基于GVF主动轮廓模型的图像分割方法仿真及研究

在近几十年来，随着计算机技术和模式识别技术的快速发展和在临床医学中的广泛应用，医学图像处理技术也伴随着得到了长足的发展，数字图像分割在临床医学中的应用越来越广泛。Kass等人在1987年提出了主动轮廓线（Snake）模型，已经广泛应用于图像处理的各个领域，如图像分割，边缘检测和运动跟踪等。GVFSnake对传统模型的缺点进行改进。本文把GVFSnake应用在医学三维序列序列图像分割中，并进行仿真和研究。     

基于变化检测和改进的GVF snake模型的运动目标轮廓提取

为了解决当前目标跟踪中目标轮廓提取不精确的问 题,在对传统GVF (gradient vector flow)snake活动轮廓模型改进的基础上,提 出一种基于变化检测和改进的GVF snake活动轮廓模型的视频目标轮廓提取算法。首先,通 过 基于t显著性检验的变化检测方 法消除背景边界的影响,并获取初始运动变化区域的临界四边形作为GVF snake的初始轮廓 。然后,对初始轮廓应用改进 的GVF snake模型以获得精确的轮廓边界。改进模型采用4方向各项异性扩散,并采用下降速 度较快的保真项系数以增强 GVF snake进入凹陷的能力,且保持对弱边界的收敛。本文方法克服了手动绘制初始轮廓的 缺点,对传统GVF snake方法进 行了改进,且空间准确度(SA)有很大提高。实验表明 ,本文方法成功分割出目标凹陷部分并对弱边界有较好的收敛效果,提高了轮廓提取的精确 度。     

改进的分水岭算法在设备内壁图像分割中的应用

针对分水岭过分割的现象,考虑到在根据灰度均值相似性进行邻域合并时,随着合并区域面积的增大,每个区域的灰度齐次性变弱的特点,提出了一种新的区域相似性评价函数.在这个评价函数中还计算了每个区域灰度值方差.根据区域灰度值方差的大小选择不同的相似性评价函数.实验证明,该方法可以避免目标区域误合并到背景区域的现象,从而得到理想的分割效果,并为设备内壁有损部位几何参数的标定奠定了基础.     

改进的分水岭算法在图像分割中的研究

图像分割作为图像处理中最基础的研究领域之一,占有很重要的地位,是大多数图像分析和处理的不可替代并且是首要步骤的一个基础环节,在理论研究和实际应用中都得到了人们广泛指重视,目前已提出了多种不同的图像分割方法,总体上来说这些算法主要建立在基于图像本身的相似性上,在许多应用领域都获得了成功,但是没有一种方法适用于所有的图像。分水岭算法近年来得到比较广泛的应用,此次研究中用基于形态学的分水岭分割方法对图像处理,进行仿真,与其他方法相比可以较好的分割对象。     

一种基于光流的GVF主动轮廓线模型在颈动脉超声动态图像序列边缘提取中的运用

颈动脉超声图像边缘的提取对冠状动脉疾病的诊断和治疗有着重要的意义。本文提出了一种针对颈动脉超声动态图像序列的边缘跟踪方法。根据前一帧图像的边界轮廓,通过计算当前帧与前一帧之间的光流场来预测当前帧图像的初始轮廓,再使用GVF主动轮廓线方法进行分割。然后依次处理图像序列的每一帧图像。实验证明,这种方法相对与独立的分割每帧图像更有效率,并且由于使用了光流来进行预测,具有很好的动态跟踪能力。     

一种基于脑部肿瘤MR图像的分割方法

针对传统的分割方法难以实现医学图像自动分割和准确分割的问题,提出了一种基于GVF Snake模型的医学图像分割方法。该方法采用Canny算子的边缘检测结果作为GVF扩散方程计算的边缘映射图,提高了GVF Snake模型的抗噪性能;用分水岭算法自动获取的轮廓作为GVF Snake模型分割的初始轮廓,降低了GVF力场计算的复杂性和分割时轮廓线的迭代次数。分析和实验结果表明,采用该方法对脑部肿瘤MR图像进行分割时,能自动准确地分割出肿瘤区域。     

生物力学模型约束下的图像分割算法研究

引入基于生物力学约束的弹性可变形体模型,提出区别于传统Snake方法的内外能量构造方法,其中内能量取决于该弹性可变形体材料的物理特性,外能量是由图像等外部数据驱动,通过能量最小化过程达到平衡位置,即所要的分割结果。为了说明该算法的精确性和稳定性,分别在人工合成图上添加不同数量的噪声,并进行边界弱化。实验表明,该算法具有良好的分割效果。心脏核磁共振（MRI）图像分割的实验表明,该模型能有效地同时搜索到左心室的内外膜,解决了心外膜不易分割的难题。     

图像区间模糊模型及其在图像检索中的应用

在HSV颜色空间下,通过非均匀量化方法,构建了图像区间模糊模型.在此模型下,图像可以看作是一个区间模糊集合(IVFS,interval-valued fuzzy set).IVFS之间相似性度量可以用来衡量图像之间的相似程度.给出一种基于LP范数距离的IVFS集合度量(简称IVFSLp)并将它应用于图像检索中.实验数据表明:IVF-SLP与直方图距离(histogram distance)和普通模糊集的相似性度量(general fuzzy similarity measure)相比具有更好的性能.     

基于小波相位保持校正GVF snake模型的B超心脏边缘提取

针对B超图像噪声过大引起的边缘提取问题,本文采用基于小波相位保持校正GVF snake模型的边缘提取 提取方法,在保持视觉效果的同时,达到了对伪像的去除、削弱和对边缘的更精确识别。     

基于改进Chan-Vese模型的图像分割

目前基于水平集的图像分割方法很难给出基于全局极值的算法终止条件,而大多采用事先设定迭代次数的方法。本文提出了一种改进的Chan-Vese模型,通过添加水平集函数约束项,使得新模型抑制了水平集函数的取值范围,最终收敛至全局极值,并以此作为算法终止条件,无需事先设定迭代次数。实验结果表明,新模型在其终止条件下,分割结果正确,与传统Chan-Vese模型相比,新模型的收敛速度快3~6倍,且通用性更强。     

基于先验形状的CV模型肝脏CT图像分割

针对目标被部分遮挡或部分信息丢失情况下CV模型不能正确识别的问题,提出一种新的分割算法。首先,利用数学形态学对原肝脏图像进行滤波,并结合其他算法建立肝脏先验形状;然后,采用边缘查找和区域标定等算法,对肝脏先验性状的边缘以及边缘内外区域进行赋值,构建执行效率高的符号函数距离函数,将其通过形状比较函数嵌入到CV模型的能量泛函中,形成新的基于先验形状的CV模型,并将此模型用于分割存在干扰或者被部分遮挡的肝脏CT图像。与CV模型分割结果相比,本文算法能在目标周围存在干扰信息或者被部分遮挡的情形下,成功地正确识别出目标区域。     

基于改进的CV模型的医学图像分割

基于CV模型的水平集分割是医学图像分割的一个重要的分割手段。医学图像分割要求精度高,速度快。传统的处理方式效率比较低,不能满足医学图像的分割要求。针对这一缺点,本文提出新的分割模式。首先,在分割过程中间断的对图像进行窗口化处理,减少演化过程所需计算的数据量。同时使活动轮廓的演化速度伴随窗口规模进行调整,减少演变所需的迭代次数。实验表明,改进之后分割方法能够极大的提高分割速度,同时图像细节部分的分割也有更高的精度。     

基于改进C-V模型的图像分割方法

由于传统C-V模型不能准确分割灰度不均匀的图像,本文基于传统C-V模型进行了局部变量的改进,改进后的模型不仅可以准确分割灰度不均匀的图像,而且能够更好的刻画各点邻域的灰度变化情况,使得边界信息可以较好的被分割。实验证明,在对图像进行分割时,文章的方法与原模型相比效果更好。     

对基于图像分割与合并的相位展开算法的改进

为了提高基于图像分割与合并的相位展开算法的精度,对已有的一种算法进行多方面改进,采取区域不等分措施,使得区域信息完整、准确再现;针对不同区域的噪声及欠采样情况,分别采取不同的相位展开算法;对分块合并时重叠区域进行加权叠加处理。利用仿真和实测数据对算法进行了验证,结果表明,改进算法能更准确、快速地恢复出被测物体的相位信息。改进后的算法不但适合于超大规模图像的相位展开,也适合于部分区域条纹过密的包裹相位图的展开。     

基于改进C-V模型的图像分割算法

提出一种新的模型——Chan-Vese模型,该模型是基于曲线演化、水平集方法、局部的统计信息,新模型包括两个方面:局部核心函数和惩罚项.引入局部统计信息后的新模型可以对非同质图像进行有效的分割.另外,核心函数中加入惩罚项,可以有效避免水平集函数初始化,缩短模型演化时间.通过实验的仿真结果发现,新模型在对非同质图像进行分割时得到了良好的结果.     

利用模糊特征改进Snakes模型的图像分割

利用模糊特征自适应地控制曲线法向力场改进参数主动轮廓模型,改进后的模型可以对弱边缘、无边缘区域和纹理图像进行分割。曲线法向力场加速了曲线收敛到目标区域边界,改进了抓取范围和提取凹区域的能力。对弱边缘图像、医学图像和纹理的分割实验表明,新方法具有良好的性能。     

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.     

基于形状的图像检索技术研究

基于形状的图像检索技术是基于内容的图像检索技术的一个重要组成部分。现有的形状特征检索技术主要集中在形状特征的提取及相似性度量、形状特征与颜色和纹理特征结合、形状特征与高层的语义特征结合的研究。在分析现有的基于形状的图像检索技术的一些关键技术的基础上,对基于小波-傅里叶特征(WFD)的形状检索方法进行了研究,并提出了一些改进算法。结合Matlab和ACCESS实现了一个基于形状的图像检索实验系统,建立了用户界面,选取与设计了4个图像测试集,使用检索性能评价方法对形状特征的检索结果进行了客观的评价。实验结果表明,利用本文所提出改进的形状特征进行检索取得了较好的检索效果。     

改进人工蜂群算法在图像分割中的应用

作为图像处理技术的一个分支,多阈值图像分割技术已经越来越吸引人们的注意.然而,很多阈值分割技术计算时间较长,且其随着维数的增加而呈指数性增长.因此,为了提高分割的效率,引入基于改进人工蜂群优化算法的多阈值图像分割技术.在分析了标准人工蜂群算法缺陷的基础之上,从雇佣蜂和观察蜂的搜索公式进行改进,使其能够更有效率地收敛至全局最优,同时采用最大类间方差法(Otsu)作为测试改进算法性能好坏的标准.实验证明,改进后的算法更好地平衡了全局搜索和局部寻优能力,在加快收敛速度的同时提高了寻优精度,获得了良好的图像分割效果.