检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：冯媛陕西师范大学

学位级别：硕士

图像分割是指利用图像的某些特性,把图像划分为各具特性的、互不交叠的同质区域,并提取出感兴趣目标的技术和过程,是图像分析与图像理解的基础。因此,研究图像分割方法具有重要的理论价值和实用意义。近年来提出的活动轮廓模型用数学模... 详细信息

图像分割是指利用图像的某些特性,把图像划分为各具特性的、互不交叠的同质区域,并提取出感兴趣目标的技术和过程,是图像分析与图像理解的基础。因此,研究图像分割方法具有重要的理论价值和实用意义。近年来提出的活动轮廓模型用数学模型来表征图像分割问题,通过给定一条或多条封闭的初始轮廓线,并定义有关图像信息的能量泛函,最小化这个能量泛函,驱使轮廓线不断演化并在图像的某种特征处能量达到最小值。活动轮廓模型主要包括参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型两种,参数活动轮廓模型直接以曲线的参数化形式表达演化曲线,难以处理曲线演化过程中拓扑结构变化的问题。曲线演化理论和水平集方法相结合的几何活动轮廓模型,克服了传统参数活动轮廓模型的固有缺陷,利用水平集函数间接地表达演化曲线,可自然地处理拓扑结构的变化,数值解法稳定,大大拓展了活动轮廓模型的应用领域。本文主要讨论基于几何活动轮廓模型的图像分割方法,对其进行了深入的研究并加以改进,并将其应用于灰度图像和彩色图像的分割中。首先介绍曲线演化和水平集方法基本理论以及几种经典的基于边缘信息的几何活动轮廓模型；其次在详细分析C-V模型及其优缺点的基础上,提出结合边缘和区域信息的多尺度水平集图像分割；最后将基于最大后验概率Bayesian理论和几何活动轮廓模型相结合,提出结合区域统计信息的自适应水平集彩色图像分割。本文的主要研究内容及其创新点包括以下两个方面： (1)本文提出了一种结合边缘和区域信息的多尺度水平集图像分割算法。该算法结合图像边缘梯度信息和区域全局信息构造能量函数,在梯度约束项中,构建了一个基于小波高频分量的边缘检测函数,在区域约束项中,运用经典C-V模型的区域项,得到混合C-V模型,采用变分水平集方法求解,并消除了水平集的重新初始化。利用小波变换首先在逼近图像中运用混合C-V模型得到粗分辨图像的一个粗尺度分割,再对当前粗尺度下的最终轮廓线作内插操作,将得到的近似轮廓曲线作为初始水平集函数再在原图像中运用消除重新初始化的C-V模型演化得到最终的分割。实验结果表明：本文方法可高效准确地从图像中提取出目标边界,抗噪性好,对初始轮廓位置不敏感,数值计算稳定,是一种较为理想的图像分割方法,适合于大幅面图像的有效分割。 (2)本文提出了一种结合区域统计信息的自适应水平集彩色图像分割算法。该算法利用Bayesian公式推导出基于最大后验概率的图像分割模型,并将其与几何活动轮廓模型相结合。首先结合区域统计特征信息,引入Bayesian分类模型,利用被分割图像内外部概率密度函数构建了一个基于区域统计特征的速度停止函数,并将其应用于彩色图像水平集分割；其次利用被分割图像内外部后验概率构造可变权系数,使得其能够根据图像信息自适应改变方向；最后通过引入Li方法提出的内部约束能量,消除了曲线在演化过程中的重新初始化,同时使得初始水平集函数的定义比较简单。实验结果表明：基于区域统计特征的速度停止函数和可变权系数的提出,提高了曲线演化的自适应性和演化曲线的分割精度和效率。当应用于彩色图像分割时,本文方法具有曲线自适应演化、数值计算稳定等优点,并可高效准确地从彩色图像中提取出目标的边界,是一种较为理想的彩色图像分割方法。

关键词：图像分割几何活动轮廓模型水平集方法多尺度分析贝叶斯理论

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基于格式塔心理学原理的几何活动轮廓模型

基于格式塔心理学原理的几何活动轮廓模型

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作者：周昌雄曹丰文苏州市职业大学

基于格式塔心理学原理提出了一种几何活动轮廓模型,并将其应用于图像分割。当轮廓曲线远离目标边界时,应用格式塔心理学目标—背景原则,其能量函数主要由区域间差异性组成;当轮廓曲线位于目标边界附近时,应用格式塔心理学接近性原则,其... 详细信息

基于格式塔心理学原理提出了一种几何活动轮廓模型,并将其应用于图像分割。当轮廓曲线远离目标边界时,应用格式塔心理学目标—背景原则,其能量函数主要由区域间差异性组成;当轮廓曲线位于目标边界附近时,应用格式塔心理学接近性原则,其能量函数主要由区域内一致性组成。该模型符合知觉特性,是几何活动轮廓模型的一般形式,且融合图像区域信息和边界信息。通过侧脑室和肿瘤医学图像分割实验,其结果表明,该模型对模糊边界图像的自动分割具有一定的普适性,能达到满意的分割效果。将该模型应用到多目标的免疫细胞图像分割中,能一次性完成将细胞质从细胞核和体液两种不同背景中分割出来的任务。

关键词：格式塔心理学原理几何活动轮廓模型图像分割

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改进C-V模型在叶缘图像分割中的应用

改进C-V模型在叶缘图像分割中的应用

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作者：李雯霖东北林业大学

学位级别：硕士

叶缘含有大量重要的植物特征信息,准确提取叶缘有助于定量分析植物生长状况,在叶重建和机器识别中具有重要的应用价值。图像分割能提取有效叶缘信息,助于特征辨别,本文针对叶缘分割问题,主要做了以下研究：介绍了曲线演化理论,水平集建... 详细信息

叶缘含有大量重要的植物特征信息,准确提取叶缘有助于定量分析植物生长状况,在叶重建和机器识别中具有重要的应用价值。图像分割能提取有效叶缘信息,助于特征辨别,本文针对叶缘分割问题,主要做了以下研究：介绍了曲线演化理论,水平集建模、求解基础,引入基于水平集及Mumford-Shah模型的一种几何活动轮廓模型——C-V模型(Chan-Vese模型),用于捕捉目标边缘,进行图像分割。介绍了C-V模型的优点：无关梯度方向,具有较好的噪声鲁棒性,其建模简单、无关初始方向、适用图像范围广的特点适合进行叶缘提取。分析了存在的缺陷：C-V模型在目标边缘内外区域属于同质区域时候,分割效果不佳以及随着迭代次数增多,往往会出现需要重新初始化到符号距离函数(SDF)的步骤,这增加了C-V模型的运行时间。并针对上述两个缺点做出了改进：(1)设计了结合局部信息的C-V快速分割模型。首先,增加局部信息的利用,将局部信息与全局信息有效结合,以使在丰富细节区域C-v模型能正确收敛到目标边缘；然后利用内能泛函约束水平集偏离SDF的程度,通过一定量的增加水平集求解次数保证水平集不会较大偏离SDF,在一定程度上节省演化时间。即通过结合局部统计信息和约束能量函数获得细节处理更完善、收敛速度更快的改进模型,并应用于叶缘提取中,验证改进模型的实用性。(2)设计了无关曲率方向的C-V快速分割模型。首先,增加无关曲率方向的边缘函数,弥补C-V模型不能有效运用边缘信息的缺陷,且利用平均曲率运动方程将一阶欧几里得边的长度能量最小化,进而弥补C-V模型在目标边缘内外区域为同质区域时的不佳演化效果；然后,增加内能泛函项以简化模型在局部需要重新初始化符号函数的步骤,提高运算速度。将改进模型应用于叶缘提取中,通过对比分析验证改进模型更有效性、实用。

关键词：图像分割几何活动轮廓模型水平集方法 Chan-Vese模型

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基于分水岭和水平集方法的脑部核磁共振图像分割算法研究

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中国新通信 2016年第4期18卷 129-131页

作者：陈忱国家知识产权局专利局专利审查协作江苏中心

在医学领域中,其常用图片和生活中其他常见图像有一定的区别,具体表现在灰度的模糊、均匀性及其他不确定性。因此,本文的主要工作是把分水岭方法应用到新型算法中,把其获得的图像部分信息生成区域水平集函数,效果是分割图像所消耗的时... 详细信息

在医学领域中,其常用图片和生活中其他常见图像有一定的区别,具体表现在灰度的模糊、均匀性及其他不确定性。因此,本文的主要工作是把分水岭方法应用到新型算法中,把其获得的图像部分信息生成区域水平集函数,效果是分割图像所消耗的时间根据分水岭方法对图像进行预分割后得到的区域数目所决定,而不是取决于图像所占内存的大小,以此解决在实际图像处理中出现的弱边缘处收敛性不好的缺点。

关键词：图像分割几何活动轮廓模型曲线演化水平集方法分水岭方法

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基于C-V模型无关曲率方向的快速分割算法

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哈尔滨工程大学学报 2015年第12期36卷 1632-1637页

作者：吴鹏李雯霖宋文龙东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

为提高图像分割的精度获取边缘更佳的分割图,提出结合无关曲率方向的边缘函数与无需重新初始化符号距离函数的基于C-V(Chan-Vese)模型的快速分割算法。针对在图像的同质区域中基于水平集的C-V模型不能正确分割出目标轮廓的缺陷提出优化... 详细信息

为提高图像分割的精度获取边缘更佳的分割图,提出结合无关曲率方向的边缘函数与无需重新初始化符号距离函数的基于C-V(Chan-Vese)模型的快速分割算法。针对在图像的同质区域中基于水平集的C-V模型不能正确分割出目标轮廓的缺陷提出优化方法。改进算法不依赖于水平集梯度信息进行活动轮廓曲线的演变,引入无关曲率的边缘函数并结合平均曲率运动方程以最小化长度能量项;并且在能量函数中增加了内能泛函项,以简化模型在局部需要重新初始化符号函数的步骤,提高运算速度。实验表明新算法能够演化出目标边缘曲线,准确分割图像,且运行耗时显著减少,收敛速度近似为几何活动轮廓C-V模型的1.2倍。

关键词：图像分割 Chan-Vese模型水平集方法边缘函数能量泛函几何活动轮廓模型

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一种基于半局部纹理特征的二阶段图像分割方法

一种基于半局部纹理特征的二阶段图像分割方法

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作者：梁久祯许洁 213164 江苏省常州市武进区滆湖路1号

本发明公开了一种基于半局部纹理特征的二阶段图像分割方法，主要包括：将图像分割成M×M像素的非重叠的小块；提取每个块的基于Beltrami框架和半局部信息的纹理特征，然后用K‑means算法进行块聚类，将图片划分为四个区域；根据摄... 详细信息

标准号: CN105894496A

本发明公开了一种基于半局部纹理特征的二阶段图像分割方法，主要包括：将图像分割成M×M像素的非重叠的小块；提取每个块的基于Beltrami框架和半局部信息的纹理特征，然后用K‑means算法进行块聚类，将图片划分为四个区域；根据摄影构图原理确定目标的最佳位置，从而提取出目标，完成粗分割；用几何活动轮廓模型对已经提取出来的目标进行细分割，从而得到更加精确的分割结果。本发明的有益效果是：提出了一种先进行粗分割提取出目标物体后进行细分割的分割方法，这种由粗到精的分割策略可用来分割具有模糊或复杂背景的图片；定义了一种基于Beltrami框架和半局部信息的新型纹理特征，具有比单个特征更强的鉴别力，并且具有很强的抗噪能力，将该纹理特征用于聚类和图像分割中，能够得到更加精确的实验结果。

关键词：分割纹理特征局部信息图像分割聚类几何活动轮廓模型局部纹理特征分割结果复杂背景构图原理阶段图像抗噪能力目标物体最佳位置非重叠可用算法像素小块模糊图片摄影

来源：评论

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一种基于半局部纹理特征的二阶段图像分割方法

一种基于半局部纹理特征的二阶段图像分割方法

引用

作者：狄岚许洁梁久祯 214122 江苏省无锡市蠡湖大道1800号

本发明公开了一种基于半局部纹理特征的二阶段图像分割方法，主要包括：将图像分割成M×M像素的非重叠的小块；提取每个块的基于Beltrami框架和半局部信息的纹理特征，然后用K?means算法进行块聚类，将图片划分为四个区域；根据摄... 详细信息

标准号: CN105741264A

本发明公开了一种基于半局部纹理特征的二阶段图像分割方法，主要包括：将图像分割成M×M像素的非重叠的小块；提取每个块的基于Beltrami框架和半局部信息的纹理特征，然后用K?means算法进行块聚类，将图片划分为四个区域；根据摄影构图原理确定目标的最佳位置，从而提取出目标，完成粗分割；用几何活动轮廓模型对已经提取出来的目标进行细分割，从而得到更加精确的分割结果。本发明的有益效果是：提出了一种先进行粗分割提取出目标物体后进行细分割的分割方法，这种由粗到精的分割策略可用来分割具有模糊或复杂背景的图片；定义了一种基于Beltrami框架和半局部信息的新型纹理特征，具有比单个特征更强的鉴别力，并且具有很强的抗噪能力，将该纹理特征用于聚类和图像分割中，能够得到更加精确的实验结果。

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改进C-V分割算法在多光谱成像仪中的应用

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中国光学 2015年第1期8卷 68-73页

作者：张艳超赵建中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033 中国科学院大学北京100049

为了进一步提高C-V模型的分割速度、降低初始轮廓曲线位置对分割结果的耦合性,提高多光谱成像仪图像分割效率,本文提出一种改进的C-V模型。该模型通过将每次迭代得到的距离函数的最大值引入C-V模型的Dirac函数,对该函数进行自适应参数修... 详细信息

为了进一步提高C-V模型的分割速度、降低初始轮廓曲线位置对分割结果的耦合性,提高多光谱成像仪图像分割效率,本文提出一种改进的C-V模型。该模型通过将每次迭代得到的距离函数的最大值引入C-V模型的Dirac函数,对该函数进行自适应参数修正,以拓宽活动轮廓线的有效作用范围,进而大大降低分割算法的迭代次数。实验结果表明,与经典的C-V模型相比,改进的C-V模型在其终止条件下得到了较理想的分割效果,降低了初始曲线位置对最终分割结果的影响,且新模型的收敛速度在原有的基础上至少提高了7倍。改进的C-V模型在实时性及全局性方面都得到了明显改进,进一步提高了该算法在多光谱成像仪的图像分割方面的鲁棒性。

关键词：多光谱成像仪图像分割偏微分方程几何活动轮廓模型 C-V模型

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水平集方法在图像分割中的应用研究

水平集方法在图像分割中的应用研究

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作者：孔珊河南大学

学位级别：硕士

图像分割是数字图像处理的重要工作之一。在传统分割算法无法完成复杂形状分割要求的情况下提出了基于主动轮廓模型的图像分割算法。几何主动轮廓模型算法的出现,成功地解决了参数活动轮廓模型无法自然处理拓扑结构发生变化的图像分割... 详细信息

图像分割是数字图像处理的重要工作之一。在传统分割算法无法完成复杂形状分割要求的情况下提出了基于主动轮廓模型的图像分割算法。几何主动轮廓模型算法的出现,成功地解决了参数活动轮廓模型无法自然处理拓扑结构发生变化的图像分割问题。而水平集算法,又极大地促进了几何活动轮廓模型在图像分割领域的发展。本文主要研究图像分割的热点方向之一,基于水平集方法的图像分割问题。在分析了国内外一些现有算法的基础上,深入分析了水平集方法发展过程中的一些经典算法,并将这些算法应用于医学图像分割中,对得到结果进行详细的对比分析。对其中无法准确分割图像弱边缘的算法做出改进。为了解决水平集方法对梯度信息不明显的弱边缘图像分割问题,本文引入了材料物理学中的晶体位错。将水平集算法中移动曲线与目标曲线间的运动关系看作晶体发生位错时曲线间的关系,运用晶体位错理论中的弹性性质、能量关系等,由位错弹性性质间的交互作用,推导出初始轮廓曲线移动的速度场。将距离正则化水平集方法中耦合了图像信息的速度停止项g替换成该速度函数。嵌入了移动曲线速度场后的距离正则化水平集方法对图像分割时,不依赖于图像的梯度信息,对弱边缘的图像能得到满意的分割结果。

关键词：图像分割几何活动轮廓模型水平集方法晶体位错弹性交互作用

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基于相位的活动轮廓模型的甲状腺超声图像分割

基于相位的活动轮廓模型的甲状腺超声图像分割

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作者：潘正勇河北大学

学位级别：硕士

据世界卫生组织统计，甲状腺疾病已成为全球五大病因之一，预计2020年将跃升为第二大病因。超声影像检查以其廉价性、无损性、可重复性、灵敏度高的优点，成为检查甲状腺疾病的首选方法。由于受到医务工作者视觉疲劳以及诊断水平的影响... 详细信息

据世界卫生组织统计，甲状腺疾病已成为全球五大病因之一，预计2020年将跃升为第二大病因。超声影像检查以其廉价性、无损性、可重复性、灵敏度高的优点，成为检查甲状腺疾病的首选方法。由于受到医务工作者视觉疲劳以及诊断水平的影响，诊断结果存在很大的主观因素，诊断过程费力耗时。因此，实现甲状腺超声检查计算机辅助诊断十分必要。它可以为医务工作者提供诊断疾病的必要病情信息，提高诊断正确率，减少医务工作者的工作量。甲状腺超声图像分割能够分割出甲状腺的病变区域，是实现甲状腺超声检查计算机辅助诊断的重要环节。本文根据超声图像斑点噪声严重、对比度低、灰度分布不均匀的特点，对几何活动轮廓模型中的测地线活动轮廓模型(GAC)进行了改进，建立了基于相位的测地线活动轮廓模型（PCGAC），分割出甲状腺结节的边界轮廓。本文的主要研究工作如下：基于梯度边界停止函数的GAC模型对噪声敏感且不具有检测弱边缘的能力，而相位一致性边缘检测具有好的检测噪声图像和弱边缘目标的能力，本文构造了基于相位信息的边界停止函数，替代GAC模型的边界停止函数，得到了基于相位的测地线分割模型（PCGAC），由最后分割结果可看出PCGAC模型明显优于传统的GAC模型，在分割精度上有了较大提高。

关键词：图像分割几何活动轮廓模型水平集测地线模型相位一致性

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