检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：方玲玲苏州大学

学位级别：博士

图像分割技术是高级图像处理如图像理解和图像识别的基础，它是将图像划分为多个具有相似性特征区域的一个过程。基于C-V活动轮廓模型的图像分割方法可以利用足够可靠的底层图像特征，同时受到图像高层知识的影响，与传统图像分割方法... 详细信息

图像分割技术是高级图像处理如图像理解和图像识别的基础，它是将图像划分为多个具有相似性特征区域的一个过程。基于C-V活动轮廓模型的图像分割方法可以利用足够可靠的底层图像特征，同时受到图像高层知识的影响，与传统图像分割方法相比，有着很强的优越性。然而，C-V模型主要利用的是图像的区域信息，对含有异质区域以及复杂背景等不同类型的图像不能很好地进行分割；另一方面，由于C-V活动轮廓模型的计算速度较慢，在实际应用中，还需要考虑到多目标分割问题。因此，对C-V活动轮廓模型的深入研究具有很好的理论意义和应用价值。本文针对基于C-V活动轮廓模型图像分割算法的关键技术进行了深入研究，包括将在模型中考虑更多的图像其它信息以及对图像进行区域划分等。本文贡献主要体现在以下四个方面：首先，针对测地活动轮廓模型和C-V活动轮廓模型分别在较弱边界图像和含有异质区域图像分割过程中存在的问题，提出一种自适应的混合活动轮廓模型，该模型针对待分割图像的不同特性，设计一个自适应的权函数，使C-V模型在图像较弱边界能更多地发挥作用，而测地活动轮廓模型则在异质区域更有效地发挥作用。所提模型能很好地分割含有弱边界和噪声、异质区域以及复杂背景等不同类型的图像。除此之外，还将混合模型应用于矢量图像的分割过程中，并利用彩色图像对所提模型进行了验证。其次，为了充分利用图像的边缘信息和区域信息，提出了基于边缘引导函数的活动轮廓模型，其中边缘引导函数可以精确地控制轮廓曲线的演化，而C-V模型当中的区域信息用来粗略定位目标的边界。另外，分别使用三种不同的边缘引导函数：传统梯度函数、标准梯度函数和小波模值函数来进一步验证提出的模型，同时，对这三种边缘引导函数分别进行了概括性的分析。所提模型能够在较短的时间内进行弱边界和异质区域等复杂图像的分割，具有分割精度高、计算速度快等特点。然后，为了更充分的利用图像更多的细节信息，将图像的频域信息和活动轮廓模型相结合，提出了基于非下采样Contourlet变换的C-V图像分割模型。首先对图像进行非下采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT），分析方向子带系数的特性，获得图像NSCT变换系数的统计特性并进行概率模型的建立；接下来进行统计模型的逆变换，得到含有不同分辨率的矢量值图像；最后，利用基于区域的C-V活动轮廓模型对上述矢量图像进行分割。所提方法利用了图像的频域信息，可以包含更多的图像细节信息，此外，利用提取出的多维度的细节信息控制轮廓曲线的演化。实验表明，所提方法能够更好地对复杂图像如遥感图像、医学图像等进行分割。最后，针对多目标图像分割的实用性，提出了一个基于区域划分的多目标分割算法。首先，利用高斯混合模型将图像分为多个包含不同背景和对象的子区域；接下来在每个子区域上利用C-V活动轮廓模型进行曲线演化。在演化过程中，由于子区域之间的边界可能会出现模糊或受较强噪声干扰，产生几种不同的情况，为此所提算法考虑了区域之间的合并操作并从理论上加以证明。实验结果表明，所提算法对含有噪声的多目标图像分割具有很好的鲁棒性，另外在曲线演化前首先进行了区域划分，可以提高模型的演化速度。论文前两部分主要是针对图像边界信息和图像区域信息相结合的思想进行的改进工作；而第三部分主要考虑图像的频域信息，将图像频域信息和空域信息相结合，在图像分割过程中更充分地利用图像信息；第四部分主要将活动轮廓模型方法应用于多目标图像分割过程中，算法可进一步应用于交通视频图像分割以及其它实际应用分割中。

关键词：图像分割活动轮廓模型区域信息细节信息区域划分

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基于变分水平集活动轮廓模型的医学图像分割方法研究

基于变分水平集活动轮廓模型的医学图像分割方法研究

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作者：陈红东北大学

学位级别：博士

自医学影像应用到临床医学以来,随着数字图像处理技术的发展,医生从不同模态的医学图像中获取信息的内容和方式也发生了变化。从单纯的观察组织结构和解剖结构,发展到利用去噪、分割、配准、分析和重建等图像处理方法对器官组织或病灶... 详细信息

自医学影像应用到临床医学以来,随着数字图像处理技术的发展,医生从不同模态的医学图像中获取信息的内容和方式也发生了变化。从单纯的观察组织结构和解剖结构,发展到利用去噪、分割、配准、分析和重建等图像处理方法对器官组织或病灶进行定位、分割、参数分析以及提取特征等多方面。在从低层到高层的数字图像处理技术中,图像分割是医学图像处理中的关键技术。基于变分水平集方法活动轮廓模型具有便于处理拓扑结构变化、计算精度高、稳定性强等优势。本文对基于变分水平集活动轮廓模型医学图像分割存在的主要问题进行研究,主要研究内容和创新性成果有以下方面:(1)提出一种基于多描述子的活动轮廓模型,有效地解决灰度不均带噪医学图像的高精度分割问题。研究了医学图像局部灰度分布的描述方式,在均值和方差的基础上引入局部熵,提高图像灰度分布描述的准确性。研究了抗噪问题,由多个像素共同确定的局部熵,对单个噪声点不敏感,具有一定的滤波作用。研究了图像的灰度偏移场问题,利用偏移场因子表征图像的全局灰度不均现象。在带噪的医学图像上对算法性能进行了测试,实验结果表明,本章算法的分割精度高于一些传统算法,体现了多描述子方案的有效性;完成分割同时纠正图像偏移场,改善了图像的视觉质量,促进分割精度的提高。(2)提出一种初始化鲁棒的基于图像全局和局部信息的活动轮廓模型,有效地解决医学图像分割中初始化敏感的问题。研究了图像全局信息拟合问题,针对现有全局活动轮廓模型的局限性,定义了分区熵,设计了基于分区熵的全局模型。研究了局部活动轮廓模型的初始化敏感问题,利用基于分区熵的全局信息作为补充以改善局部模型的初始轮廓敏感性。研究了全局信息和局部信息在能量最小化过程中的权重分配问题,使用自适应参数分配方案,在演化初期全局信息主导,加速收敛并防止初始轮廓敏感;在演化后期局部信息主导,保证分割的精度。基于医学图像、人工图像和自然场景图像对算法的有效性和初始化鲁棒性进行了测试。实验结果表明,新算法具有更强的初始化鲁棒性和分割精度,在解决了初始轮廓敏感问题的同时加快了收敛速度。(3)提出一种基于参数水平集活动轮廓模型的医学超声图像快速分割算法,有效地解决医学超声图像分割的实时性问题。研究了算法计算开销大、耗时的问题,设计了参数化水平集函数,克服了传统水平集函数需要附加正则项或重新初始化程序的缺点。研究了水平集方法计算复杂度高的问题,利用参数化水平集函数,在无需提高维度的情况下将拓扑变化自然融入到曲线演化过程中。研究了算法的初始化问题,设计了密集初始化方式,自动获取复杂形状,检测小区域,加快收敛速度。另外,本章算法不受CFL条件限制,可以选择较大步长。实验结果表明,对大量医学超声图像进行分割时,新算法具有较快的收敛速度,优于一些经典活动轮廓模型和复合算法。(4)提出一种基于变分水平集多相脑MRI分割算法,有效地解决了脑图像多相分割问题。研究了脑MRI的多相表达问题,设计了成员函数分别表示脑白质、脑灰质、脑脊液及背景四个区域,保证算法实现多相分割。研究了算法分割精度和抗噪问题,设计了多角度的局部灰度描述方法。研究了图像视觉效果问题,在能量泛函中引入偏移因子,完成图像偏移场的纠正。实验结果表明,新算法成功地实现了脑MRI的多相分割,在分割精度和抗噪性能方面优于传统方法,算法满足临床提出的多相分割、强抗噪性、克服灰度不均保证高精度、实现偏移场估计等四个必要条件。

关键词：变分水平集活动轮廓模型医学图像分割熵灰度不均匀脑MRI

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基于活动轮廓模型的在线铁谱图像分割研究

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重庆师范大学学报（自然科学版） 2023年第4期40卷 122-128页

作者：许晓曾朱维莉王艳重庆工商大学数学与统计学院重庆工商大学经济社会应用统计重庆市重点实验室重庆400067 重庆师范大学数学科学学院重庆401331

为了准确分割磨粒区域以得到油液中铁谱磨粒的含量,从而获取设备油品及故障信息,以图像可视在线铁谱传感器获取的磨粒图像为对象,引入了基于曲线演化理论和水平集方法的两个区域几何轮廓模型,即LBF模型及IR模型。通过对比这2种模型的分... 详细信息

为了准确分割磨粒区域以得到油液中铁谱磨粒的含量,从而获取设备油品及故障信息,以图像可视在线铁谱传感器获取的磨粒图像为对象,引入了基于曲线演化理论和水平集方法的两个区域几何轮廓模型,即LBF模型及IR模型。通过对比这2种模型的分割效果发现:IR模型具有更高的分割准确率和更快的收敛速度。然后进一步分析了模型参数对分割结果的影响,得出不同磨粒浓度条件下对应最优分割效果和最短运算时间的分割参数值,为在线监测中磨粒图像分割参数的自适应选择提供了依据。实验结果表明,研究所采用的分割模型对于磨粒图像具有更高的分割准确率和收敛速度,为后续快速、准确计算油液中铁谱磨粒含量提供了保证。

关键词：铁谱图像分析磨粒图像图像分割活动轮廓模型

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基于改进活动轮廓模型的遥感影像建筑物轮廓优化方法研究

基于改进活动轮廓模型的遥感影像建筑物轮廓优化方法研究

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作者：常京新长江大学

学位级别：硕士

随着遥感影像分辨率的不断提升,其所呈现的地物信息也愈发丰富,从高分辨率遥感影像中提取建筑物的轮廓信息也已成为了热点研究对象。而由于影像质量、地物场景复杂度和提取方法等因素的限制,使得提取结果和真实建筑物形状之间存在差异... 详细信息

随着遥感影像分辨率的不断提升,其所呈现的地物信息也愈发丰富,从高分辨率遥感影像中提取建筑物的轮廓信息也已成为了热点研究对象。而由于影像质量、地物场景复杂度和提取方法等因素的限制,使得提取结果和真实建筑物形状之间存在差异。因此,为了使从高分辨率遥感影像中提取到的建筑物轮廓达到实际应用的要求,利用建筑物轮廓优化处理方法提高轮廓的规则性和拟合精度就显得十分必要。针对目前已有的轮廓优化方法对初始提取结果依赖程度高,可优化的建筑物类型有限制和错误优化等问题,本文以分类法从高分辨率遥感影像中提取的建筑物轮廓初始结果为基础,以自动准确输出规则化的建筑物轮廓为目标,展开了基于改进活动轮廓模型的建筑物轮廓优化方法的研究,主要工作内容如下:1)针对建筑物优化方法对初始提取结果依赖程度高,且可优化建筑物类型有限制的问题,提出一种基于改进活动轮廓模型的建筑物轮廓优化方法。通过对高分辨率遥感影像进行分析,结合影像中建筑物特征,并引入活动轮廓模型中的广义梯度矢量流(generalized gradient vector flow,GGVF)模型,对建筑物轮廓进行初步优化。该方法首先利用建筑物初始提取结果定位原始影像中各建筑物所处的范围,然后将原始影像进行裁剪以获得单个建筑物的小图。接着利用自适应阈值Canny边缘检测和累积概率Hough变换得到建筑物的边缘约束图。最后将边缘约束图和建筑物初始提取结果输入到GGVF模型中,当模型能量达到最小化时即得到最终输出的建筑物轮廓。实验结果表明,该方法能够减少对初始提取结果的依赖,并且不受建筑物形状和大小的影响,精度评价优于初始提取结果。2)通过对初步优化结果的不足进行分析,为进一步提高输出结果的质量,根据建筑物轮廓自身属性信息和外部辅助信息,提出了一种基于感知探索和多级分解的建筑物轮廓优化方法,对初步优化结果进行深度优化。该方法首先利用感知探索算法对建筑物轮廓点进行计算,准确预测和调整建筑物轮廓点的位置。然后利用迭代最佳最小外接矩形分解建筑物,以点投影的方式分别优化建筑物的每一部分轮廓。最后基于面积变化率和边界相似度对优化结果进行评估,判断是否存在过优化的风险,并选择最适合的优化结果进行输出。实验结果表明,该方法对于完整和非完整结构的建筑物轮廓均能较好地规则化,轮廓边缘更接近真值,符合实际建筑物形态。

关键词：活动轮廓模型自适应阈值Canny 累积概率Hough变换感知探索多级分解

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骨龄自动评价系统中基于活动轮廓模型的手腕骨边缘提取

骨龄自动评价系统中基于活动轮廓模型的手腕骨边缘提取

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作者：龚玉兰昆明理工大学

学位级别：硕士

骨发育成熟度(骨龄)指标在预防医学、临床医学、体育科学和司法等领域得到广泛的应用,是医学界比较新颖的课题之一。骨龄评价就是通过对手腕骨X射线图像进行观察判断来得到骨龄数据。我国常用的骨龄评价方法主要是CHN法。CHN法骨龄标准... 详细信息

骨发育成熟度(骨龄)指标在预防医学、临床医学、体育科学和司法等领域得到广泛的应用,是医学界比较新颖的课题之一。骨龄评价就是通过对手腕骨X射线图像进行观察判断来得到骨龄数据。我国常用的骨龄评价方法主要是CHN法。CHN法骨龄标准是1992年批准的对中国人手腕骨骨龄评定的一种方法。CHN法是通过观察少年儿童非主力手上的14块骨骼的发育程度来综合考虑骨龄数据。近年来许多专家都在研究将计算机视觉与骨龄评价相结合,实现骨龄评价过程的自动化,使评价的过程和结果更加客观和真实、效率更高。骨龄自动评价系统是一种对手腕骨X射线图像进行处理的系统,即对于一张手腕骨X射线图像,系统根据CHN法判定骨龄数据。建立整个系统面临着许多困难,所以发展速度不是很快,还有很多问题需要解决,其中骨块的准确分割和手腕骨生物特征的提取是现今自动评价系统所面临的最大的两个挑战。CHN法涉及手骨上的14块骨骼,所以先要从整个手骨图像中分割出每块骨骼,即首先要进行骨骼定位。在CHN法中,由于主要是根据骨骼外形轮廓来划分骨骼等级的,所以如果要进一步使用CHN法来判断其等级,就必须准确地得到每一块骨骼的边缘形状。对骨骼进行提取就涉及到对骨块的分割。图像分割是一种重要的图像处理技术,对图像分割算法的研究已有几十年的历史,借助各种理论至今已提出了上千种各种类型的分割算法,但至今尚无通用的理论,也就是没有一种适合于所有图像的通用的图像分割算法。活动轮廓模型是Kass等人于1987年提出的一种人机交互式的,自上而下的轮廓提取模型。模型中利用了一定的人类的高级识别能力,将注意力放在希望提取的轮廓附近,从而提高了轮廓提取的可靠性和准确性,与传统的提取方法相比有明显的优越性。十多年来许多专家对其进行了研究,从模型表示、能量函数和优化方法等各个方面对主动轮廓模型进行改进和完善,使其性能越来越好,被广泛应用于很多领域。由于手腕骨X射线图像中,对比度很低,照度不均,骨骼边缘受肌肉及其他软组织的影响、边缘形状不规则等问题,传统的边缘检测方法很难获得骨骼的

关键词：骨龄评价图像分割活动轮廓模型边缘提取

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基于活动轮廓模型的图像分割方法的改进与应用

基于活动轮廓模型的图像分割方法的改进与应用

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作者：张运平福州大学

学位级别：硕士

图像分割作为图像分析的重要初始步骤，越来越受到人们的关注。而近年来基于偏微分方程(PDE)的图像分割方法，特别是活动轮廓模型,由于其一有效性和自动性,成为最令人关注的分割技术之一。本文对活动轮廓模型进行了系统的研究，特别是... 详细信息

图像分割作为图像分析的重要初始步骤，越来越受到人们的关注。而近年来基于偏微分方程(PDE)的图像分割方法，特别是活动轮廓模型,由于其一有效性和自动性,成为最令人关注的分割技术之一。本文对活动轮廓模型进行了系统的研究，特别是对基于变分水平集方法的C-V模型和Li模型的物理机制进行了充分的分析。在总结两个模型优缺点的基础上，针对不同图像，提出了两个改进的采用变分水平集方法的活动轮廓分割模型： 1.为加强对图像细微和复杂边界的分割能力，在水平集的演化方程中增加了Laplacian算子形式的外力，加大边界特征的在演化方程中的权重。同时为提高计算效率，避免传统水平集方法中重新初始化的问题，采用了水平集的内能项约束水平集函数。实验结果验证了改进的模型对细微和复杂边界的分割能力比原模型有所增强，分割速度大幅提高。 2.对于实际分割中的多目标图像，C-V模型仅利用灰度信息描述图像过单一，不能准确的识别每一个目标。考虑到梯度值的大小通常作为衡量是否为图像边界的一个标准，改进的模型重新构造能量函数，在引入水平集内能的同时增加基于梯度信息的能量项。实验结果，证明改进的模型可快速识别壁比较厚的空洞区的边界，对多目标图像也取得不错的分割效果。不同模型分割实验结果的比较验证了本文的两个改进的采用变分水平集方法的活动轮廓分割模型的有效性。最后本文将两个改进模型应用到破损路面的图像分割，实验结果说明改进的分割模型具有一定的实用性。

关键词：图像分割活动轮廓模型变分水平集

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基于活动轮廓模型的工业CT图像缺陷分割的研究

基于活动轮廓模型的工业CT图像缺陷分割的研究

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作者：罗骁重庆大学

学位级别：硕士

工业计算断层成像技术(Industrial Computed Tomography,ICT)已经普遍地应用在石油、材料、铁路、航天等领域。ICT通过获取目标物体的扫描信息从而重建出目标物体的断层图像并用于进一步的分析和处理。其中如何从ICT图像中稳定、高效、... 详细信息

工业计算断层成像技术(Industrial Computed Tomography,ICT)已经普遍地应用在石油、材料、铁路、航天等领域。ICT通过获取目标物体的扫描信息从而重建出目标物体的断层图像并用于进一步的分析和处理。其中如何从ICT图像中稳定、高效、准确的提取出人们感兴趣的目标区域(即图像分割)是ICT应用的关键所在。而现有的图像分割方法很多,其中活动轮廓模型分割方法以其光滑且封闭的分割轮廓而受到人们广泛的关注。本文深入地研究了活动轮廓模型为基础的图像分割方法,在现有的活动轮廓模型的基础上,针对ICT图像缺陷的一些特点,以提高分割的准确性、减少计算时间、增加初始轮廓选择的鲁棒性作为目标,提出了一种改进RSF模型的图像分割算法。本文的主要工作内容有:(1)对于RSF模型中的?参数以及初始轮廓对于分割结果的影响作了实验分析,并在此之上得出:在分割迭代前期阶段初始轮廓远离目标区域需要增加?参数的值来减少模型对于初始轮廓的敏感性,在分割迭代趋于结束的时候需要减少?参数值从而使活动轮廓更靠近物体边界并减少计算时间的结论。(2)在LGIF模型的基础上提出了用一个?参数较大的RSF模型来代替原有的局部和全局的加权和。(3)对于前面提出的?参数的变化规律提出了一种自适应的算法,使得?参数在曲线的演化中动态更新其值。为了验证本文提出的算法的实用性和有效性,在本文的第四章中使用了一些经典的灰度不均匀的图像进行了分割的对比,并在第五章中对于一些有缺陷的ICT图像进行分割研究。为了定量的分析分割的精度,在第五章中引入了两个评价分割精度和质量的指标参数,并对分割结果进行了定量的评价。实验结果表明对于ICT图像的缺陷分割本文的模型比RSF模型和LGIF模型能够提高分割的准确性、减少计算时间、降低模型对于初始轮廓的敏感性,从而得出了本文模型在精度和时间上更能满足ICT图像对于缺陷分割要求的结论。

关键词：图像分割灰度不均匀活动轮廓模型 RSF模型工业CT图像

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基于活动轮廓模型的图像分割算法研究

基于活动轮廓模型的图像分割算法研究

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作者：刘博合肥工业大学

学位级别：硕士

图像分割是图像处理领域和计算机视觉领域中的关键技术之一。活动轮廓模型分割法因在医学图像等复杂图像的分割中取得了较好的分割效果而被广泛应用。医学图像大多为灰度不均的且含噪声的图像,基于区域的局部二值拟合活动轮廓模型有效... 详细信息

图像分割是图像处理领域和计算机视觉领域中的关键技术之一。活动轮廓模型分割法因在医学图像等复杂图像的分割中取得了较好的分割效果而被广泛应用。医学图像大多为灰度不均的且含噪声的图像,基于区域的局部二值拟合活动轮廓模型有效解决了该类型图像的分割问题,但该模型中存在水平集函数演化效率低、分割效果易受噪声影响以及初始轮廓敏感等问题。本文针对以上问题进行改进并做出仿真,具体工作如下:1.针对模型分割效率低和易受噪声影响的问题,提出一种基于局部区域信息的固定水平集法:通过对符号距离函数的改进,使用固定距离替代点到曲线的真实距离,简化了符号距离函数初始化过程的计算复杂度,提高了演化效率。同时对符号距离函数的梯度计算进行定义,决定了水平集算法中符号距离函数仅在零水平集曲线周围小范围窄带内发生变化。因此只需计算窄带内的像素点而无需对所有点进行计算,极大减少模型计算量,进一步提高效率。最后针对模型提出收敛条件,减少模型演化所需时间。在符号距离函数初始化前采用高斯函数对其进行规则化来平滑噪声,提高模型抗噪性从而改善分割效果。2.针对模型对初始轮廓敏感的问题,提出一种基于局部同向拟合的改进方法:对曲线演化相反方向的局部区域交换拟合值来确保分割曲线均沿着目标区域轮廓内边界或外边界演化而不停留在目标区域内部造成错误分割。降低模型对初始轮廓的敏感程度,改善了分割效果。本文在理论研究与实践相结合,将以上改进方法应用到医学灰度不均图像的分割实验中,并取得了良好的分割结果,以此证明了提出方法的有效性。医学图像分割效率和效果的改善有助于医疗问诊与医学研究,因此本文研究内容具有一定应用价值。

关键词：图像分割活动轮廓模型水平集符号距离函数

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基于活动轮廓模型的颈动脉CT图像三维分割

基于活动轮廓模型的颈动脉CT图像三维分割

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作者：郭笑妍南京工业大学

学位级别：硕士

在医学影像技术中，计算机断层扫描血管造影(CTA)具有安全快速的特点，被广泛应用于血管影像辅助诊断中。颈动脉CTA在显示颈动脉血管细节及病灶位置等方面都具有明显优势，但是由于CT图像的复杂性，临床诊断中往往需要经验丰富的医师进... 详细信息

在医学影像技术中，计算机断层扫描血管造影(CTA)具有安全快速的特点，被广泛应用于血管影像辅助诊断中。颈动脉CTA在显示颈动脉血管细节及病灶位置等方面都具有明显优势，但是由于CT图像的复杂性，临床诊断中往往需要经验丰富的医师进行手动分割，严重影响诊断结果的高效性与准确性。因此快速、准确地自动分割出颈动脉对提高心脑血管疾病诊断效率具有重要意义。\n 本文首先总结了基于活动轮廓模型的血管分割以及国内外颈动脉图像分割的研究现状和发展趋势。然后在分析了颈动脉CT图像特点的基础上，对颈动脉CT图像进行了感兴趣区域提取、图像去噪、血管区域增强等预处理操作。\n 针对颈动脉CT图像的特点以及传统单一基于区域或边界的活动轮廓模型的不足，研究了一种融合区域信息与边界信息的颈动脉CT图像的三维分割方法。首先利用预处理后的颈动脉CT图像感兴趣区域构造三维体数据，获取图像的灰度信息与梯度信息并构造融合区域、边界信息的能量函数，接下来采用变分水平集方法和梯度下降流获得水平集演化方程，实现颈动脉血管结构的分割。\n 针对颈动脉血管图像灰度分布不均匀、含噪声干扰等特点，研究了一种基于多尺度矢量场与局部区域信息的活动轮廓模型。该模型首先获取预处理后的三维颈动脉图像数据的局部区域信息并嵌入到区域型能量函数，然后利用基于多尺度矢量场的边赛活动轮廓模型获取梯度信息构造边界型能量函数，最后融合局部区域信息与多尺度梯度矢量信息构造总能量函数，并利用变分水平集方法得到颈动脉血管分割的水平集演化方程。\n 对多组颈动脉CT图像进行分割实验，将每组颈动脉图像划分为多个子区域的血管，在缩小的范围内进行轮廓的演化。实验缩果表明相比于传统的血管分割方法，融合区域和边界的分割方法只需在给定初始轮廓前提下，有效提取三维颈动脉血管;而基于局部区域信息和多尺度矢量边界信息的分割方法能够从灰度及造影剂不均匀的颈动脉CT图像中准确分割出颈动脉结构，并且人工交互简单。

关键词：图像分割颈动脉结构计算机断层扫描活动轮廓模型

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基于活动轮廓模型的轮廓提取

基于活动轮廓模型的轮廓提取

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作者：李安平昆明理工大学

学位级别：硕士

在图像处理和计算机视觉中，移动或静止物体轮廓的提取是一个重大的研究领域，有着重要的科研和应用价值。在很多的应用领域，都要用到对图像中目标物体的轮廓进行提取，找出其中感兴趣的部分，再进行其它进一步的处理。已经有很多的现... 详细信息

在图像处理和计算机视觉中，移动或静止物体轮廓的提取是一个重大的研究领域，有着重要的科研和应用价值。在很多的应用领域，都要用到对图像中目标物体的轮廓进行提取，找出其中感兴趣的部分，再进行其它进一步的处理。已经有很多的现成的算法可以用于提取轮廓，如利用边缘检测算法用于轮廓提取，利用图像分割算法，阈值分割法，区域扩展法，数学形态学的分水岭算法等用于轮廓提取，这些算法在进行轮廓提取时存在这样或那样的缺点，不能完全满足轮廓提取的要求。后来有学者陆续给出各种改进并提出了很多其他新的方法，如活动轮廓模型算法，基于动态规划图搜索算法等。其中活动轮廓模型得到广泛的应用。1987年的第一届国际视觉会议上，kass等提出了主动活动轮廓算法，20世纪80年代后期迅速发展起来的一种图像分割算法，它为图像分割及物体轮廓提取等很多计算机视觉问题提供了一种统一的解决框架。它通过设计一个由外能、内能及图像能组成的能量函数并通过极小化该函数来得到物体的轮廓。现在已经被广泛地应用于图像分割与轮廓提取。论文从两个方面进行讨论轮廓的提取，一论文给出新的边缘直线提取算法，并用于简单形状物体轮廓的提取。二将新的边缘直线提取算法和活动轮廓模型相结合，并结合图像多分辨率分解的优点，实现活动轮廓模型的粗略初始轮廓的自动给出。而通常的基于活动轮廓模型的轮廓提取的初始轮廓是由人工交互给出的。首先将新的边缘直线提取算法作用于多分辨率图像，将得到的粗略轮廓作为主动轮廓模型的初始轮廓，然后再对图像中物体轮廓进行定位，最终确定出物体轮廓的精确定位。

关键词：活动轮廓模型像素块方向导数多分辨率分析

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