检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2014年第S1期41卷 207-210页

作者：孟红波王昌明包建东南京理工大学机械工程学院南京210094

针对非同质或者弱边界图像分割时出现的问题,提出一种改进的活动轮廓模型。首先,由图像的区域统计信息定义了一个新的能量泛函。区域统计信息由局部信息和全局信息采用新的加权组合而成。其次,采用水平集方法最小化该能量泛函,得到水平... 详细信息

针对非同质或者弱边界图像分割时出现的问题,提出一种改进的活动轮廓模型。首先,由图像的区域统计信息定义了一个新的能量泛函。区域统计信息由局部信息和全局信息采用新的加权组合而成。其次,采用水平集方法最小化该能量泛函,得到水平集演化方程并不断更新。最后,采用高斯滤波方法规则化水平集方程。此外,该模型可以退化成一种无需初始化和规则化的简单的全局活动轮廓模型。合成图像和真实图像的实验结果表明:该模型能有效地分割非同质或弱边缘图像,对噪声并初始轮廓曲线具有较好的鲁棒性,并且计算效率高。

关键词：图像分割活动轮廓模型区域信息灰度不均初始曲线

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方差能量最小化活动轮廓模型超声图像分割

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计算机工程与设计 2014年第3期35卷 943-948页

作者：李海燕邹天宁李支尧张榆锋陈建华施心陵云南大学信息学院云南昆明650091 昆明医科大学第三附属医院乳腺外科云南昆明650106 昆明医科大学第三附属医院超声科云南昆明650106

针对超声图像含有斑点噪声、低信噪比和低对比度的特点,提出了基于方差能量最小化的活动轮廓模型。该模型根据超声图像的统计性,利用目标区域和背景区域不同的高斯分布方差和均值控制模型的内外能量,实现超声图像的自动分割。利用内核... 详细信息

针对超声图像含有斑点噪声、低信噪比和低对比度的特点,提出了基于方差能量最小化的活动轮廓模型。该模型根据超声图像的统计性,利用目标区域和背景区域不同的高斯分布方差和均值控制模型的内外能量,实现超声图像的自动分割。利用内核函数定义待分割目标附近能量信息的高斯分布,基于空间变量函数的局部均值和方差构建局部高斯分布能量,在全局图像域整合局部能量。将方差能量最小化能量函数并入水平集的标准变量方程,在能量泛函极小化驱动水平集曲线演化到目标边界的过程中,利用局部像素信息求取高斯分布的均值和方差,识别不同区域亮度的差异。对仿真和临床超声图像分割的主客观实验结果表明,提出的方法能有效克服斑点噪声影响,自动、准确地对各类超声图像进行分割。

关键词：超声图像图像分割活动轮廓模型高斯方差能量最小化

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利用统计概率的活动轮廓模型分割图像

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中国农机化学报 2014年第1期35卷 112-116,128页

作者：陈启东程宜康石澄贤常熟理工学院机械工程学院江苏苏州215500 苏州职业大学江苏苏州215104 常州大学信息科学系江苏常州213164

活动轮廓模型分割图像依赖于图像目标区域和背景区域灰度的可分性,当图像结构复杂时分割结果往往不理想。可以利用图像变换得到图像特征向量,再研究图像特征向量和图像目标区域的隶属关系。把图像特征向量通过概率密度形成外力场集成到... 详细信息

活动轮廓模型分割图像依赖于图像目标区域和背景区域灰度的可分性,当图像结构复杂时分割结果往往不理想。可以利用图像变换得到图像特征向量,再研究图像特征向量和图像目标区域的隶属关系。把图像特征向量通过概率密度形成外力场集成到活动轮廓模型。这种改进的活动轮廓模型在图像分割中可以包含较多的图像分割信息,较强的抗噪声干扰性能,能对多种类型图像进行分割,同时它是图像分割活动轮廓模型的推广。对弱边缘区域、纹理图像、遥感图像的分割实验说明改进的活动轮廓模型有良好的分割性能和效果。

关键词：图像分割活动轮廓模型特征向量统计概率

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活动轮廓模型在图像分割中的研究与应用

活动轮廓模型在图像分割中的研究与应用

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作者：翁嘉淳汕头大学

学位级别：硕士

图像分割就是提取图像中的感兴趣区域，该技术是如今的一个热门研究方向，因为图像分割结果的准确性直接影响到后续图像分析和理解的结果。而图像分割也是一个具有挑战性的问题，到目前为止也没有通用的图像分割方法。目前的图像分割方... 详细信息

图像分割就是提取图像中的感兴趣区域，该技术是如今的一个热门研究方向，因为图像分割结果的准确性直接影响到后续图像分析和理解的结果。而图像分割也是一个具有挑战性的问题，到目前为止也没有通用的图像分割方法。目前的图像分割方法大概有以下几种：阈值分割方法，边缘检测分割方法，神经网络分割方法，形变模型分割方法等等。形变模型分割方法在近几年来得到广泛的应用，其主要包括参数活动轮廓模型和几何轮廓模型。Snake模型是经典的参数活动轮廓模型，定义能量方程并通过能量最小化思想来达到图像分割的目的。但参数活动轮廓模型的边界由参数提供，尽管很多问题能适用，但有时分割结果会产生尖刺或交叉边界。而几何活动轮廓模型是基于偏微分方程表示表面，从而可以克服这一问题。\n 几何活动轮廓模型与参数活动轮廓模型主要不同在于，它的曲线只用几何公式表达，与参数无关，过程是隐式的。因此曲线或者表面可以用高维函数的水平集表示，可以对拓扑变化作无缝处理。因此不用边界跟踪也能检测出未知的多个物体。而但几何活动轮廓模型也有它的缺陷，当用于处理轮廓有缝隙的噪声数据时，可能会产生与真正物体的形状存在拓扑不一致性的轮廓。\n 几何活动轮廓模型主要分为基于边缘检测的分割模型和基于区域的分割模型。基于边缘检测的分割模型主要是根据图像的梯度来进行边缘检测。但图像的梯度会受到亮度和对比度等因素的影响，所以分割结果并不稳定。而基于区域属性的分割则能弥补仅仅依靠梯度的不足。Chan-Vese（C-V）活动轮廓模型是比较成功的基于区域的几何活动轮廓模型，该模型的提出意义深远。C-V模型主要优势在于在利用可靠地图像底层特征同时又受到图像高层知识的影响。缺点在于对含有异质区域或复杂背景的图像分割结果不太理想。\n 本文主要对活动轮廓模型进行了概述，深入研究了几何活动轮廓模型的理论模型和发展现状。重点介绍了Chan-Vese模型并分析其优缺点。并针对其不足提出了一种基于高斯拉普拉斯算子的改进型C-V模型。并通过实验分析和对比该模型的有效性。最后把该模型实际应用到超声乳腺肿瘤分割中，通过肿瘤分割的结果进行肿瘤的特征提取，对比不同分割模型的实验结果，再一步验证新模型的准确性和有效性。并提出一种肿瘤CPD值自动计算的方法。

关键词：活动轮廓模型水平集特征提取图像分割边缘检测

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活动轮廓模型的高光谱遥感影像分割研究

活动轮廓模型的高光谱遥感影像分割研究

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作者：周夏辽宁师范大学

学位级别：硕士

高光谱遥感技术是继黑白、彩色成像及多光谱遥感技术之后发展而成的一门新兴技术，已经在气象、环境、农林等诸多领域得到了广泛应用。高光谱遥感影像分割技术作为高光谱遥感影像处理分析的基础显得非常重要。本文通过总结现有的高光谱... 详细信息

高光谱遥感技术是继黑白、彩色成像及多光谱遥感技术之后发展而成的一门新兴技术，已经在气象、环境、农林等诸多领域得到了广泛应用。高光谱遥感影像分割技术作为高光谱遥感影像处理分析的基础显得非常重要。本文通过总结现有的高光谱遥感影像分割技术，分析高光谱遥感影像的成像原理、数据特点以及在高光谱遥感影像处理中常用到的理论和方法，并深入研究活动轮廓模型的相关理论知识和数值计算方法，提出了基于活动轮廓模型的高光谱遥感影像分割方法。\n 具体工作主要体现在以下两个方面：\n 1.基于波段选择的高光谱遥感影像的矢量 C-V模型分割。首先选出高光谱遥感影像中目标与背景对比度较大的波段，并通过计算波段相关系数，去除其中的冗余信息形成新的波段组合，进而根据所确定的波段组合构建高光谱遥感影像矢量矩阵；在此基础上，构造基于该矢量矩阵的高光谱遥感影像矢量C-V模型。模型中通过引入基于梯度的边缘引导函数，在保留传统C-V模型基于区域信息进行影像分割的基础上，利用影像的边缘细节信息，增强了模型在异质区域和复杂背景情况下对目标边缘的捕捉能力，提高了对高光谱遥感影像的分割精度和速度。最后利用 Hyperion影像进行仿真实验，并将实验结果和传统C-V模型和相关方法进行了对比，验证了本文方法的有效性。\n 2.光谱角约束的高光谱遥感影像分割活动轮廓模型。采用光谱角作为测度指标度量像元间的光谱相似性，并根据类别可分性原则选出适应分割的最优波段，在此基础上，提出基于光谱角约束函数的高光谱遥感影像分割活动轮廓模型，将原本应用于二维影像的分割方法扩展应用到多维高光谱遥感影像。使得模型在分割过程中，综合利用了高光谱遥感影像的空间信息和光谱信息，减少了因空间分辨率不足、目标边缘模糊、异质区域等对分割结果造成的影响。最后，利用WordView和Hyperion数据进行仿真实验，实验表明本文模型对高光谱遥感影像具有很好的区域分割能力。

关键词：高光谱遥感影像分割活动轮廓模型波段选择光谱角函数

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活动轮廓模型影像分割方法综述

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遥感信息 2014年第1期29卷 102-107页

作者：李妍武汉大学测绘学院武汉430079

影像分割在影像处理和计算机视觉领域有着重要的应用。本文主要对活动轮廓模型影像分割方法进行了综述。从能量泛函的表达和解算、分割区域的数目、能量泛函的构造、能量泛函数据项中包含的基本信息和其他信息等方面对活动轮廓模型进行... 详细信息

影像分割在影像处理和计算机视觉领域有着重要的应用。本文主要对活动轮廓模型影像分割方法进行了综述。从能量泛函的表达和解算、分割区域的数目、能量泛函的构造、能量泛函数据项中包含的基本信息和其他信息等方面对活动轮廓模型进行总结和概括,并重点介绍一些经典的能量泛函模型,同时涵盖了活动轮廓模型的一些最新研究进展。

关键词：活动轮廓模型影像分割 Chan-Vese模型全局凸分割模型

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活动轮廓模型的改进与基于Sobolev梯度的优化

活动轮廓模型的改进与基于Sobolev梯度的优化

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作者：戚世乐福州大学

学位级别：硕士

图像分割是图像分析与计算机视觉领域中的一项基础且重要的问题,分割结果的好坏直接影响图像分析与理解等更高层的后续处理工作。图像分割的目的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成互不交迭的若干区域,并使这些特征在不同... 详细信息

图像分割是图像分析与计算机视觉领域中的一项基础且重要的问题,分割结果的好坏直接影响图像分析与理解等更高层的后续处理工作。图像分割的目的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成互不交迭的若干区域,并使这些特征在不同区域间呈现出明显的差异性,而在同一区域内呈现出相似性。现有的图像分割方法很多,其中基于偏微分方程理论的图像分割方法以其形式多样、结构灵活以及检测精度高、保持边缘连续性等优势成为国内外专家学者研究的热点。其基本思想是：根据图像特征设计偏微分方程能量泛函,通过变分水平集方法最小化该能量泛函,求解相应的演化方程即可获得目标物体的边界。本文首先介绍了基于PDE图像分割的研究背景、目的,以及研究意义。然后简要介绍了几个经典的活动轮廓模型及其相关数学理论,并详细分析了这些模型的优缺点。在此基础上,本文主要做了以下几方面的工作：(1)对Li模型进行改进,提出自适应分割弱边缘的活动轮廓模型,并证明自适应力的双向性。模型中自适应力的系数加入图像的灰度均值,根据演化曲线的位置自适应的收缩或扩张。结果表明,该方法克服了原Li模型初始轮廓必须完全包围或含在目标物体内的问题,可以任意设置初始轮廓大小及位置,能够分割多目标图像,具有较强的抗噪性。(2)LBF模型用每个像素点的邻域信息来拟合局部能量,对灰度不均匀图像可以得到很好的分割效果。但是LBF模型只考虑了图像的局部信息,没有考虑全局信息,因此它对初始轮廓大小、形状及位置都非常敏感。本文结合全局和局部信息,提出“两阶段”活动轮廓模型,即第一阶段利用图像的全局信息快速为图像的目标大致定位,第二阶段利用局部信息得到精确地分割结果。实验结果表明,本文方法保留了LBF分割灰度不均匀图像的能力,且对各种初始轮廓有较强的鲁棒性,抗噪性较强。(3)针对CV模型能够分割目标和背景同质的图像,但不能分割非同质图像,而LBF模型能够分割非同质图像,但对初始轮廓大小以及噪声敏感的问题,结合CV和LBF模型,提出了一种混合活动轮廓模型,同时采用L2+Sobolev梯度实现PDE演化方程。实验结果表明,该模型能够分割背景同质目标非同质以及简单的多目标同质图像,且对初始轮廓大小以及噪声不敏感。

关键词：图像分割活动轮廓模型水平集方法偏微分方程 Sobolev梯度

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结合小波变换的边缘活动轮廓模型

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计算机工程与应用 2014年第10期50卷 27-30页

作者：王艳重庆师范大学数学学院重庆400047

在基于边缘的活动轮廓模型中,边缘停止函数的选择是十分重要的。传统的边缘停止函数依赖于图像高斯平滑后的梯度模,这容易导致模型分割速度慢,无法准确分割被噪声严重污染或背景复杂的图像。结合小波变换,提出一个新的边缘停止函数。实... 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是十分重要的。传统的边缘停止函数依赖于图像高斯平滑后的梯度模,这容易导致模型分割速度慢,无法准确分割被噪声严重污染或背景复杂的图像。结合小波变换,提出一个新的边缘停止函数。实验表明,基于该函数的边缘模型可以有效地解决上述问题,而且可以应用于多目标的选择性分割。

关键词：图像分割活动轮廓模型边缘停止函数小波变换

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优化的活动轮廓模型及其在图像分割应用的研究

优化的活动轮廓模型及其在图像分割应用的研究

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作者：朱晓舒南京理工大学

学位级别：博士

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... 详细信息

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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基于多尺度Hessian矩阵和活动轮廓模型的血管树分割

基于多尺度Hessian矩阵和活动轮廓模型的血管树分割

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作者：金娇英华中科技大学

学位级别：硕士

在发达国家中，血管疾病已逐渐成为最重要的公共卫生问题之一，其中心脑血管疾病已经成为当今世界上发病率和致死率最高的疾病之一，因此对血管结构的研究具有很高的临床需求和应用价值。大量的血管疾病诊断需要测得血管直径、反射系数... 详细信息

在发达国家中，血管疾病已逐渐成为最重要的公共卫生问题之一，其中心脑血管疾病已经成为当今世界上发病率和致死率最高的疾病之一，因此对血管结构的研究具有很高的临床需求和应用价值。大量的血管疾病诊断需要测得血管直径、反射系数、血管曲率和异常分支等参数，这些参数可以直观的反映血管疾病的病变程度，同时为治疗方案的确定提供参考信息，所以血管结构的分割、提取和可视化在辅助诊断、辅助治疗、手术规划和手术导引中具有非常重要的作用。由于血管结构的准确分割和量化在临床诊断和临床应用中极为关键，国内外都已有了大量研究。但因成像模式、应用领域等的不同，以及血管图像噪声、局部体效应等不确定因素的影响，目前仍无一种通用的血管结构分割方法能适用于所有的医学成像模式。本文以邻近肝脏等脏器的腹部磁共振血管造影（Magnetic Resonance Angiogra-phy，MRA）图像作为分割的研究对象，在回顾了当前主要的血管分割方法，同时分析各种不同方法的优劣势之后，本文提出了一种改进的基于多尺度Hessian矩阵与活动轮廓模型相结合的血管树分割方法。该分割方法主要包括血管增强和血管分割两个部分。血管增强首先采用形态学Top-Hat变换作背景去除，再用多尺度Hessian矩阵滤波实现线性结构增强。在多尺度Hessian矩阵增强中使用了高斯卷积以调节血管在不同高斯函数标准差σ下的响应，从而通过与最大响应值对应的σ值确定血管的尺度。但是高斯卷积会造成血管边界一定程度的模糊，因此在血管分割部分，本文将与血管边界模糊程度相关的高斯函数标准差σ引入到活动轮廓模型的能量项中，用来约束血管边界的演化，以实现血管树边界的准确分割。为了验证本文提出的算法的性能，本文对计算机合成图像和临床腹部MRA图像进行分割，并与其它方法进行对比。实验表明，本文的方法不受邻近脏器干扰，同时无需人工干预，即可准确快速的分割出图像中的血管树结构。

关键词：血管分割血管增强形态学Top-Hat变换 Hessian矩阵活动轮廓模型水平集

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