基于边缘保护扩散的梯度矢量流测地线活动轮廓模型

针对梯度矢量流测地线活动轮廓(gradientvectorflowgeodesicactivecontour,GVFGAC)模型对弱图像边缘敏感,轮廓演化难以进入目标细长的凹部,容易陷入局部极小值的问题,提出了一个基于边缘保护扩散的梯度矢量流测地线活动轮廓模型.在新模型中,采用各向异性扩散方式构建一个新的梯度矢量流场,使活动轮廓能够有效地克服弱边缘的干扰,收敛到期望的边缘位置.实验结果表明,与GVFGAC模型相比,新模型能够获得较好的分割结果,综合性能优于GVFGAC模型.     

一种测地线活动轮廓模型的预处理方法

为解决测地线活动轮廓模型在图像分割中的平滑预处理以及图像梯度的计算,并提高水平集方法实现该模型时构造符号距离函数的速度,通过对Gaussian函数以及差分运算的讨论,提出了一种基于sobel算子图像预处理方法,并通过对8-邻域点性质的分析,给出了一种基于邻域扫描的符号距离函数计算方法.实验结果表明,Sobel算子可以同时实现图像的平滑处理并计算梯度,而且降低了差分计算梯度的时间复杂度,而邻域扫描方法相比其他符号距离函数的构造方法能够提高模型算法的执行效率.     

辅以CV-GVF方法的测地线活动轮廓模型

针对经典的测地线活动轮廓对初始位置和噪声比较敏感,在有噪声干扰或初始位置距目标边缘较远时,其往往无法准确收敛到目标边缘的问题,通过将由梯度矢量流和CV方法构成的耦合力场与测地线活动轮廓相结合,提出了辅以CV-GVF方法的测地线活动轮廓模型.实验结果表明,该活动轮廓模型在噪声背景中从无需特别设置的初始位置准确收敛到了目标边缘,对初始位置和背景噪声具有较好的适应性.     

使用测地线活动轮廓模型的合成孔径雷达图像分割方法

为解决经典的测地线活动轮廓(geodesic active contour, GAC)模型在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像上不适用的问题,在原GAC模型的基础上提出一种新的分割方法。首先在ROEWA算子进行边缘检测的同时使用Frost滤波器对图像进行负指数加权,形成边滤波边检测的模式,提高了算子的边缘检测与定位能力;然后使用经验阈值对ROEWA强度进行二值化,提高了曲线演化的速度与精确度;最终使用二值化的改进后ROEWA算子替代原GAC模型中的全局梯度项作为边缘指示函数引导图像分割。实验结果表明,针对仿真SAR图像及真实河流SAR图像,分割效果与参数指标都有明显提升。     

融合C-V和GVF的测地线活动轮廓模型

对于有凹陷边界或弱边界的待分割目标,采用传统的测地线活动轮廓(GAC)模型无法进行准确的图像分割.为了解决这一问题,提出了一种融合C-V模型、GVF模型和GAC模型的图像分割算法.在该算法中,GAC模型的单位内法向量与GVF模型的梯度矢量流共同作用,促使轮廓曲线向目标的边界方向运动;而GAC模型单位内法向量与C-V模型的区域信息的力场共同作用,不仅促使轮廓曲线向目标的边界方向运动,而且使轮廓曲线稳定在目标的边界上.仿真实验证明了上述方法的有效性,同时还证明了该方法对轮廓曲线的初始位置具有较好的适应性.     

基于改进活动轮廓模型的人脸分割

人脸图像往往轮廓边界模糊、梯度不明显,常规活动轮廓模型通常无法获得理想的分割效果。为实现准确的人脸轮廓定位及分割,结合人脸检测、活动轮廓模型和数学形态学算子提出一个基于曲线演化的人脸分割方案,并提出一个改进的活动轮廓模型,有效提高了人脸轮廓定位精度和算法收敛速度。实验结果表明该模型可以有效地检测出局部模糊或分断边界而且演化曲线不会断裂,能够获得较好的人脸分割结果;此外,本文提出的C-V模型的窄带实现方法使计算量减少60%。     

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。     

基于熵结合的活动轮廓分割模型

针对传统活动轮廓对图像分割鲁棒性较差的问题, 将基于区域的轮廓模型和基于梯度的轮廓模型通过图像熵与图像梯度和进行结合。通过图像熵与图像梯度和建立基于梯度与基于区域结合的活动轮廓模型。将水平集函数嵌入到模型中, 对模型结果进行连续分割, 并进行拓扑变化。采用窄带方法进行快速演化。实验证明, 该方法有较好的鲁棒性和较快的分割速度, 对图像分割理论的发展提供了新的研究途径。     

一种新的基于局部区域的活动轮廓模型

提出了一种新的基于曲线演化的活动轮廓图像分割模型.该模型利用局部图像统计信息来代替C-V模型中的全局灰度均值,以此可以分割灰度不均匀的图像.此外,在模型定义的能量泛函中增加了水平集正则项,以此来保证数值计算的准确性和避免对水平集函数的重新初始化.将本文提出的活动轮廓模型用于分割人工和自然图像,比较结果显示:C-V模型不能很好处理灰度不均匀图像,而本文提出的模型对灰度不均匀图像能得到满意的分割效果.     

测地线定义的等价性

通过三维空间中二维曲面上测地线的几种定义的等价性的讨论,明确了这些不同的定义之间的内在联系,从而能加深对测地线相关内容的进一步理解．     

改进的几何活动轮廓演化及其在目标跟踪中的应用

为提高几何活动轮廓分割算法的分割效率和准确性,设计了新的边缘检测与跟踪算法.首先采用矢量图像计算图像的梯度值,并设计能够自适应调整阈值的边缘指示函数,进而提出改进的变分水平集演化模型;然后设计基于该改进模型的边缘检测算法,并在无迹卡尔曼滤波器框架下设计了运动目标的跟踪算法.实验结果表明,文中算法不但显著地提高了轮廓演化模型的灵活性和收敛速度,而且对阴影、遮挡、目标形变和背景干扰等具有较好的鲁棒性.     

基于B样条的主动轮廓模型

利用参数化B样条来描述轮廓线,得到B—Snake主动轮廓模型;该模型与传统模型相比,计算复杂度低、收敛速度快、具有较高的数值稳定性,并且,能处理一阶导和二阶导数等非连续情况。用具体的实例验证了B-Snake模型的上述优点。     

基于梯度向量流的活动轮廓模型

针对当前活动轮廓模型对噪声敏感, 难实现弱边界图像的准确分割问题, 提出一种基于梯度向量流的活动轮廓模型. 首先采用Contourlet变换对图像进行去噪处理, 解决了噪声对图像分割的干扰; 然后在活动轮廓模型中引入一个指示函数, 用于描述向量场与轮廓曲线间的关系, 通过轮廓曲线演化过程实现图像分割; 最后用实验对本文模型的图像分割性能进行验证. 实验结果表明, 该方法可以快速、 准确地实现多种类型的图像分割, 分割精度和抗噪能力优于其他活动轮廓模型.     

基于局部灰度聚类的高斯分布拟合模型

针对高斯分布拟合模型对初始轮廓敏感的问题,提出一个基于局部灰度聚类的高斯分布拟合模型.新模型根据图像局部像素灰度聚类特点,采用灰度偏移场和一个分片常量函数共同拟合图像的局部灰度均值,实现了图像全局信息和局部信息的有机结合,使轮廓可以从任意初始位置向目标边缘演化,最后收敛在边缘上.新模型采用一种快速有效的数值方法实现,水平集函数在整个演化过程中不必重新初始化,活动轮廓演化速度得到显著提高.实验结果表明,本文算法能够在不同的轮廓初始化情况下获得准确的分割结果.     

参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法

为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF(local Gaussian distribution fitting)模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.