基于GAC模型的自适应图像分割算法

针对传统几何活动轮廓(GAC)模型不能实现自适应分割,且容易出现边界泄漏的缺点,提出一个基于GAC模型的自适应图像分割算法.该算法结合了图像梯度信息和演化曲线的位置,用与演化曲线内外的梯度信息有关的演化速度v(D)代替传统GAC模型中的常量速度v.实验结果表明:该算法可以使演化曲线根据其位置自适应地向内或者向外运动,并且在一定程度上也减少了边界泄漏.     

一种图像分割模型的自适应参数选择方法

针对灰度分布不均匀的图像特征,提出一种基于局部和全局高斯分布拟合能量的自适应权重参数选择方法。基于图像的局部和全局区域信息,以高斯分布作为拟合函数建立能量泛函。基于水平集方法,随着活动轮廓的演化,局部和全局区域信息在能量泛函中的权重会相应地变化,有利于提高图像分割的质量和效率。数值实验验证了该方法的有效性。     

基于灰色关联分析的改进GAC模型轮廓检测方法

针对传统的基本测地线活动轮廓( GAC)模型在检测噪声干扰、弱边界及凹陷边界目标的轮廓时提取效果不佳的问题,文中提出一种基于灰色关联分析的改进GAC模型轮廓检测方法。该方法利用灰色关联度代替梯度信息来构建停止函数。与传统的梯度信息相比,灰色关联系数对于具有模糊的边界信息的图像信息表示更为准确,从而更好地提取弱边界目标轮廓。初步实验结果表明,文中方法在提取弱边界目标轮廓时效果优于基于传统GAC模型和传统的LBF模型的轮廓检测方法。     

一种结合Snake与GAC模型的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的精度和可靠性,采用改进的Snake模型和改进的GAC模型分别定位虹膜的内外边缘。对于虹膜内边界,在传统的Snake模型的基础上,引入GVF力场代替原有的传统外力场,完成Snake模型对虹膜内边缘的定位。对于虹膜外边界,在传统的GAC模型的基础上,引入非负常数项作为演化收缩力,使其方向指向对象内部,从而实现GAC模型对虹膜外边缘的定位。采用CASIA虹膜库进行了大量实验,结果表明该方法与经典的虹膜定位算法相比,定位速度更快,抗噪性更强,定位更准确。     

局部GAC模型在医学图像分割中的应用

针对基于区域测地线活动轮廓(GAC)模型很难准确分割灰度不均匀图像的问题,提出基于局部信息的GAC模型。该方法首先将图像区域进行局部化,来克服灰度不均匀对分割结果的影响,然后构造局部符号压力函数(ISPF)指导轮廓线在目标外部(或内部)收缩(或扩张)来完成分割。为了提高算法效率和稳定性,用二值水平集方法实现整个分割过程,避免了传统水平集数值不稳定性。实验结果表明,本文方法可以快速有效地分割灰度不均匀的医学图像。     

基于改进的变分GAC模型矢量图像分割

在分析矢量图像颜色信息和动态曲线演化规律的基础上,将归一化传导率的非线性热方程约束项引入变分侧地活动轮廓矢量模型中,使水平集函数不用重新初始化即可快速稳定地保持符号距离函数的特性．改进算法减少了迭代次数和运行时间,改进了图像二维梯度和散度算子传统离散化方式,使梯度和散度算子保持空间旋转不变性,提高了分割算法的鲁棒性．实...     

一种新的几何活动轮廓模型在图像分割中的应用

针对传统几何活动轮廓模型不能准确分割图像内弱边界区域目标以及对噪声的干扰容易使曲线陷入局部极值的情况,提出了一种基于区域梯度流力的几何活动轮廓模型.由于该区域力是对图像进行区域分割后产生的,所以能够从全局的角度为模型提供区域内目标的边界信息,进而达到分割弱边界的目的.通过引入一个扩散方程可以扩大区域力的捕捉范围,达到消除噪声干扰的目的.实验证明,该模型较好地解决了传统活动轮廓模型分割图像目标存在的问题.     

一种基于几何活动轮廓模型的弱边界区域图象分割方法

传统的几何活动轮廓模型作为一种有效的图象分割方法，一直以来被广泛使用。但其在应用中也存在不少问题，例如对图象内弱边界区域目标不能准确的分割以及对噪声的干扰容易使曲线陷入局部极值等情况。本文提出了一种基于区域梯度流力的几何活动轮廓模型，由于区域力从全局的角度为模型提供目标边界信息，这样使该模型不但能够准确的利用区域信息分割出弱边界区域而且能够有效抵御噪声的干扰。     

基于改进几何活动轮廓模型的图像分割算法

针对传统几何活动轮廓（GAC）模型易出现边界泄露的缺陷,提出一个基于改进GAC模型的图像变速分割算法。该算法结合了图像边缘梯度信息和边缘角点坐标信息,通过改变演化曲线在角点及弱边界处的常量速度,避免活动轮廓曲线继续演化进入目标边界内,造成边界泄露和角点丢失现象,影响目标轮廓提取的准确性。实验结果表明：该算法可使演化曲线更加准确地停在目标边缘,并且在一定程度上减少了边界泄露问题。     

活动轮廓模型的图像分割方法综述

基于活动轮廓模型的图像分割方法作为计算机视觉应用领域的一个研究热点而倍受关注。文中首先阐述活动轮廓模型的数学模型及其相关的数值实现方法。然后以参数活动模型和几何活动模型的发展为主线, 对活动模型的发展进行综述, 对其应用于图像分割的经典方法、优势和所存在的问题进行比较性研究。最后对活动轮廓模型的未来发展进行展望。     

改进测地活动轮廓模型的AOS实现

基于偏微分方程的图像处理技术由于能够获得连续单像素的边缘而受到重视,其中梯度向量场与气球力混合作用的改进GAC模型——GAC_GVFB克服了传统GAC模型的缺点,能准确地收敛到多目标图像和形状复杂图像的目标边界。但该算法的运行时间较长,影响算法的实际应用。为此,利用半隐式方案的加性算子分裂(AOS)算法,适当增大时间步长,降低迭代次数,对GAC_GVFB模型的计算进行加速,在保证算法分割准确性的同时提高算法的收敛速度。实验结果表明,采用半隐式方案的AOS算法具有较好的图像分割效果,可有效减少所需的迭代次数,降低迭代时间和CPU运行时间,提高运行速率。