的方法。实验结果证明该方法能有效分割灰度不均图像,同时对轮廓初始化位置不敏感,对噪声有较好的抗干扰性。     

基于动态轮廓模型的羽毛分割改进算法

从羽毛图像中分割毛杆适合采用动态轮廓模型,而原始原模型易受局部强边缘干扰产生偏差,且计算规模偏大。根据毛杆的特性,提出用毛杆中心线和毛杆宽度来代替毛杆轮廓,把模型中二维轮廓曲线变化成两个相互独立的一维函数,并据此修改能量方程。改进算法利用对称性避免强边缘干扰,减少了计算规模,能实现全自动分割。实验表明该算法具有较强的抗噪性,使分割毛杆效果良好,能满足工业需要。     

基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割方法

为了解决测地线模型和CV模型无法同时对弱边界、灰度不均匀图像进行分割的问题,提出一种基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割方法。首先,基于图像统计信息定义分割灰度不均匀图像的符号压力函数,基于内部和外部灰度均值给出轮廓曲线内外的全局区域灰度均值的加权组合函数,运用图像全局信息定义分割弱边界图像的符号压力函数;然后,结合统计信息的符号压力函数和全局信息的符号压力函数（简称“双符号压力函数”）,通过增加组合的权值系数,设计新的水平集演化方程;最后,将双符号压力函数引入到二值选择和高斯滤波正则化水平集模型中,构建一种基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割算法。仿真实验结果表明,该算法能够有效地分割弱边界、灰度不均匀的图像,同时对噪声也有一定的抗干扰性。     

基于蚁群优化多层图划分的彩色图像分割方法

为了消除基于谱聚类的归一化切分图像分割中聚类参数对分割结果的约束,提出了一种基于蚁群优化的多层图划分算法来进行归一化切分,进而对彩色自然景观图像进行分割.该算法将代表图像的相似度图作为蚁群的栖息环境,在归一化割准则的指导下,通过蚂蚁的觅食行为将相似的顶点逐渐聚集在一起,从而以多层的方式完成图划分.为了降低图像分割的计算量,利用超像素对图像进行预处理.实验对比表明,该算法消除了归一化切分分割结果对聚类参数的依赖,并提高了归一化切分分割的准确性和速度.     

改进主动轮廓线模型在图像分割中的应用

主动轮廓线模型(Active Contour Model,ACM),也称作蛇(Snake)模型,是一种常用的图像分割算法。在基于主动轮廓线的图像分割中,深度凹陷边界的逼近和弱边界区域的分割一直是一个难点。引入了一种局部纹理模型(Local Profile Model)匹配算法,通过匹配沿控制点法线方向像素和局部纹理模型可以确定弱边界区域的真实边界,并结合一种新的计算控制点曲率外力的算法,使得主动轮廓线模型能够逼近图像的深度凹陷区域的同时提高算法的收敛速度。实验结果表明,该方法是有效的。     

自适应蚁群算法优化红外图像分割*

由于基本蚁群算法中信息素挥发系数为常数,可能会导致算法过早收敛或停滞,为此,采用自适应更新机制,使其收敛性和稳定性有了一定的提高。将该动态蚁群算法应用于红外图像的分割,并以小窗口为对象实施算法。通过仿真实验,验证了该算法大大地减少了计算量,具有较高的执行效率,并得到了良好的分割效果。     

基于核自组织映射的有监督主动轮廓图像分割

针对灰度不均匀目标和多灰度强度目标利用主动轮廓难以精确分割的问题,提出了一种基于核自组织映射（KSOM）的有监督主动轮廓算法KSOAC。首先对背景区域和前景区域的先验样本分别利用KSOM进行训练,得到其各自的拓扑映射结构来表征其分布,从而获得突触权值向量;其次提出计算两个网络结构单位像素的平均训练误差,把该误差加入能量函数修正曲线进化过程,并利用前景和背景的面积比得出能量项的控制参数;最后推导出了利用神经元权值向量的有监督主动轮廓能量函数和迭代方程,并采用Matlab 7.11.0对多幅图像进行了仿真验证。仿真结果和数据表明,与自组织映射（SOM）主动轮廓（SOAC）相比,KSOM得到的映射更接近于先验样本的分布,误差更小;KSOAC的准确率、查全率和F参数均大于0.9,分割结果更接近目标本身;在时间消耗方面与SOAC相差不大。实验结果表明,KSOAC能够提高概率分布未知图像、非均匀图像和多灰度强度目标分割效果,减少目标泄露。     

Color image segmentation based on multiobjective artificial bee colony optimization

This paper presents a new color image segmentation method based on a multiobjective optimization algorithm, named improved bee colony algorithm for multi-objective optimization (IBMO). Segmentation is posed as a clustering problem through grouping image features in this approach, which combines IBMO with seeded region growing (SRG). Since feature extraction has a crucial role for image segmentation, the presented method is firstly focused on this manner. The main features of an image: color, texture and gradient magnitudes are measured by using the local homogeneity, Gabor filter and color spaces. Then SRG utilizes the extracted feature vector to classify the pixels spatially. It starts running from centroid points called as seeds. IBMO determines the coordinates of the seed points and similarity difference of each region by optimizing a set of cluster validity indices simultaneously in order to improve the quality of segmentation. Finally, segmentation is completed by merging small and similar regions. The proposed method was applied on several natural images obtained from Berkeley segmentation database. The robustness of the proposed ideas was showed by comparison of hand-labeled and experimentally obtained segmentation results. Besides, it has been seen that the obtained segmentation results have better values than the ones obtained from fuzzy c-means which is one of the most popular methods used in image segmentation, non-dominated sorting genetic algorithm II which is a state-of-the-art algorithm, and non-dominated sorted PSO which is an adapted algorithm of PSO for multi-objective optimization.     

活动轮廓最大流最小切分图像分割技术研究

基于活动轮廓的CV模型缺乏边缘的信息,使得CV模型在具有相同或相似区域的彩色图像分割应用时存在困难。对活动轮廓的模型进行扩展,提出了多段活动轮廓模型,应用K均值对交互区域进行聚类,确定分割区域中心的个数,同时得到多段活动轮廓模型进化边缘内外区域的密度值,加入测地线(GAC),使其具有更好的边缘捕获能力,对于图像分割的最优化问题,转化为求能量函数对应的图切分最大流最小切分问题。通过自然图像的实验,验证了提出的方法具有高效性、准确性、耗时少等特点。