检索结果-内蒙古大学图书馆

图像分割是数字图像处理和计算机视觉的一个基础问题，也是影响后续工作的关键技术之一。近年来，基于活动轮廓模型的图像分割技术由于其具有统一的描述形式、灵活的结构以及优越的性能，已成为图像分割领域中的研究热点。然而，活动轮廓模型本身尚存在一些亟待改进之处，如计算效率不高、对初始条件敏感、易陷入局部极小值解等。针对上述问题，本文以提高分割精度、提升分割效率和增强初始化的鲁棒性为目标，对经典的活动轮廓模型进行了优化和改进，并将其应用于图像分割领域，主要的研究成果包括:　　(1)提出了一种基于凸优化技术的自适应活动轮廓模型。通过引入了自适应权重项，对目标区域和背景区域拟合中心进行加权计算，从而提高了拟合的准确性。新模型关于图像分割变量是凸的，可以获取全局最优解，对初始化也具有较好的鲁棒性。另外，为了克服梯度下降法收敛速度慢的缺点，模型采用了Split-Bregman方法进行快速求解，使得模型的分割效率大大提高。　　(2)提出了一种基于全局图像信息和局部图像区域特征的活动轮廓模型。模型的能量函数主要包括三项:全局能量项、局部能量项和自适应调节项。全局能量项利用了图像的全局信息，局部能量项则考虑了图像的局部特征，而自适应调节项可以根据图像上下文自动调整二者的权重。由于在模型中充分利用了图像全局信息和局部特征，因而有效地提高了分割精度。此外，在模型中加入了凸优化技术，可以获取全局最优解，因而模型对初始化不敏感。最后，模型采用了Split-Bregman方法进行快速求解，大大缩短了模型的分割时间。　　(3)提出了一种基于核诱导距离的活动轮廓模型，其基本思想是利用核诱导函数去构造能量泛函，在模型中引入了鲁棒的核诱导距离，提高了距离测量的正确性，使得该模型具有更高的分割精度，并且由于选择了指数类型的核诱导函数，从而减少了迭代的次数，模型的分割效率大大提升。最后，模型中还加入了正则项，从而避免了重新初始化。　　(4)提出了一种克服灰度不均匀性的局部活动轮廓分割模型。模型利用窗口函数定义像素的局部拟合能量，再对所有像素的局部拟合能量进一步积分得到整幅图像的拟合能量。由于在局部能量中引入了核诱导距离，使得该模型不但可以很好地克服灰度不均匀性的影响，而且具有较好的分割精度和较快的分割速度。　　(5)提出了一种基于Multi-Layer水平集方法的活动轮廓模型。该模型能够同时进行偏移场去除和图像分割，可以有效地克服灰度不均匀性的影响。由于采用了Multi-Layer水平集方法，模型只需演化一个水平集函数，就可以分割出多个区域，大大降低了运算工作量，提高了计算的效率。而且，由于Multi-Layer水平集的嵌套式水平线的结构与脑组织的层次结构相匹配，因而该方法特别适用于脑MRI图像分割。最后，针对水平集方法比较依赖初始化的弊端，还提出了一种简单而有效的初始化方法，使得模型的初始化过程不再需要人工干预。

关键词：图像分割活动轮廓模型凸优化技术核诱导距离灰度不均匀性水平集方法

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基于活动轮廓模型的人脑MRI结构像多层次分割方法研究

基于活动轮廓模型的人脑MRI结构像多层次分割方法研究

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作者：郑罡南京航空航天大学

学位级别：博士

人脑MRI结构像(anatomical MRI, aMRI)能够以较高的空间分辩力反映脑部组织的解剖结构。在放射学与神经影像学研究领域,人脑aMRI数据分析的关键问题是如何精确地检测与测量各部分脑组织,可以归结为医学影像的多目标分割问题。该问题的... 详细信息

人脑MRI结构像(anatomical MRI, aMRI)能够以较高的空间分辩力反映脑部组织的解剖结构。在放射学与神经影像学研究领域,人脑aMRI数据分析的关键问题是如何精确地检测与测量各部分脑组织,可以归结为医学影像的多目标分割问题。该问题的解决对于计算机辅助诊断、组织容积定量分析、异常组织定位、解剖结构分析、外科手术规划与手术导航等具有重要的学术意义和临床应用价值。本文主要内容是:基于活动轮廓模型,提出了五种具有创新意义的塔式结构的多层次分割方法,解决了人脑二维aMRI、多信道融合的矢量量化aMRI以及三维aMRI数据的多目标分割问题。第一,针对二维aMRI数据,给出了构成塔式结构多目标分割的关键技术——背景填充技术,将该技术与活动轮廓模型中的Chan-Vese(C-V)模型相结合,提出了塔式多相水平集分割算法(简称:塔式多相C-V模型),解决了C-V模型在多目标分割以及复杂连接情况表示上的局限,适合分割目标中含有子目标的多目标图像。第二,为了减少塔式多相C-V模型得到的边缘与手工分割真值间的误差问题,提高aMRI分割的准确度,据可调填充色提出了背景填充技术的广义形式,并将该技术与C-V模型相结合,进一步提出了基于广义背景填充技术的塔式多相C-V模型,实现子目标边缘在一定范围内可调,即在少量人工干预实现人机交互式aMRI的多目标分割。第三,为解决aMRI中一些组织因驰豫时间较为接近而难以分离的问题,针对矢量量化图像提出了矢量量化塔式多相C-V模型。能够利用MRI不同的扫描序列以及不同影像仪器对于组织的不同敏感性,实现aMRI中驰豫时间较为接近的组织的有效分离。第四,利用水平集函数能够隐含表示轮廓曲面的特点,提出了基于体素的三维塔式多相C-V模型,实现三维体数据的多层次分割。第五,基于并行多相C-V模型和塔式多相C-V模型,提出了具有复杂分割树形结构的塔式并行多相C-V模型,能够结合两种多相分割模型的优点,实现复杂塔式多层次分割。实验结果表明,本文算法可以实现二维aMRI、矢量量化结构像以及三维aMRI的较精确的多目标分割,并且可以通过调节填充色实现少量人工干预下的交互式分割来进一步减小客观分割结果与主观分割结果间的误差,适合目标中含有子目标的医学影像的多目标分割要求。

关键词：二维aMRI 矢量量化aMRI 三维aMRI 活动轮廓模型背景填充技术塔式结构多目标分割多相水平集人机交互式分割

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基于曲率和活动轮廓模型的重叠细胞分割算法

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西南师范大学学报（自然科学版） 2018年第4期43卷 41-47页

作者：杨秀杰李法平重庆电子工程职业学院计算机学院重庆401331 重庆电子工程职业学院软件学院重庆401331

提出了一种基于曲率和活动轮廓模型的重叠细胞分割算法,用于解决重叠细胞显微图像边界难以自动分离的问题.该算法使用Otsu算法和形态学滤波得到重叠细胞整体轮廓,并根据其曲率信息来定位细胞边界接触点,再采用活动轮廓模型分割得到重叠... 详细信息

提出了一种基于曲率和活动轮廓模型的重叠细胞分割算法,用于解决重叠细胞显微图像边界难以自动分离的问题.该算法使用Otsu算法和形态学滤波得到重叠细胞整体轮廓,并根据其曲率信息来定位细胞边界接触点,再采用活动轮廓模型分割得到重叠区域轮廓,最后结合边界接触点信息将其与整体轮廓拼接得到单个细胞轮廓.实验结果表明,算法实现了重叠细胞的分割,分割得到的细胞完整度高,且算法具有一定的鲁棒性,表明该算法用于重叠细胞的分割是可行、有效的.

关键词：重叠细胞分割曲率活动轮廓模型 Otsu算法

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基于超像素/像素协同约束和稀疏分解活动轮廓模型

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计算机应用研究 2021年第3期38卷 946-951页

作者：刘国奇董一飞李旭升茹琳媛常宝方河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南师范大学“教学资源与教育质量评估大数据”河南省工程实验室河南新乡453007

针对水平集图像分割模型的分割结果不够准确且对初始轮廓位置和噪声敏感问题,提出了超像素/像素协同约束和稀疏分解的活动轮廓模型。首先引入超像素提取图像块信息构造符号压力函数防止轮廓在演化过程中陷入局部最优;其次,构建了基于超... 详细信息

针对水平集图像分割模型的分割结果不够准确且对初始轮廓位置和噪声敏感问题,提出了超像素/像素协同约束和稀疏分解的活动轮廓模型。首先引入超像素提取图像块信息构造符号压力函数防止轮廓在演化过程中陷入局部最优;其次,构建了基于超像素/像素协同约束的能量泛函以弥补超像素无法保留局部细节的缺陷;同时,为了解决基于非全局信息的活动轮廓模型演化速度慢的问题,提出模型利用超像素块加速轮廓演化;最后引入了稀疏分解对模型进行优化以减弱局部噪声对分割精度的影响。与多种水平集分割模型的实验结果对比,证明了提出方法的有效性,尤其与原始的二值选择和高斯滤波正则化水平集模型相比,提出方法对噪声和初始轮廓位置不敏感,平均Jaccard相似度系数提升了34%。

关键词：图像分割活动轮廓模型超像素稀疏分解符号压力函数

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结合自适应变化停止函数的边缘活动轮廓模型

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计算机应用研究 2012年第1期29卷 366-368页

作者：周奔何传江原野重庆大学数学与统计学院重庆401331

在基于边缘的活动轮廓模型中,边缘停止函数的选择将直接影响模型的分割效果。传统的边缘停止函数仅仅是基于梯度模型建立的一个单调递减的正函数,基于这种边缘停止函数的活动轮廓模型存在两个缺点:一是对噪声比较敏感;二是对灰度不均图... 详细信息

在基于边缘的活动轮廓模型中,边缘停止函数的选择将直接影响模型的分割效果。传统的边缘停止函数仅仅是基于梯度模型建立的一个单调递减的正函数,基于这种边缘停止函数的活动轮廓模型存在两个缺点:一是对噪声比较敏感;二是对灰度不均图像分割不准确。为此,提出一个自适应变化边缘停止函数。实验表明,使用该边缘停止函数构造的边缘活动轮廓模型能够较好地克服上述不足。

关键词：图像分割水平集方法活动轮廓模型自适应变化系数自适应变化停止函数

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基于核密度估计的活动轮廓模型

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计算机工程 2010年第5期36卷 196-198页

作者：王玉黎明李凌南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室南昌330063

基于核密度估计的活动轮廓模型如果没有适当的扰动机制,往往不能在弧度突变的边缘上获得较好的收敛结果,且在大噪声环境下鲁棒性较差。针对该问题,提出一个新的代价函数。该函数通过融合边缘映射的曲率信息,改善原算法在突变边缘的收敛... 详细信息

基于核密度估计的活动轮廓模型如果没有适当的扰动机制,往往不能在弧度突变的边缘上获得较好的收敛结果,且在大噪声环境下鲁棒性较差。针对该问题,提出一个新的代价函数。该函数通过融合边缘映射的曲率信息,改善原算法在突变边缘的收敛效果,降低算法对初始轮廓的依赖。

关键词：活动轮廓模型图像分割核密度估计非参数方法 Snake模型

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基于局部增强与区域拟合的活动轮廓模型

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计算机应用研究 2020年第7期37卷 2232-2236页

作者：王燕段亚西亓祥惠兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

针对活动轮廓模型在分割弱边缘图像及严重的灰度不均匀图像方面存在轮廓曲线不能很好地演化到目标边界等问题,提出了一种基于局部增强与区域拟合的活动轮廓模型。首先,利用局部区域增强方法将原始图像转换为新图像,以增强图像的对比度... 详细信息

针对活动轮廓模型在分割弱边缘图像及严重的灰度不均匀图像方面存在轮廓曲线不能很好地演化到目标边界等问题,提出了一种基于局部增强与区域拟合的活动轮廓模型。首先,利用局部区域增强方法将原始图像转换为新图像,以增强图像的对比度。其次,利用统计信息计算图像的区域拟合能量。然后,加入正则项以避免演化轮廓重新初始化,提高图像分割效率。最后,通过灰度不均匀的合成图像和真实图像的实验,验证了该算法的有效性。

关键词：活动轮廓模型灰度不均匀图像分割区域拟合

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基于平均曲率流活动轮廓模型的超声医学图像边缘提取

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航天医学与医学工程 2007年第3期20卷 205-208页

作者：杨柳汪天富林江莉李德玉四川大学生物力学工程实验室四川成都610065 四川大学生物医学工程系四川成都610065

目的改进外部力场以提高梯度矢量流(gradient vector flow,GVF)活动轮廓模型在超声斑点噪声环境下的边缘提取的稳定性和准确性。方法用角点判断函数和梯度控制函数调节平均曲率流(mean curvature vector flow,MCVF)扩散和各向异性扩散程... 详细信息

目的改进外部力场以提高梯度矢量流(gradient vector flow,GVF)活动轮廓模型在超声斑点噪声环境下的边缘提取的稳定性和准确性。方法用角点判断函数和梯度控制函数调节平均曲率流(mean curvature vector flow,MCVF)扩散和各向异性扩散程度,生成新的外部力场,引导活动轮廓模型实现边缘提取。结果通过二值加噪图像和心脏超声图像的实验,验证了该方法的捕捉范围和处理噪声方面优于GVF。结论本文提出的边缘提取结果在超声医学图像方面鲁棒性强、初始化范围大、弱化噪声,同时能够保留边界以及尖角点,是适用于超声医学图像边缘提取的方法。

关键词：超声图像边缘提取活动轮廓模型各向异性扩散平均曲率流

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聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

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吉林大学学报（理学版） 2019年第4期57卷 896-902页

作者：李鸿雁唐娴商丘学院应用科技学院计算机工程系河南开封475000 商丘学院计算机工程学院河南商丘476000

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、分割时间长及无法进行在线图像分割的不足,提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法.首先,对原始图像进行去噪处理,采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割,将粗分割结果作为活... 详细信息

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、分割时间长及无法进行在线图像分割的不足,提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法.首先,对原始图像进行去噪处理,采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割,将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线;其次,将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合,实现图像的精细分割;最后与聚类分析算法、活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验.实验结果表明,本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷,提高了图像分割效率和精度,对噪声不敏感,并具有较强的鲁棒性,图像整体分割效果显著优于对比算法。

关键词：图像分割效率噪声干扰初始轮廓线活动轮廓模型聚类分析

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