检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：杨东亮哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

图像分割是图像处理和机器视觉中的基础性环节,近年来受到了广大学者和研究人员的高度重视和密切关注。活动轮廓模型是近二十年来发展起来的新兴学科,目前已成为图像分割领域的研究热点。现有活动轮廓模型,在处理复杂场景(包括灰度不均... 详细信息

图像分割是图像处理和机器视觉中的基础性环节,近年来受到了广大学者和研究人员的高度重视和密切关注。活动轮廓模型是近二十年来发展起来的新兴学科,目前已成为图像分割领域的研究热点。现有活动轮廓模型,在处理复杂场景(包括灰度不均匀性和噪声的场景)图像分割问题时,会遇到初始轮廓线的选取较敏感,模型求解的结果容易陷入局部极小解和分割速度慢等问题。针对存在的这些问题,本文在经典活动轮廓模型基础上,结合模糊连接度,偏移场估计,全局凸方法和分裂Bregman算法,有如下工作:1.提出一种结合空间位置信息的活动轮廓模型。利用交互式信息和模糊连接度构造空间位置信息项,将其自适应融合到改进的CV模型,得到一种新颖的交互式图像分割方法,并采用分裂Bregman得到新模型的最优解。新模型可以较好保持图像中目标边缘的几何特性,而且在相对较少的交互式信息情况下,也能提取出目标。2.为了处理含有灰度不均匀性场景中图像分割问题,建立一个结合加性偏移场的统计分割模型。新模型建立在原始图像的对数变换形式,因此偏移场变为相加的形式,这样更简单易于实现。首先建立加性偏移场下密度函数估计,然后为了加强模型的抗噪声性,充分利用邻域像素信息共同描述中心像素密度函数分布。在求解模型中一般应用水平集函数处理优化问题,然而水平集方法产生较高的计算代价,同时实现水平集的分割算法时需要重新初始化。新模型采用分裂Bregman算法快速求解问题。3.为了处理含有灰度不均匀性的多目标分割问题,在结合加性偏移场两相统计分割模型基础上,提出结合加性偏移场多相统计分割模型。新模型充分利用邻域像素信息,并且将带有偏移场的概率密度函数与统计分割模型结合提出结合加性偏移场的多相统计分割模型,并建立有效的数值算法,采用分裂Bregman算法快速求解。为了说明方法的有效性,采用医学图像测试新模型,而且将新模型当前流行模型进行比较展示其优势。

关键词：活动轮廓模型偏移场校正全局凸模型交互式图像分割

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基于活动轮廓模型的SAR图像目标轮廓提取研究

基于活动轮廓模型的SAR图像目标轮廓提取研究

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作者：王沛南京航空航天大学

学位级别：硕士

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)相较于传统的遥感探测方法具有全天时全天候的优点，广泛应用于军用和民用领域。目标轮廓表征了目标形状，可用于目标方位角估计、自动目标识别等，因此SAR图像目标轮廓提取任务受到了人们... 详细信息

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)相较于传统的遥感探测方法具有全天时全天候的优点，广泛应用于军用和民用领域。目标轮廓表征了目标形状，可用于目标方位角估计、自动目标识别等，因此SAR图像目标轮廓提取任务受到了人们的广泛关注。受SAR图像相干斑噪声的影响，传统的目标轮廓提取方法应用在SAR图像时失效。为此，本文以活动轮廓模型为基础，充分考虑SAR图像中相干斑噪声的影响，研究SAR图像目标轮廓提取的方法。本文首先对SAR图像数据特性进行了分析，在此基础上介绍了目前经典的SAR图像目标轮廓提取方法，并通过实验证明了经典方法的缺点。其次，结合SAR图像特点，对活动轮廓模型进行改造，基于向量场卷积模型与区域竞争模型进行结合的思路和基于分割后图像具有最大对比度的思路，提出了两种适用于SAR图像的目标轮廓提取方法。再次，对活动轮廓模型初始轮廓的设置进行了研究，提出了适用于SAR图像目标轮廓提取的初始轮廓自动选取方法。最后，基于仿真和实测SAR图像数据，对本文所研究的方法进行了验证。实验结果显示，本文所研究的两种目标轮廓提取方法能对SAR图像中目标轮廓进行准确、快速的提取，性能上明显优于现有的经典方法；本文研究的初始轮廓自动选取方法能显著减少活动轮廓模型的迭代次数，是一种有效的初始轮廓选取方法。

关键词：轮廓提取合成孔径雷达活动轮廓模型初始轮廓选取目标检测

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基于活动轮廓模型的图像分割研究

基于活动轮廓模型的图像分割研究

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作者：王钰倩西安理工大学

学位级别：硕士

图像分割是图像处理中的基础性问题,也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题,同时它又是一个经典难题。它对图像理解、图像分析和图像识别等高层视觉处理具有重大的意义,在边缘检测、运动跟踪及辅助医学诊断等领域有着广泛的应用和... 详细信息

图像分割是图像处理中的基础性问题,也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题,同时它又是一个经典难题。它对图像理解、图像分析和图像识别等高层视觉处理具有重大的意义,在边缘检测、运动跟踪及辅助医学诊断等领域有着广泛的应用和很大的发展空间。目前,活动轮廓模型的分割方法是图像分割技术的主流方法之一,是计算机视觉领域的重要研究方向,为轮廓提取和匹配等一系列视觉问题提供了理论依据。　　本文主要是对基于活动轮廓模型的图像分割方法进行研究,并对部分模型进行了详细的阐述和改进,主要分为以下几个部分:　　(1)首先介绍了图像分割的历史背景、目的、发展状况和现有的分割方法,然后对活动轮廓模型的产生及国内外的研究现状进行了分析,简要讨论了活动轮廓模型的两大传统模型(参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型),最后对两类不同的模型在能量函数构造和算法实现时,所需要的相关理论进行了深入研究。　　(2)对参数活动轮廓模型(Snake模型)及其在它的基础上推广的模型进行了探讨,并在图像分割性能方面进行了对比。本文提出了修正的曲率外力项,扩大了Snake模型的捕捉范围,使轮廓曲线能够进入到目标的凹陷区域。　　(3)对几何活动轮廓模型的代表性模型进行描述,包括基于区域的C-V模型以及基于边界的GAC模型。本文在C-V模型的基础上引入了距离惩罚函数,减少了水平集初始化过程,加快了演化速度,对图像中存在多个目标的分割,具有很好的分割效果。

关键词：图像分割活动轮廓模型梯度下降法变分水平集法

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基于活动轮廓模型的血管分割方法研究

基于活动轮廓模型的血管分割方法研究

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作者：鲍盈含华南理工大学

学位级别：硕士

血管类疾病严重威胁人类健康，同时介入性治疗需要对血管、神经等细微性组织进行高度识别，这些医学需求使人们对各类血管图像的分割问题愈发关注，对于血管图像的分割方法研究日益成为国内外学者的研究热点。针对血管分割这一具体问题... 详细信息

血管类疾病严重威胁人类健康，同时介入性治疗需要对血管、神经等细微性组织进行高度识别，这些医学需求使人们对各类血管图像的分割问题愈发关注，对于血管图像的分割方法研究日益成为国内外学者的研究热点。针对血管分割这一具体问题，本文选取较为流行的活动轮廓模型为研究对象，并考虑到血管结构的特殊性，提出一种基于形状指数—灰度二维特征空间的活动轮廓分割框架，并将其与经典全局CV模型和局部LBF模型结合，提出一种新的血管分割方法。本文主要取得了以下成果： 1）为了减少分割过程中的人工干预和专家设定，区别于传统活动轮廓模型手动提取初始轮廓的做法，本文提出一种添加空间邻域信息的模糊C均值聚类SFCM(SpaceFuzzy C Means)方法进行初始轮廓设定。相比传统意义上的手动设定和模糊C均值聚类设定，该方法更好地保持了初始轮廓的空间连续性，能够有效防止由于单单采用灰度信息进行聚类而可能造成的初始轮廓断裂现象，并能有效提高后续活动轮廓算法的收敛速度，进一步加强分割算法的抗噪性。 2）医学图像往往会存在大量噪声和灰度不均匀现象，因而仅利用灰度特征指导目标分割效果并不理想。本文根据微分几何理论以及Frangi提出的多尺度血管形状模型，提出了二维管状和三维曲面管状结构的形状指数公式，并构成形状指数—灰度的二维特征空间，有效提取图像像素的多项特征信息，并运用于基于巴氏距离(Bhattacharyyadistance)的活动轮廓模型中。 3）本文选取基于区域信息的无边缘活动轮廓模型（CV模型与LBF模型）作为核心模型，融合形状指数—灰度二维特征，对CV模型与LBF模型进行调整，提出BCV和BLBF模型。BCV模型运用巴氏距离来代替差值平方这一度量手段，用像素邻域的二维特征统计信息来代替单像素点的灰度信息，用对比区域间分布情况这一方式来取代对比单点像素间灰度差距的方式。同时，针对CV模型难以处理灰度不均匀图像分割的问题，本文以局部匹配LBF模型为基础,运用巴氏距离对能量泛函进行变形，形成具有局部统计信息匹配能力的BLBF模型，有效解决了灰度不均匀图像的血管分割问题。

关键词：活动轮廓模型血管分割形状

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多分布活动轮廓模型图像分割

多分布活动轮廓模型图像分割

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作者：常盼南昌航空大学

学位级别：硕士

活动轮廓模型是图像分割领域的一个主要的方法，这种模型通过采用从图像数据获得的先验知识，对目标进行有效的分割、匹配与跟踪分析。但由于能量函数的非凸性构造，导致分割结果一般容易陷入局部解的困境，从而对于一些图像分割效果不... 详细信息

活动轮廓模型是图像分割领域的一个主要的方法，这种模型通过采用从图像数据获得的先验知识，对目标进行有效的分割、匹配与跟踪分析。但由于能量函数的非凸性构造，导致分割结果一般容易陷入局部解的困境，从而对于一些图像分割效果不是很好。针对活动轮廓模型容易陷入局部解的问题，许多学者从能量泛函入手，提出了结合凸优化知识的全局算法并得到了一定的发展。一些结合全局算法的图像分割例如快速全局最小算法、基于Wasserstein距离局部直方图的图像分割和利用空间和频域信息的基于模糊区域竞争的图像分割在一定程度上完成了理想的分割。但是以上所有的算法也都面临着参数自适应性的问题，即在每种算法中都需要人工调节一些参数，这就大大降低了分割的效率。为了同时解决局部解和参数自适应问题，本文结合全局算法，提出一种基于每一区域多分布的权重自适应性活动轮廓模型图像分割算法。这些分布来源于原始灰度图像在每一区域的不同滤波结果，即不同滤波器下的投影。因为在图像分割中，不同特征对分割的不同贡献难以区分，在本文中用投影分布这一种形式表达所有特征信息，由分布的特点决定不同特征对能量泛函的影响。每一区域的能量表示为该区域内所有投影分布熵的加权和。每一分布的自适应权重系数由这一分布的熵与所在区域内其它分布熵之和的比决定。分割过程是，通过这些权重系数进行每个区域内不同分布之间的竞争，实现所有区域熵的总和的最小化。对于该能量的最小化模型的求解，本文采用水平集方法实现。通过和其它方法进行实验对比，结果表明本文算法以最小的参数较好地实现了对自然图像的自动分割。

关键词：图像分割活动轮廓模型区域竞争投影分布自适应

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一种基于活动轮廓模型的植物病虫害检测方法

一种基于活动轮廓模型的植物病虫害检测方法

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作者：胡祝华赵瑶池 570100 海南省海口市人民大道58号

本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域，具体为一种基于活动轮廓模型的植物病虫害检测方法。本发明首先在植物监控视频中，获取植物叶片背景图像，利用叶片具有明显颜色、纹理特征的特点，为背景建立混合高斯模型，对视频中各个像... 详细信息

标准号: CN104680191A

本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域，具体为一种基于活动轮廓模型的植物病虫害检测方法。本发明首先在植物监控视频中，获取植物叶片背景图像，利用叶片具有明显颜色、纹理特征的特点，为背景建立混合高斯模型，对视频中各个像素点与背景混合高斯模型进行纹理差异度计算得到差异度图像，对差异度图像进行自动分割和图像后处理得到害虫的初始轮廓，然后利用基于纹理差异度引导的活动轮廓模型演化得到精确的害虫区域和轮廓。相比于当前实际农业生产中颇费人力资源，并存在滞后性、不准确性的人工检测方法，该方法具有实时性，易实施性，并能得到精准的病虫害信息。

关键词：混合高斯模型活动轮廓模型纹理差异差异度害虫模式识别技术数字图像处理图像图像后处理植物病虫害背景建立背景图像初始轮廓监控视频农业生产人工检测人力资源纹理特征植物叶片自动分割对视频实施性实时性精准像素叶片病虫害演化检测引导

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一种利用形态学和自由边界条件活动轮廓模型的多聚焦图像融合方法

一种利用形态学和自由边界条件活动轮廓模型的多聚焦图像融合方法

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作者：白相志刘妙明 100191 北京市海淀区学院路37号

一种利用形态学和自由边界条件活动轮廓模型的多聚焦图像融合方法，步骤是：一、利用梯度特征构造图像初始清晰度分布图；二、由初始清晰度分布图计算得到粗糙清晰度分布图，再确定最终清晰度分布图；三、利用形态学小面积移除运算和形... 详细信息

标准号: CN104881855A

一种利用形态学和自由边界条件活动轮廓模型的多聚焦图像融合方法，步骤是：一、利用梯度特征构造图像初始清晰度分布图；二、由初始清晰度分布图计算得到粗糙清晰度分布图，再确定最终清晰度分布图；三、利用形态学小面积移除运算和形态学开闭运算对最终清晰度分布图进行处理得到初始融合决策图像；四、从初始融合决策图像中提取聚焦区域和离焦区域的分界线，此分界线为自由边界条件活动轮廓模型的初始值；五、由自由边界条件活动轮廓模型得到边界线图像，并根据边界线图像和初始融合决策图像得到最终融合决策图像；六、根据多聚焦图像融合的决策图像及设定的融合准则，生成一幅各处清晰的最终融合图像。本发明广泛应用于各类图像处理的应用系统。

关键词：图像融合分布图形态学活动轮廓模型自由边界决策聚焦图像分界线边界线运算构造图像聚焦区域梯度特征图像处理应用系统小面积移除准则

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几何活动轮廓模型的研究及其在医学图像分割中的应用

几何活动轮廓模型的研究及其在医学图像分割中的应用

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作者：王迎龙重庆大学

学位级别：硕士

图像分割是图像处理的关键步骤和重要环节，是计算机视觉领域的一项基础而又复杂的研究课题。它在军事、气象、医学等诸多领域都有重要的应用。图像分割的目的是把待处理图像划分为几个可理解的同质区域，为更高层次的图像分析和解释提... 详细信息

图像分割是图像处理的关键步骤和重要环节，是计算机视觉领域的一项基础而又复杂的研究课题。它在军事、气象、医学等诸多领域都有重要的应用。图像分割的目的是把待处理图像划分为几个可理解的同质区域，为更高层次的图像分析和解释提供服务，因此分割精度会直接影响到后续环节。以变分理论为基础的几何活动轮廓模型不仅能够克服轮廓线发生拓扑结构变化所带来的困难、提供较高精度的光滑分割曲线，而且该模型对初始轮廓线不敏感、数值实现也相对容易。目前无论在理论方面还是应用方面都有着广阔的研究前景。本文围绕几何活动轮廓模型展开，并将其应用于医学图像分割中。基于区域的活动轮廓模型是几何活动轮廓模型中的一种，模型中的数据项和正则项各自对分割结果产生不同的影响，数据项是影响结果的主要项，正则项会影响轮廓曲线的长度、光滑性、冗余度。数据项中直接采用常数刻画区域信息就无法分割弱边缘和灰度不均匀的图像，但计算速度较快，而用函数去拟合区域信息，又使计算量变得很大。因此本文数据项综合了二者，用被偏差场修正后的常数来描述区域信息，引入窗口函数来对全局和局部的信息加权，这样能克服灰度不均匀问题。在选择正则项时，仅保留了长度项，为的是用Split-Bregman迭代算法实现快速求解。在用Split-Bregman迭代算法求解之前，要先把能量泛函转换为全局凸分割模型，以保证迭代过程收敛到全局最优。医学图像实验结果说明了数据项确实能克服灰度不均问题，Split-Bregman迭代算法在计算速度上的优势是很明显的，而正则项造成的轮廓线冗余也是不容忽视的。

关键词：图像分割活动轮廓模型 Split-Bregman算法全局凸分割模型

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基于小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割

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云南师范大学学报（自然科学版） 2014年第2期34卷 56-61页

作者：付明柏昭通学院计算机科学系云南昭通657000

提出一种双树复小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割方法.该方法首先使用双树复合小波(DTCWT)分解纹理图像,然后使用局部二值模式(LBP)提取纹理特征.利用最大熵准则对纹理特征图像进行选择.活动轮廓模型(ACM)用于最后得分割... 详细信息

提出一种双树复小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割方法.该方法首先使用双树复合小波(DTCWT)分解纹理图像,然后使用局部二值模式(LBP)提取纹理特征.利用最大熵准则对纹理特征图像进行选择.活动轮廓模型(ACM)用于最后得分割.实验结果表明提出的方法对于合成纹理和自然场景数据集达到了较高的分割精度.

关键词：纹理图像分割双树复合小波变换局部二值模式活动轮廓模型最大熵准则

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一种基于权重组相似活动轮廓模型的相似目标分割方法

一种基于权重组相似活动轮廓模型的相似目标分割方法

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作者：赵清杰吕鹏 100081 北京市海淀区中关村南大街5号北京理工大学

本发明涉及图像处理、模式识别以及计算机应用领域，特别涉及一种基于权重组相似活动轮廓模型的相似目标分割方法。本发明从包含多个相似目标的源图像组中提取人们感兴趣的多个显著区域；估计每个显著区域与多个相似目标共同性状的相似... 详细信息

标准号: CN104732521A

本发明涉及图像处理、模式识别以及计算机应用领域，特别涉及一种基于权重组相似活动轮廓模型的相似目标分割方法。本发明从包含多个相似目标的源图像组中提取人们感兴趣的多个显著区域；估计每个显著区域与多个相似目标共同性状的相似度以及对应的权重；根据所得的权重联合每个显著区域建立基于权重组相似的活动轮廓模型以及能量函数；最后通过优化能量函数得到稳定的分割结果，从而实现多幅图像中的相似目标分割。本发明在分割过程中能够在保留目标细节特征与组相似特性的同时去除噪声影响，具有分割结果准确、处理速度快、受噪声影响小以及鲁棒性强的优点，可应用于相似物体分割、车辆检测以及三维多目标提取等系统中。

关键词：活动轮廓模型分割结果目标分割噪声影响计算机应用领域车辆检测处理速度分割过程模式识别目标提取能量函数同时去除图像处理物体分割细节特征相似特性优化能量图像组相似度鲁棒性状三维感兴趣图像

来源：评论

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