基于主动轮廓模型的图像分割算法

主动轮廓模型算法是目前流行的图像分割算法,其主要优点是无论图像的质量如何,总可以抽取得到光滑、封闭的边界.本文综述了主动轮廓模型算法的发展概况,并分类介绍了各算法的特点.此外,本文还给出了算法发展的方向,以及今后研究所面临的关键问题.     

基于分水岭变换的图像分割方法

针对基于分水岭变换的分割算法通常存在过分割现象,提出了一种新的分割算法,采用形态学的运算去除噪声及背景像素的影响,搜索区域极大值点,将分割定位于目标图像,从而达到很好的分割效果,方法从消除过分分割及区域轮廓定位等方面均具有很好的分割效果．     

基于图割和分水岭变换的图像分割方法

为了解决分水岭变换在图像分割中的过分割现象和提高图割在图像分割上的速度,提出了一种基于图割和分水岭变换相结合的图像分割算法。首先对图像进行分水岭变换,将图像分割成多个小区域;然后利用每个区域内的像素平均信息代替每个像素信息,构造简化的网络图;最后利用图割算法实现网络图分割,产生最终分割结果。实验结果表明:本文算法既能解决分水岭变换所产生的过分割现象,又能提高图像分割的速度。     

局部C V主动轮廓模型快速图像分割算法

经典的C V模型分割算法在处理较大尺寸图像时存在需多次迭代、运算时间长的缺点。在分析图像尺寸和初始逼近图像与获得稳定解的迭代次数与运算时间的关系的基础上,提出了一种改进的基于阈值分割及快速连通域标记算法的局部C V图像分割算法,对大尺寸图像进行处理。采用OTSU算法对图像进行初步的阈值分割,再利用快速非递归连通域标记算法进行连通域的标记及图像的局部分片。对分片后的小块图像以其阈值分割的结果作为初始逼近图像采用C V算法进行分割处理。算法分析及仿真结果证实,与经典C V算法相比较,改进的算法能够以很少的迭代次数和很短的运算时间达到稳定解,能够对含有丰富轮廓细节的大尺寸图像进行快速有效的处理。     

基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割

提出了一种基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割算法．通过分水岭变换把图像分割成多个小区域,为实现过分割小区域的合并,利用Mercer核把各小区域的灰度平均值映射到高维特征空间,使原来没有显现的特征突现出来,在特征空间进行更准确的聚类,为下一步图像分析提供较为准确的分割区域．实验结果证明了该算法的可行性和有效性．     

基于主动轮廓模型的合成孔径雷达图像分割方法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中的乘性相干斑噪声影响分割效果的问题,提出了一种基于主动轮廓模型的分割方法。该方法将改进的细节保持各向异性扩散(IDPAD)滤波和SBGFRLS模型相融合,构造了一个边迭代演化边抑噪的改进的演化微分方程。在每一次迭代演化中,先借助改进的演化微分方程演化水平集函数,然后利用高斯滤波器正则化水平集函数,最后通过检查水平集函数的收敛性判定分割是否完成。实验结果表明,与经典的分割方法相比,本文方法在保护边缘的同时减少了乘性相干斑噪声对SAR图像分割的影响,减少了误检轮廓,且对初始轮廓不敏感。     

测地线主动轮廓模型在图像分割中的应用

Snake模型在图像分割中的应用主要有以下的缺陷:对初始位置敏感;实现曲线的拓扑变化比较困难。测地线主动轮廓模型是一种几何主动轮廓模型,在解该方程时采用LevelSet方法,这样曲线不管怎么演化,水平集函数总保持某种性质。通过实验表明,该模型受初始位置影响不大,而且能很好处理多目标物体分割问题,同时在遇到模糊的图像边缘时,可以利用曲线的几何结构信息,来获得图像的边缘。     

彩色舌体图像分割新算法

彩色舌体图像轮廓的正确分割是实现中医舌诊信息化的重要前提。根据彩色舌体图像的特点提出如下分割方法:首先通过去相关操作拉大图像对比度减小嘴唇的影响;然后将RGB空间中彩色舌体图像转化为HSV和YCbCr空间中的图像,再分别提取Cb和V分量的灰度图像进行二值化处理,把得到的2幅二值图像进行与运算后经数学形态学修正,得到初始轮廓;最后使用Snake模型来得到更加准确平滑的轮廓。基于100幅彩色舌体图像进行试验,结果表明正确分割率达到96%,取得了令人满意的效果。     

主动轮廓模型及其在医学体分割中的应用

利用医学序列切片在灰度值和空间位置上的相关性,对传统主动轮廓模型进行改进,将其应用于医学体数据分割中.以物体轮廓采样到其相邻两采样点中点的距离为内部能量函数,同时通过制约轮廓的长度,使其尽可能短来达到;利用图像区域的局部梯度信息,同时利用序列图像之间局部区域的全局信息及其相关性重新构造外部能量函数;并根据内外部能量的比值,动态的调节权值参数.实验结果表明,改进算法既可以有效地检测出一些拐角点和凹点,又可以避免目标边缘收敛于某些噪声点或伪边缘点,可达到良好的体分割效果.     

基于轮廓波变换的模糊聚类图像分割

提出基于轮廓波变换的模糊聚类图像分割算法,从变换域的角度提高传统聚类算法的抗噪声能力.首先用轮廓波变换对含噪声图像消嗓,然后再进行聚类图像分割.实验结果表明:新算法能够获得较好的图像分割效果和质量.     

活动轮廓模型在医学图像分割的综述

医学图像分割作为图像处理领域的一个研究热点,长期受到广大科研工作者的关注。活动轮廓模型作为医学图像分割的一个重要工具,在近30年的研究中得到了长足的发展。根据活动轮廓模型的表达方式不同,将活动轮廓模型分为参数活动轮廓模型、几何活动轮廓模型;相对于参数活动轮廓模型,几何活动轮廓模型中曲线的运动过程是基于曲线的几何度量,如曲线的法线、曲率等;又由于水平集方法在几何活动轮廓模型的成功应用,使得几何活动轮廓模型在曲线的拓扑变化、数值求解等方面有不少优势。为了全面展示活动轮廓模型的发展历程及其在医学图像领域的应用,首先简述活动轮廓模型的发展历程及一些偏微分方程的基础知识;然后,详细分析几种较为经典活动轮廓模型;接着,对两种类型的活动轮廓模型进行对比分析;最后,对全文进行总结,并对活动轮廓模型的发展与未来进行展望。     

基于改进几何活动轮廓模型和Kalman滤波的目标跟踪方法

针对几何活动轮廓模型在跟踪时初始化的影响和收敛不准确的问题,将帧间差分和统计量假设后得到的目标外接矩形作为曲线初始值;引入一个强制项,提出一种改进的几何活动模型方法进行目标轮廓拟合,完成检测;结合目标物轮廓曲线和Kalman滤波器实现运动跟踪。试验结果表明:以车辆目标外接矩形作为初始化曲线,可简化初始化工作,加快车辆目标的轮廓曲线收敛速度;在收敛过程中引入了一个水平集函数的强制项,可使曲线准确演化到对象边缘的凹陷部分,增强曲线的收敛能力;在运动视频对象的准确轮廓基础上,可更准确地跟踪车辆目标。     

基于分水岭变换的彩色图像分割

为了克服传统分水岭算法固有的过度分割问题 ,采用了标记 分水岭变换 ,提出了一种新的标记提取方法 .通过计算图像中每个小区域 (5× 5 )的均匀性而得到一幅与原图同样大小的表征原图区域均匀性的均匀性图 ,取均匀性图中的低谷作为标记对均匀性图进行分水岭变换就得到最终的分割结果     

彩色图像目标轮廓提取算法研究

提出了一种新的彩色图像的边缘提取方法：首先选取信道相关性最低的lαβ彩色空间,在此空间中采用基于小波变换的图像边缘检测方法进行了边缘点检测,并进行了阈值的有效确定;然后利用改进的GVF Snake模型CGVF（Color Gradient Vector Flow）Snake模型进行目标初始轮廓线的自动设置,通过极少次的逼近,得到彩色图像的目标边缘.实验结果表明,本方法提高了边缘检测的准确性,同时可以成功检测出彩色图像的目标轮廓.     

一种基于小波变换与分水岭变换的菌落图像分割算法研究

菌落的特点是菌落细胞大小不一、形态各异、分布杂乱。提出了一种新的基于小波变换与分水岭变换的分割算法,首先利用小波变换产生多分辨率图象,然后对最低分辨率图象进行分水岭分割,最后对低分辨率分割后的图象进行高分辨率投影,得到高分辨率图象的分水岭分割结果。实验结果表明,该算法对复杂菌落图象能获得较好的分割效果。     

利用改进曲波变换特征提取的 CBIR 算法

针对Gabor变换(Gabor transform,GT)和使用àtrous小波变换(wavelet transform,WT)分解图像的曲波变换不能准确地采集图像中边缘信息的问题,提出一种改进曲波变换(improved curvelet transform,ICT)特征提取的CBIR(content based image retreval)算法.ICT使用脊波变换作为一个组成步骤,使用Gabor小波过滤器的过滤器组实现曲波子带,使用词汇树索引每幅图像的描述符向量,即能量直方图向量.在Corel收集的1 000幅图像上的实验结果表明:提出的算法对数据库中恐龙图像的检索精度可高达97.20％,平均精度比Gabor变换的CBIR算法和使用atrous小波变换的CBIR算法分别提高至少18％,23％,算法ICT的平均召回率为37.40％,远优于GT算法(27.13％)和WT算法(30.70％).在加权平均精度、平均精度、平均检索率和平均秩方面的显著改进使提出算法拥有很好的实用性.     

基于3D活动轮廓模型的缺陷点云分割方法

提出一种基于3D活动轮廓模型的缺陷点云自动分割方法,通过扩展数学形态学方法构造符号距离函数估算点云的平均曲率,并应用中值滤波方法去除点云噪声对曲率估算精度的影响,避免了点云的一致性法矢估算和三角网格重构,在保证点云分割精度的同时有效提高了计算效率.应用结果表明本文方法能够有效处理点云缺陷并实现大规模散乱点云的快速分割.     

一种新的活动轮廓模型算法

传统的活动轮廓模型具有处理速度慢，运算量大，对凹陷轮廓处理效果差等缺点．本文把小波多分辨率技术应用于主动轮廓算法，结合梯度矢量流(gradient vector flow，GVF)概念，首先在低分辨率的图像上进行处理，得到结果后，再在高分辨率层次上继续处理，由此解决了初始轮廓必须离真实轮廓很近的问题，提高了运算速度；同时利用小波分解的方向性，降低了搜索的范围，进一步提高了轮廓收敛的速度；由于使用了GVF所产生的外力场，对于凹陷轮廓同样可以保证正确的收敛．同时比原始的GVF方法处理速度要快得多．     

基于改进式主动轮廓模型的序列超声心动图左室短轴轮廓跟踪

提出了一种序列超声心动图左室短轴轮廓跟踪方法.运用改进式主动轮廓模型算法并结合帧间图像配准原则逐帧进行轮廓提取,从而实现序列超声心动图左室短轴轮廓跟踪.该方法的突出特点是在复杂的心脏运动条件下解决左室短轴运动的序列图像轮廓跟踪问题.从实验结果可以看出,该方法能够比较准确地跟踪序列超声心动图左室短轴轮廓.