检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2012年第18期38卷 203-206,210页

作者：时华良李维国中国石油大学(华东)理学院计算与应用数学系山东青岛266555

针对局部二值拟合(LBF)模型容易陷入能量泛函局部极小值的问题,提出基于局部与全局拟合的活动轮廓模型。引入一个衡量某点处局部区域内灰度分布是否均匀的特征函数,将LBF模型中的局部拟合项与CV模型中的全局拟合项相结合,同时保留LBF模... 详细信息

针对局部二值拟合(LBF)模型容易陷入能量泛函局部极小值的问题,提出基于局部与全局拟合的活动轮廓模型。引入一个衡量某点处局部区域内灰度分布是否均匀的特征函数,将LBF模型中的局部拟合项与CV模型中的全局拟合项相结合,同时保留LBF模型分割灰度不均匀图像和CV模型全局收敛性的优点。实验结果表明,该模型能够分割灰度不均匀图像,对初始轮廓的依赖性较弱,并且具有一定的抗噪性。

关键词：图像分割活动轮廓局部二值拟合模型 CV模型水平集偏微分方程

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基于改进LBF模型的高原鼠兔图像分割

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华中科技大学学报（自然科学版） 2016年第2期44卷 75-80页

作者：张爱华胡士亚陈海燕兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050

针对鼠兔图像背景复杂、对比度低、灰度不均匀且含有大量噪声等特点,在局部二值拟合(LBF)模型基础上,提出一种融合图像梯度信息的改进LBF分割模型.针对LBF模型在演化过程中极易陷入局部极小值的问题,引入全局图像梯度信息,构造含有梯度... 详细信息

针对鼠兔图像背景复杂、对比度低、灰度不均匀且含有大量噪声等特点,在局部二值拟合(LBF)模型基础上,提出一种融合图像梯度信息的改进LBF分割模型.针对LBF模型在演化过程中极易陷入局部极小值的问题,引入全局图像梯度信息,构造含有梯度信息的能量函数,使水平集函数在演化过程中避免陷入局部最优,同时全局梯度能量项能引导活动轮廓曲线向目标边界附近快速移动,从而减少算法运行迭代次数,提高了分割精度.实验结果表明:所提出的用于鼠兔图像分割的模型不仅能提高鼠兔图像分割精度,减少迭代次数,而且背景抑制、目标区域轮廓定位效果好.

关键词：图像分割高原鼠兔局部二值拟合模型图像梯度水平集活动轮廓曲线

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基于全局LBF水平集模型的脑血管层次粗分割

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光学精密工程 2013年第12期21卷 3283-3297页

作者：王醒策张美霞武仲科周明全曹容菲田沄刘新宇北京师范大学信息科学与技术学院北京100875 中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室北京100190

考虑对脑血管进行三维分割具有一定难度,提出了一种基于全局LBF(Local Binary Fitting)水平集模型的脑血管层次化粗分割方法。首先,应用定向加权中值(DWM)滤波和各向异性扩散滤波去除脑图像噪声,同时保存血管边缘信息,在多尺度条件下局... 详细信息

考虑对脑血管进行三维分割具有一定难度,提出了一种基于全局LBF(Local Binary Fitting)水平集模型的脑血管层次化粗分割方法。首先,应用定向加权中值(DWM)滤波和各向异性扩散滤波去除脑图像噪声,同时保存血管边缘信息,在多尺度条件下局部梯度最大(LIGM)算法,应用灰度和梯度信息提取备选血管,基本实现脑灰质去除。然后,改进全局信息LBF水平集算法实现最大强度投影(MIP)图像分割,采用形态信息提取备选血管,剔除干扰组织。最后,融合两种方法实现脑血管粗提取。实验表明,层次化的分割方法可去除大部分不相关脑组织,包含直接双高斯统计模型中的所有分割血管信息。本项研究基于时飞磁共振血管造影(TOF_MRA)数据,相关研究结果可扩展到其它相似系统中。

关键词：脑血管三维重构层次化分割局部梯度最大算法局部二值拟合模型图像融合

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一种新的结合图像梯度的局部活动轮廓模型

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计算机应用研究 2014年第11期31卷 3510-3513页

作者：刘驰孙权森南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

基于区域的局部二值拟合模型只考虑图像灰度的平均值统计信息,然而由于图像中的噪声改变了图像的灰度分布,该类方法对于包含大量噪声的图像往往很难获得理想的效果。为了提高模型对于噪声的鲁棒性,提出了一种结合图像统计信息和梯度信... 详细信息

基于区域的局部二值拟合模型只考虑图像灰度的平均值统计信息,然而由于图像中的噪声改变了图像的灰度分布,该类方法对于包含大量噪声的图像往往很难获得理想的效果。为了提高模型对于噪声的鲁棒性,提出了一种结合图像统计信息和梯度信息的局部活动轮廓模型。该模型在图像灰度的统计信息的基础上,加入图像梯度信息,分别构造以高斯函数为核函数的局部二值灰度拟合能量和局部二值梯度拟合能量,得到最终的能量泛函,并通过最小化该能量函数,驱使活动轮廓向目标边缘演化。实验结果表明,基于图像灰度和梯度的局部活动轮廓模型能够有效克服图像中弱边缘以及强噪声对于分割结果的影响,其分割精度高于同类方法。

关键词： C-V模型局部二值拟合模型局部灰度局部梯度活动轮廓模型

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LBF活动轮廓模型的改进

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计算机工程与应用 2009年第15期45卷 177-179,228页

作者：原野何传江重庆大学数理学院重庆400030

LBF模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型。与PC(Piecewise Constant)模型不同,该模型引入了一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合(Local Binary Fitting,LBF)能量。因为LBF能量能够获取图像的局部信息,所以LBF模型解决了PC模型不... 详细信息

LBF模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型。与PC(Piecewise Constant)模型不同,该模型引入了一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合(Local Binary Fitting,LBF)能量。因为LBF能量能够获取图像的局部信息,所以LBF模型解决了PC模型不能处理灰度不均一图像的分割问题。提出了一个改进的LBF模型,它使用一个新的核函数代替高斯核函数。实验表明:与LBF模型比较,新模型减少分割时间约50%。

关键词：图像分割活动轮廓模型局部二值拟合模型偏微分方程

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基于视频序列的高原鼠兔检测与跟踪方法研究

基于视频序列的高原鼠兔检测与跟踪方法研究

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作者：陈海燕兰州理工大学

学位级别：博士

高原鼠兔是青藏高原以及邻近地区的主要生物灾害之一,要对高原鼠兔进行防治,就需要对高原鼠兔的数量、危害程度以及行为方式等进行调查研究。借助视频记录对高原鼠兔行为进行自动分析,可为高原鼠兔的调查研究与防治提供一种新的信息化... 详细信息

高原鼠兔是青藏高原以及邻近地区的主要生物灾害之一,要对高原鼠兔进行防治,就需要对高原鼠兔的数量、危害程度以及行为方式等进行调查研究。借助视频记录对高原鼠兔行为进行自动分析,可为高原鼠兔的调查研究与防治提供一种新的信息化的手段。快速、准确的目标检测和稳定的目标跟踪是视频序列中高原鼠兔行为自动分析的关键,由于高原鼠兔视频序列图像背景复杂、目标与背景颜色相近、运动随机等问题加大了目标检测和跟踪的难度。本文在前人研究工作的基础上,对视频序列中高原鼠兔的检测与跟踪方法进行研究,主要包括以下几方面的研究内容：首先,对常见的运动目标检测方法作了简要介绍,分析了各种方法的优缺点以及适应性。然后对常见的水平集图像分割模型做了介绍,在此基础上,针对局部二值拟合(LBF)模型在演化过程中极易陷入局部极小值的问题,引入图像形态学梯度信息,对LBF模型进行改进。针对改进的LBF模型分割视频序列图像时,仍需要手动设置初始活动轮廓曲线的问题,采用两帧帧差法,提取运动目标初始轮廓曲线,弥补了改进LBF模型需要手动设置初始活动轮廓曲线的不足。针对两帧帧差法检测运动目标时,仅依靠帧间运动信息,不能精确检测运动目标轮廓的问题,在两帧帧差法的基础上,借助图像分割技术,来实现对运动目标轮廓的精确提取。对视频序列中高原鼠兔检测的实验结果表明,该方法可以较为准确地实现运动目标的连续精确检测。其次,对运动目标跟踪的概念,分类以及分类特点进行了分析,重点介绍了确定性目标跟踪方法中的Mean-Shift跟踪方法,通过实验的方式分析了不同颜色空间和不同Mean-Shift跟踪实现形式对高原鼠兔跟踪的适应性。针对高原鼠兔跟踪中,目标与背景颜色相近场景下,颜色信息不具有足够的目标与背景区别力的问题,把纹理信息和颜色信息相结合,作为目标的表征方法,并把该目标表征方法引入到Mean-Shift跟踪框架下,得到一种新的目标跟踪方法。对视频序列中高原鼠兔跟踪的实验结果表明,该方法不仅可以准确、稳定地跟踪目标与背景颜色具有一定反差场景下的目标,而且对目标与背景颜色极为相近场景下的高原鼠兔跟踪也具有较强的稳健性。再次,对突变运动跟踪的基本理论进行了介绍,分析了突变运动的类型以及突变运动的跟踪方法。重点对马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法以及Wang-Landau蒙特卡罗(WLMC)方法做了说明。针对高原鼠兔跟踪中,目标运动的随机性和不确定性问题,提出了一种运动信息引导的高原鼠兔突变运动跟踪方法。通过运动信息来判断目标的运动模式,不同的运动模式采取不同的采样跟踪策略,提高了目标跟踪中采样的有效性。对突变运动视频序列中高原鼠兔跟踪的实验结果表明,该方法在保证高原鼠兔突变运动跟踪性能的同时,也改善了目标平滑运动的跟踪性能,提高了方法的鲁棒性。针对目标与背景颜色相近、目标运动随机的间题,把本文所提出的目标表征方法引入到运动信息引导的跟踪框架下,有效解决了目标与背景颜色相近以及运动随机场景下的高原鼠兔跟踪间题。最后,对时间序列的概念以及时间序列分析方法进行了分析,重点分析了小波神经网络用于非线性时间序列预测的可行性。构建了一个三层的小波神经网络模型,对高原鼠兔行为序列进行预测。预测结果表明,利用小波神经网络对高原鼠兔行为进行预测,具有较高的预测准确率。

关键词：高原鼠兔目标检测帧差法局部二值拟合模型均值偏移突变运动跟踪行为预测神经网络

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基于改进活动轮廓模型的图像分割

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计算机工程 2015年第4期41卷 236-240页

作者：江晓亮李柏林刘甲甲王强西南交通大学机械工程学院成都610031

针对图像分割中的灰度不均匀和轮廓初始化问题,提出一种基于区域的活动轮廓模型。将图像的全局信息和局部信息作为能量项驱动活动轮廓向目标边缘演化,以有效分割灰度不均匀图像,为保证图像分割的速度和精度,在能量方程中加入长度项和惩... 详细信息

针对图像分割中的灰度不均匀和轮廓初始化问题,提出一种基于区域的活动轮廓模型。将图像的全局信息和局部信息作为能量项驱动活动轮廓向目标边缘演化,以有效分割灰度不均匀图像,为保证图像分割的速度和精度,在能量方程中加入长度项和惩罚项,并采用梯度下降法得到该模型的最小化能量方程。实验结果表明,和局部二值拟合模型、局部图像拟合模型相比,该模型能分割灰度不均匀的图像,对初始轮廓曲线大小和位置更不敏感,且分割图像所需的迭代次数、迭代时间更少。

关键词：图像分割活动轮廓水平集 C-V模型局部二值拟合模型局部图像拟合模型

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结合全局约束函数的局部活动轮廓模型

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计算机工程 2016年第10期42卷 226-230页

作者：张玲彭新光李海芳李钢太原理工大学计算机科学与技术学院太原030024

局部二值拟合模型利用图像的局部平均灰度信息能够对强度非均匀的图像进行分割,但对于存在强噪声和对比度低的医学图像,仅用局部灰度均值不能得到正确的分割结果。针对该问题,提出一种改进的局部活动轮廓模型,在考虑图像局部均值信息的... 详细信息

局部二值拟合模型利用图像的局部平均灰度信息能够对强度非均匀的图像进行分割,但对于存在强噪声和对比度低的医学图像,仅用局部灰度均值不能得到正确的分割结果。针对该问题,提出一种改进的局部活动轮廓模型,在考虑图像局部均值信息的同时,加入图像的全局约束信息检测轮廓线外具有较大梯度幅值的像素点,采用水平集方法最小化能量泛函,使得演化曲线能够准确地停止在目标边界的位置上。实验结果表明,改进方法提高了对噪声的鲁棒性,且其分割精度较高。

关键词：局部二值拟合模型图像分割灰度不均匀局部灰度全局约束活动轮廓模型

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灰度不均的弱边界血管图像分割方法

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计算机应用 2016年第A01期36卷 154-156页

作者：吴杰朱家明张辉扬州大学信息工程学院江苏扬州225127

针对灰度不均的弱边界现象通常发生在真实世界的图像中,可能会增加图像分割的难度,传统的局部二值拟合(LBF)模型分割方法需要建立复杂的数学模型,局部化属性也导致了该模型更容易陷入局部极值,且需要较多的算法迭代次数。为了克服上述缺... 详细信息

针对灰度不均的弱边界现象通常发生在真实世界的图像中,可能会增加图像分割的难度,传统的局部二值拟合(LBF)模型分割方法需要建立复杂的数学模型,局部化属性也导致了该模型更容易陷入局部极值,且需要较多的算法迭代次数。为了克服上述缺陷,提出了一种新的图像分割处理方式,首先用形态学运算去除血管图像的背景,以达到增强图像的目标。然后对处理后的血管图像采用双边滤波器滤波,使用最大类间方差法(Otsu)进行分割,将最优阈值代入Canny算法中,进行再分割。实验结果表明,该方法不需建立复杂的数学模型和数值分析算法,可以用较少的迭代次数,对于灰度不均且弱边界的医学图像实现较好的分割。

关键词：局部二值拟合模型形态学处理双边滤波器最大类间方差法 Canny算法

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一种新的活动轮廓图像分割模型

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计算机工程 2015年第6期41卷 236-239,253页

作者：江晓亮李柏林董洋陈少杰何彪王琼西南交通大学机械工程学院成都610031

基于区域的局部二值拟合模型在处理灰度不均匀图像方面有较大优势,但其只考虑原始图像灰度的平均统计信息,对于包含大量噪声的图像通常很难获得理想的效果。为克服上述缺陷,提出一种基于原始图像和差分图像统计信息的分割模型。该模型... 详细信息

基于区域的局部二值拟合模型在处理灰度不均匀图像方面有较大优势,但其只考虑原始图像灰度的平均统计信息,对于包含大量噪声的图像通常很难获得理想的效果。为克服上述缺陷,提出一种基于原始图像和差分图像统计信息的分割模型。该模型在原始图像灰度统计信息的基础上,加入差分图像信息,分别对原始图像和差分图像构造以高斯函数为核函数的能量方程,并运用梯度下降法求解,驱使活动轮廓向目标边缘演化。实验结果表明,与传统活动轮廓模型相比,该模型能正确提取含有噪声和信噪比低的图像,同时对初始轮廓曲线有更高的鲁棒性。

关键词：图像分割活动轮廓 C-V模型局部二值拟合模型局部高斯分布拟合模型

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