检索结果-内蒙古大学图书馆

华中科技大学学报（自然科学版） 2011年第1期39卷 82-85页

作者：莫堃尹周平华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室湖北武汉430074

提出一种基于3D活动轮廓模型的缺陷点云自动分割方法,通过扩展数学形态学方法构造符号距离函数估算点云的平均曲率,并应用中值滤波方法去除点云噪声对曲率估算精度的影响,避免了点云的一致性法矢估算和三角网格重构,在保证点云分割精度... 详细信息

提出一种基于3D活动轮廓模型的缺陷点云自动分割方法,通过扩展数学形态学方法构造符号距离函数估算点云的平均曲率,并应用中值滤波方法去除点云噪声对曲率估算精度的影响,避免了点云的一致性法矢估算和三角网格重构,在保证点云分割精度的同时有效提高了计算效率.应用结果表明本文方法能够有效处理点云缺陷并实现大规模散乱点云的快速分割.

关键词：点云分割活动轮廓模型数学形态学中值滤波三角网格

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改进活动轮廓模型的仿真及能量变化分析

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哈尔滨工程大学学报 2008年第2期29卷 151-157页

作者：唐立群王科俊李永华郭庆昌哈尔滨工程大学计算机学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

为了准确、快速地分割出图像中目标区域,提出了改进的活动轮廓(Snake)模型.改进的Snake模型,即在传统Snake模型的基础上增加一个向心力和只在当前搜索区域内进行能量比较选取点的运动位置,提高了目标的曲线拟合精度.这样不仅可以保持传... 详细信息

为了准确、快速地分割出图像中目标区域,提出了改进的活动轮廓(Snake)模型.改进的Snake模型,即在传统Snake模型的基础上增加一个向心力和只在当前搜索区域内进行能量比较选取点的运动位置,提高了目标的曲线拟合精度.这样不仅可以保持传统Snake模型的拓扑性质,而且也克服了收敛曲线不能向凹处收敛的缺点.通过实验和对改进Snake模型的能量分析证明了此方法的有效性.

关键词：图像分割活动轮廓模型向心能量拓扑

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基于活动轮廓模型的自动图形变形

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系统仿真学报 2004年第8期16卷 1670-1672,1675页

作者：张汗灵黄小忠湖南大学计算机与通信学院长沙410082

图形变形算法中最费时的是在源图形和目标图形中确定变形特征基元;而到目前为止,大部分图形变形算法都是通过人工的方式来实现的。如果两幅源图形间的特征基元的确定能自动实现,这样不但可以减轻用户的负担,而且可以极大地节省变形算法... 详细信息

图形变形算法中最费时的是在源图形和目标图形中确定变形特征基元;而到目前为止,大部分图形变形算法都是通过人工的方式来实现的。如果两幅源图形间的特征基元的确定能自动实现,这样不但可以减轻用户的负担,而且可以极大地节省变形算法所需的时间,同时提高了算法的效率。基于此考虑,本文提出了一种基于梯度向量流活动轮廓模型的自动图形变形算法,该算法利用基于梯度向量流的活动轮廓模型来自动精确地指定源图形和目标图形的变形特征点及其对应关系。

关键词：图形变形梯度向量流活动轮廓模型变形特征基元

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基于活动轮廓模型的超声心脏图像轮廓的自动检测

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生物医学工程学杂志 2001年第2期18卷 242-246,253页

作者：何爱军汪天富郑昌琼郑翊李德玉赵树魁四川大学生物医学工程中心 373信箱成都610065 Department of Electrical Engineering

轮廓的提取是超声医图像学多维重建中最困难的问题之一。本文提出了一种超声心脏图像轮廓的自动检测方法。首先 ,根据超声图像的特点 ,对超声图像进行自适应加权中值滤波以消除斑点噪声。然后利用数学形态学的方法提取出心脏的初始轮廓... 详细信息

轮廓的提取是超声医图像学多维重建中最困难的问题之一。本文提出了一种超声心脏图像轮廓的自动检测方法。首先 ,根据超声图像的特点 ,对超声图像进行自适应加权中值滤波以消除斑点噪声。然后利用数学形态学的方法提取出心脏的初始轮廓。最后 ,运用活动轮廓模型 ,对初始轮廓进行逼近 ,得到精确的心脏轮廓。实验结果显示了方法的有效性。本方法在心脏超声图像的多维重建过程中。

关键词：超声医学图像活动轮廓模型数学形态学边缘检测

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活动轮廓模型在肿瘤图像分割中的应用

活动轮廓模型在肿瘤图像分割中的应用

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作者：胡南重庆大学

学位级别：硕士

目前肿瘤已成为威胁人类健康的重要疾病，每年全世界数以百万计的人死于肿瘤。而肿瘤及周围器官的轮廓提取对于肿瘤的诊治有着非常重要的研究意义。本文正是基于这一问题，提出将活动轮廓模型用于肿瘤图像的分割，以便为肿瘤的诊断和治... 详细信息

目前肿瘤已成为威胁人类健康的重要疾病，每年全世界数以百万计的人死于肿瘤。而肿瘤及周围器官的轮廓提取对于肿瘤的诊治有着非常重要的研究意义。本文正是基于这一问题，提出将活动轮廓模型用于肿瘤图像的分割，以便为肿瘤的诊断和治疗提供更为准确有效的依据。本文对国内外正在发展的活动轮廓模型理论进行了广泛的调研和分析，并确定了基于活动轮廓模型理论在肿瘤医学图像分割领域的应用作为主要研究目标，分析了其理论基础，详细阐述了其数学模型及数值实现方法；讨论了该理论在肿瘤图像分割、重要器官分割等方面的具体应用。本文主要工作包括： 1．回顾了医学图像分割的现状，对医学图像分割方法进行了分类，综述了医学图像分割的现有成果。研究了活动轮廓模型的基础理论模型。主要包括模型的描述方法，模型的能量函数组成，能量最小化方法以及活动轮廓模型在应用中的局限之处。详细阐述了模型每个能量分量的性质以及模型在各个能量分量下的行为过程。 2．探讨了参数活动轮廓模型的理论基础及数值实现，应用GVF模型代替经典外力场，从而扩大了活动轮廓模型外力的捕捉范围，改善了对于轮廓初始化的敏感性，对于处理医学图像中深度凹陷的区域的能获得较好的分割效果；分析了模糊C均值聚类算法的基本原理，对带有弱边界、伪影或局部梯度极大值的医学图像进行预分割，然后将得到的模糊分类结果驱动活动轮廓线，对轮廓线的传播方向和速度进行控制，从而使曲线稳定地收敛到肿瘤边界或重要器官的边界。 3．研究了几何活动轮廓的基本原理，根据几何活动轮廓模型的拓扑自适应性特点，基于曲线演化理论和水平集方法对医学图像进行处理；针对几何活动轮廓模型计算量较大的特点，采用Narrow band方法对图像进行分割；介绍了分水岭算法的原理和实现步骤，采用分水岭算法先对医学图像进行预分割，在过度分割的基础上再采用level set方法进行处理，这样可以克服边界的泄漏问题。 4、根据Mumford-Shah模型利用图像的全局信息、不受图像梯度影响的特点并针对脑肿瘤分割的难点，将Mumford-Shah模型应用于脑肿瘤轮廓的提取，先采用非线性滤波消除噪声的影响，通过优化该模型的能量函数，可以获得受噪声影响的图像的边界。 5、建立了一个肿瘤诊治图像分析系统，能够对多模态医学图像进行分割、配准和融合，并进行统计和分类，为医生诊断、制订放射治疗计划以及外科手术计划提供依据。

关键词：活动轮廓模型图像分割肿瘤

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基于活动轮廓模型的胃窦B超序列图象边缘轮廓的提取与跟踪

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小型微型计算机系统 2000年第9期21卷 958-961页

作者：张艳费耀平夏利民常小荣长沙铁道学院信息技术研究中心长沙410075

本文提出了一种基于活动轮廓模型的胃窦 B超序列图象边缘轮廓的提取与跟踪方法 .对于序列中的第一幅图象 ,通过人工取点 ,B样条拟合的方法 ,提取其初始轮廓 ,再运用活动轮廓模型 ,进行边缘轮廓的逼近 ,以获得比较精确的胃窦边缘轮廓 .... 详细信息

本文提出了一种基于活动轮廓模型的胃窦 B超序列图象边缘轮廓的提取与跟踪方法 .对于序列中的第一幅图象 ,通过人工取点 ,B样条拟合的方法 ,提取其初始轮廓 ,再运用活动轮廓模型 ,进行边缘轮廓的逼近 ,以获得比较精确的胃窦边缘轮廓 .在后续图象处理中 ,将活动轮廓模型与光流模型相结合 ,实现了轮廓的跟踪 .实验的结果证明了该方法的有效性 .

关键词：活动轮廓模型 B样条胃窦 B超图像

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基于活动轮廓模型和边缘对比度特征量的血管内超声图像边缘提取

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中国生物医学工程学报 2006年第4期25卷 385-389,395页

作者：孙丰荣李艳玲曲怀敬刘泽张梅山东大学信息科学与工程学院济南250010 山东大学齐鲁医院心内科济南250012

血管内超声(IVUS)图像冠状动脉血管壁的边缘提取对冠状动脉疾病的诊断和治疗有着重要意义。本研究提出了一种用于自动提取IVUS序列图像冠状动脉血管壁内、外膜边缘的方法。该方法基于活动轮廓模型以及本研究所定义的边缘对比度特征量,利... 详细信息

血管内超声(IVUS)图像冠状动脉血管壁的边缘提取对冠状动脉疾病的诊断和治疗有着重要意义。本研究提出了一种用于自动提取IVUS序列图像冠状动脉血管壁内、外膜边缘的方法。该方法基于活动轮廓模型以及本研究所定义的边缘对比度特征量,利用Hopfield神经网络并结合模拟退火算法自动提取IVUS序列图像冠状动脉血管壁的内、外膜边缘。实验结果表明,本研究方法易于实现,而且准确性和可靠性较高,对IVUS序列图像处理的可重复性和鲁棒性较好,是一种较好的全局最优化算法。

关键词：血管内超声图像边缘提取活动轮廓模型 Hopfield神经网络模拟退火算法

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基于活动轮廓模型的图像分割算法综述

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中国生物医学工程学报 2015年第4期34卷 445-454页

作者：段丁娜张欢邱陈辉夏顺仁浙江大学生物医学工程教育部重点实验室杭州310027 浙江省心脑血管检测技术与药效评价重点实验室杭州310027

活动轮廓模型是一种重要的图像分割技术,它利用底层信息,并结合高层先验知识,实现对复杂目标轮廓的自动分割。自Kass等提出该思想以来的20多年中,活动轮廓模型在理论研究和应用方面均取得长足发展。首先,介绍活动轮廓模型的发展历程,重... 详细信息

活动轮廓模型是一种重要的图像分割技术,它利用底层信息,并结合高层先验知识,实现对复杂目标轮廓的自动分割。自Kass等提出该思想以来的20多年中,活动轮廓模型在理论研究和应用方面均取得长足发展。首先,介绍活动轮廓模型的发展历程,重点阐述并分析典型的参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型,进而扼要介绍混合活动轮廓模型和快速求解算法;随后,从理论基础、分割效果、算法效率以及应用等方面,比较两类模型之间的区别与联系;最后,对活动轮廓模型未来的发展趋势进行展望。

关键词：活动轮廓模型图像分割参数活动轮廓模型几何活动轮廓模混合活动轮廓模型

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基于稀疏活动轮廓模型的感兴趣目标检测定位算法

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光学技术 2011年第1期37卷 35-41页

作者：胡正平杨建秀燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

传统的基于形状信息目标定位的算法,对目标观测角度发生形变情况下的定位存在不少困难,针对该问题,提出了一种基于稀疏活动轮廓模型的感兴趣目标(OOI)检测算法。首先通过共同勾画算法学习到感兴趣目标的稀疏活动轮廓模型,它能够清晰地... 详细信息

传统的基于形状信息目标定位的算法,对目标观测角度发生形变情况下的定位存在不少困难,针对该问题,提出了一种基于稀疏活动轮廓模型的感兴趣目标(OOI)检测算法。首先通过共同勾画算法学习到感兴趣目标的稀疏活动轮廓模型,它能够清晰地定义感兴趣目标模式;同时构成该模型的Gabor轮廓基元可以通过扰动进行局部的调整以适配图像,在一定程度上提高了检测算法在目标发生形变或者存在遮挡等情况下的鲁棒性。然后采用交替的summaps和max maps的计算框架在测试图上扫描出与活动轮廓模型匹配分数最高的区域,将其定位分割出来;基于稀疏活动轮廓模型的检测算法在很大程度上依赖于图像尺度,利用稀疏活动轮廓模型在多个图像尺度上检测物体,因此可以有效地克服尺度变化大的问题。最后利用视觉皮层模型对分割后的图像进行模式分类进一步确认目标。经过多组实验结果表明,提出的基于稀疏活动轮廓模型的感兴趣目标检测定位算法,较好地解决目标在发生部分形变、存在遮挡以及复杂背景下的定位问题。

关键词： Gabor轮廓基活动轮廓模型共同勾画算法感兴趣目标 sum-maxmaps

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活动轮廓模型在林木图像分割中的应用研究

活动轮廓模型在林木图像分割中的应用研究

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作者：官俊东北林业大学

学位级别：硕士

林业自动化研究在现代科学中具有重要意义,本文主要研究原木端面、植物叶片等一类复杂自然背景下植物图像的分割问题。这些图像具有复杂的自然背景,且背景与前景高度相似等特点,利用传统的分割算法难以取得理想的分割效果。基于水平集... 详细信息

林业自动化研究在现代科学中具有重要意义,本文主要研究原木端面、植物叶片等一类复杂自然背景下植物图像的分割问题。这些图像具有复杂的自然背景,且背景与前景高度相似等特点,利用传统的分割算法难以取得理想的分割效果。基于水平集的活动轮廓模型具有抗噪性好,数值求解稳定性好,能够加入先验知识等优点,目前已广泛用于医学图像分割、三维重建、视频跟踪等领域。本文将研究利用加入先验知识的活动轮廓模型来解决一类复杂背景的林木图像的分割问题。传统的活动轮廓模型,在分割复杂自然背景的图像过程中,由于轮廓线的演化缺乏有效的约束,容易受到背景或者噪声的干扰,造成过度分割。本文在传统活动轮廓模型的基础上,针对待分割图像的特点,改进活动轮廓模型的能量方程,同时引入形状约束项,研究改进形成了一些新的活动轮廓模型算法。较好的解决了本文所涉及的原木端面图像及树叶图像的分割问题。本文主要工作如下：(1)研究建立了一种基于圆形约束的改进活动轮廓模型CV-LIF。针对自然条件下原木端面图像的分割问题,结合原木端面图像的特点,改进传统C-V模型,对演化曲线内部使用梯度进行拟合,同时融入局部图像拟合LIF (local image fitting)模型,加入圆形先验知识,将全局能量和局部能量结合到一起,共同约束轮廓线的演化。通过实验,分别对单个及多个原木端面图像进行分割,结果表明该方法可以较好的分割出图像中的原木端面。(2)植物叶片图像背景复杂,且与目标高度相似,同时图像中存在着丰富的梯度信息,使用传统无约束的活动轮廓模型很难得到理想的分割效果。针对这些问题,结合生物学上叶片形状分类知识,引入活动多边形模型来模拟叶片的形状,一方面将获得的叶片形状作为改进活动轮廓模型的初始轮廓线,另一方面作为形状约束项来约束轮廓线的演化。同时改进传统模型中的灰度梯度项为HIS空间下的彩色梯度项,增强了模型对彩色叶片图像的分割能力。实验表明,该方法能有效约束轮廓线的演化,避免背景的干扰,取得了良好的分割精度。

关键词：活动轮廓模型形状约束水平集原木端面分割树叶分割

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