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作者：孔丁科浙江大学

学位级别：博士

图像分割是图像处理领域首要解决的关键问题基于曲线演化理论和水平集方法的几何活动轮廓模型不仅能够自适应地处理拓扑结构变化、提供高精度的闭合分割曲线,而且具有对初始条件不敏感、数值实现简单等优点,目前在理论和应用方面的研究... 详细信息

图像分割是图像处理领域首要解决的关键问题基于曲线演化理论和水平集方法的几何活动轮廓模型不仅能够自适应地处理拓扑结构变化、提供高精度的闭合分割曲线,而且具有对初始条件不敏感、数值实现简单等优点,目前在理论和应用方面的研究正方兴未艾.本文围绕几何活动轮廓模型在医学、自然和遥感等异质图像的分割问题进行了研究,主要获得了以下一些成果：首先,由于CV模型等传统基于区域的几何活动轮廓模型仅将灰度同质作为区域相似性的测度,致使模型在分割噪声分布大、灰度复杂的自然、遥感等异质图像时难有较好的分割结果.本文提出了一种基于Earth Mover’s Distance (EMD)的快速活动轮廓图像分割模型：一方面给出了基于EMD的区域相似性测度,并引入到模型的定义;另一方面,本文采用基于过分割的规则化和快速曲线演化方法.该模型能有效地抑制演化曲线陷入局部极小,因此具有更好的目标地物提取能力.同时,基于过分割的曲线演化提高了模型的数值实现效率.对合成图像和遥感图像的实验结果证明了模型的有效性. 其次,基于局部二值拟合(Local Binary Fitting, LBF)的变分水平集模型的分割质量很大程度上取决于核带宽的选取,容易造成冗余轮廓、边界模糊等问题,本文提出了一种基于边界保持局部拟合的变分水平集模型.该模型引入图像相依的测地时间定义核函数,结合空间距离和图像梯度,自适应地选取邻域采样点;同时,采用基于多波段的图像梯度,并相应地调整图像点的相异性测度,将模型的应用范围扩展至彩色及多光谱图像.实验结果表明,该模型能选取较大核带宽并有效保留潜在的边界信息,从而避免了核带宽的选取问题,提高了演化曲线克服局部极小弱边界等问题的鲁棒性,能较好地应用于灰度异质图像的精确分割;而且,该模型对彩色及多光谱图像的分割也同样有效. 接着,我们研究了基于成对相似性的图划分活动轮廓(Graph Partitioning Active Contours,GPAC)模型.传统GPAC模型的连接权函数仅与图像光谱相关,使得模型在低对比度模糊图像的应用存在较大局限,同时,成对相似性的计算量大,模型的数值实现效率不甚理想.针对上述问题,本文引入测地核函数定义连接权函数,结合多相水平集,提出了基于局部图划分的多相活动轮廓图像分割模型.大量自然图像的仿真实验表明：该模型较GPAC模型具有更好的边界获取能力,同时,模型通过测地核函数的带宽约束,实现了水平集演化的窄带加速效果,减少了成对相似性的计算和存储,从而提高了模型的计算效率. 最后,为了克服传统几何活动轮廓SAR分割模型高度依赖统计分布假定的缺点,本文结合基于成对相似性的图划分方法和几何活动轮廓模型的优点,提出了基于区域相似性的活动轮廓SAR分割模型：首先将原始图像过分割成同质子区域集;然后结合强度和纹理信息真实度量子区域的成对相似性,并以此定义能量泛函;最后利用基于过分割的规则化和快速曲线演化实现SAR图像的有效分割.实测SAR图像的实验结果表明,该模型能较快、准确地得到SAR图像的分割结果.

关键词：图像分割活动轮廓模型曲线演化水平集几何活动轮廓模型异质性 Earth Mover’s Distance(EMD) 过分割测地时间图划分合成孔径雷达

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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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基于局部Gamma拟合的活动轮廓SAR图像分割方法

基于局部Gamma拟合的活动轮廓SAR图像分割方法

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作者：王勋孔丁科宋超吴海燕 310018 浙江省杭州市下沙高教园区学正街18号

本发明公开了一种基于局部Gamma拟合的活动轮廓SAR图像分割方法。现有的技术SAR图像分割精度不高，本发明首先利用Gamma分布表征原始SAR图像中每个像素一定邻域内的局部结构，以极大似然作为该邻域的区域分离准则，并定义局部拟合能量... 详细信息

标准号: CN102024260B

本发明公开了一种基于局部Gamma拟合的活动轮廓SAR图像分割方法。现有的技术SAR图像分割精度不高，本发明首先利用Gamma分布表征原始SAR图像中每个像素一定邻域内的局部结构，以极大似然作为该邻域的区域分离准则，并定义局部拟合能量项；然后在定义域内对所有像素点进行积分，从而得到全局优化的能量泛函；最后采用基于曲线演化理论和水平集方法的几何活动轮廓模型描述和求解能量最小化过程，从而实现SAR图像的有效分割。本发明具有较强的斑点噪声抑制能力，能够实现SAR图像的有效分割，特别是针对深度凹陷等复杂边界仍有较为精确的分割结果。

关键词：像素活动轮廓模型能量最小化水平集方法斑点噪声分布表征分割方法分割结果分割精度复杂边界活动轮廓局部结构局部拟合能量泛函区域分离全局优化演化理论定义域凹陷分割内对拟合准则

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基于几何活动轮廓目标跟踪的数字人连续切片图像分割方法

基于几何活动轮廓目标跟踪的数字人连续切片图像分割方法

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作者：陈强夏德深孙权森 210094 江苏省南京市孝陵卫200号

本发明公开了一种基于几何活动轮廓目标跟踪的数字人连续切片图像分割方法，包括以下步骤：第一步，输入包含待分割目标的第1层数字人连续切片图像；第二步，采用智能剪刀初始化目标轮廓；第三步，生成目标轮廓匹配度图像；第四步，平... 详细信息

标准号: CN101639935B

本发明公开了一种基于几何活动轮廓目标跟踪的数字人连续切片图像分割方法，包括以下步骤：第一步，输入包含待分割目标的第1层数字人连续切片图像；第二步，采用智能剪刀初始化目标轮廓；第三步，生成目标轮廓匹配度图像；第四步，平滑第三步生成的目标轮廓匹配度图像；第五步，采用自适应几何活动轮廓模型跟踪得到当前层的目标轮廓；第六步，保存当前层的目标轮廓分割结果，同时将它作为下一层的初始目标轮廓，返回到第三步继续进行目标跟踪得到后续的目标轮廓。本发明能够准确、鲁棒地分割数字人连续切片图像中的目标轮廓，同时具有自动化程度高和能够处理目标轮廓的拓扑变化的优点。

关键词：目标轮廓切片图像目标跟踪匹配度数字人活动轮廓模型图像分割方法自动化程度初始目标分割结果分割目标分割数字活动轮廓拓扑变化初始化平滑鲁棒剪刀智能跟踪

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基于活动轮廓模型的图像分割

基于活动轮廓模型的图像分割

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作者：朱国普哈尔滨工业大学

学位级别：博士

图像分割是对图像进行区域划分的处理过程,通常作为一种基础性操作为更高层的图像处理与计算机视觉操作提供准备性工作。近年来,基于活动轮廓模型的图像分割算法凭借其多样的形式、灵活的结构以及优越的性能受到了国内外学者的广泛关注... 详细信息

图像分割是对图像进行区域划分的处理过程,通常作为一种基础性操作为更高层的图像处理与计算机视觉操作提供准备性工作。近年来,基于活动轮廓模型的图像分割算法凭借其多样的形式、灵活的结构以及优越的性能受到了国内外学者的广泛关注,本文针对这一类图像分割算法进行了较为深入的研究。根据活动轮廓模型轮廓线的表示形式的不同,本文将研究内容分为以下三个部分: 首先,研究了基于参数活动轮廓模型的图像分割算法。参数活动轮廓模型采用点集或B-样条曲线来表示模型的轮廓线,具有运算效率高的特点。本文介绍了最为经典的参数活动轮廓模型——Snake模型,及其改进模型——气球Snake模型和GVF Snake模型。通过结合气球Snake模型和GVF Snake模型的优点,提出了GVF-Balloon Snake模型,实验表明该新模型在图像分割中既保持了GVF Snake模型的双向运动的特点,同时,在提取形状比较复杂的目标边界时又具有气球Snake模型优异的性能。其次,研究了基于传统水平集活动轮廓模型的图像分割算法。传统水平集活动轮廓模型采用传统水平集函数的零水平集来表示模型的轮廓线,其中传统水平集函数被设置为关于其零水平集的符号距离函数。传统水平集活动轮廓模型具有自动处理轮廓线拓扑变化的优点。本文介绍了三种经典的传统水平集活动轮廓模型,即几何活动轮廓模型、测地活动轮廓模型和Chan-Vese模型。在此基础上,分别提出了有向测地活动轮廓模型和双重Chan-Vese模型,实验表明这两个改进模型均在一定程度上提高了原始的经典模型在图像分割中的性能。并且,本文还将基于形状的Chan-Vese模型成功地应用于圆形目标的分割,即圆检测。最后,研究了基于二值水平集活动轮廓模型的图像分割算法。二值水平集活动轮廓模型采用二值水平集函数的分界线来表示模型的轮廓线,其中二值水平集函数被设置为仅取1和-1的二值函数。二值水平集活动轮廓模型既可以自动地处理轮廓线的拓扑变化,又具有较高的运算效率。本文介绍了Tai等人提出的基于区域的二值水平集活动轮廓模型。针对Tai等人所提出的模型丧失了曲线演化的渐进性这一缺点,本文提出了一种改进的基于区域的二值水平集活动轮廓模型,该改进模型的轮廓线能够以逐渐演化的方式向目标边界运动,从而保持了传统水平集活动轮廓模型轮廓线的运动方式。并且,在几何活动轮廓模型的框架下,提出一种新的二值水平集活动轮廓模型,该新模型将二值水平集方法的应用从基于区域的图像分割进一步推广到基于边界的图像分割。

关键词：活动轮廓模型 Snake模型曲线演化水平集方法图像分割

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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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基于改进C-V模型的脑组织提取算法

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东北大学学报（自然科学版） 2011年第4期32卷 489-492页

作者：贾迪杨金柱张一飞于戈东北大学医学影像计算教育部重点实验室辽宁沈阳110179 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

通过对水平集算法C-V模型进行三方面改进,提出一种基于改进C-V模型的脑组织提取算法.首先,通过改进经典的距离函数,在保证准确度的同时,可以在很大程度上加快距离函数的收敛,提高分割速度.其次,改进了收敛结果的唯一性,使边缘停止在欲... 详细信息

通过对水平集算法C-V模型进行三方面改进,提出一种基于改进C-V模型的脑组织提取算法.首先,通过改进经典的距离函数,在保证准确度的同时,可以在很大程度上加快距离函数的收敛,提高分割速度.其次,改进了收敛结果的唯一性,使边缘停止在欲提取的目标类灰度上,用于去除脑脊液,使脑灰质、白质的提取更加准确.最后,提出了迭代收敛的动态结束条件.通过间隔帧的对比,改进了以往通过经验迭代次数作为结束条件,使分割效果与迭代时间达到较优.实验结果表明,该算法在脑组织的分割速度及准确性上有了较大提高,为医生确诊病情带来便利.

关键词：脑组织分割水平集 C-V模型区域增长活动轮廓模型

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一种鲁棒的非均匀灰度图像分割算法

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电子与信息学报 2011年第6期33卷 1401-1406页

作者：田沄周明全段福庆武仲科北京师范大学信息科学与技术学院北京100875

针对非均匀灰度图像分割困难及分割效率低下的问题,该文提出了一种基于活动轮廓模型的高效图像分割算法。不同于传统水平集方法中仅用单一信息定义的能量泛函,该算法结合图像的边缘信息和区域统计信息定义了一个新的能量泛函。边缘信息... 详细信息

针对非均匀灰度图像分割困难及分割效率低下的问题,该文提出了一种基于活动轮廓模型的高效图像分割算法。不同于传统水平集方法中仅用单一信息定义的能量泛函,该算法结合图像的边缘信息和区域统计信息定义了一个新的能量泛函。边缘信息的利用便于演化轮廓线快速精确地定位至物体边缘;区域统计信息由局部统计信息和全局统计信息构成,一方面,局部统计信息的利用能够有效处理图像的灰度分布不均匀现象,另一方面,全局统计信息的利用避免了轮廓线陷入局部极小值。最后,在轮廓线演化过程中,通过高斯卷积核实现快速规则化,避免了传统模型计算代价高昂的重新初始化或规则化。合成图像和真实图像的实验结果表明,该文算法不仅能够快速有效分割灰度分布不均匀的弱边缘物体,而且对于多灰阶复杂结构物体也能够精确分割;同时,该算法对噪声和初始轮廓线具有较好的鲁棒性。

关键词：图像分割非均匀灰度活动轮廓模型初始轮廓线噪声

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基于活动轮廓模型的超声图像分割技术研究

基于活动轮廓模型的超声图像分割技术研究

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作者：夏德友南京理工大学

学位级别：硕士

自从1895年伦琴发现X射线以来，临床医学的进展很快。超声因为无创、无痛、无放射线损伤、快速、准确、便捷、经济等特点，被广泛的应用于临床检查。超声图像分割是临床医学的一个重要手段，所以研究超声图像的分割是一个十分有意义的... 详细信息

自从1895年伦琴发现X射线以来，临床医学的进展很快。超声因为无创、无痛、无放射线损伤、快速、准确、便捷、经济等特点，被广泛的应用于临床检查。超声图像分割是临床医学的一个重要手段，所以研究超声图像的分割是一个十分有意义的课题。目前，临床应用中的超声成像系统所广泛使用的分割方式是基于阈值的方法和基于医生手动分割的方法。本文主要介绍基于活动轮廓模型的超声图像分割，活动轮廓模型基于变分方法和泛函极值理论，它可以分为参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型。参数活动轮廓模型由Kass等人提出，通过在图像感兴趣区域(ROI)附近最小化样条曲线的能量函数，达到检测目标边界的目的。参数活动轮廓模型虽然在医学图像处理上得到了成功应用，但因为经典的参数活动轮廓模型具有很多缺点，主要表现为局部性和拓扑不可改变性。针对参数活动轮廓模型的不足，学者们提出了水平集方法，基于水平集方法的模型具有拓扑可改变性的特点，弥补了参数活动轮廓模型的不足，我们这里主要实现了测地线活动轮廓模型以及简化Mumford-Shah模型。基于Mumford-Shah模型的水平集图像分割方法是一种重要的基于变形模型的图像分割方法。该方法依赖的特征是图像里同质区域的全局信息，所以对于一般的图像，它具有分割快速、准确的优点。但是，在传统的水平集方法中，必须要进行复杂的水平集的重新初始化以确保水平集函数在迭代过程中保持为符号距离函数(SDF)，从而确保可得到一个有效的结果。于是为了保持为SDF，通常时间步长都选择得很小，这导致了整个演化过程浪费了很多时间。本文通过引入新的能量项的方式，无需要重新初始化，降低了迭代次数和迭代时间。通过实验表明，改进后的算法，迭代次数大大减少，而分割质量不变。

关键词：超声图像分割活动轮廓模型 Snake模型 GVF Snake模型水平集 C-V模型重新初始化

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基于活动轮廓模型的红外图像分割方法研究

基于活动轮廓模型的红外图像分割方法研究

引用

作者：张柳南京工业大学

学位级别：硕士

红外图像分割是红外图像自动识别技术的重要组成部分，它是将红外图像分割成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。近年来，随着计算机技术、数字图像处理技术和红外传感器分辨率的不断提高，红外图像分割... 详细信息

红外图像分割是红外图像自动识别技术的重要组成部分，它是将红外图像分割成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。近年来，随着计算机技术、数字图像处理技术和红外传感器分辨率的不断提高，红外图像分割的研究已成为军事，医疗，生产等领域内一项十分活跃的课题，具有重要的学术价值和应用前景。\n 本文主要研究基于活动轮廓模型的红外图像分割方法，在分析现有活动轮廓模型分割方法的基础上，深入研究了适用于红外图像的分割方法，并进行了大量仿真实验，对仿真结果进行了分析，验证了所用方法的有效性。\n 首先，结合偏微分方程的数学基础，介绍了基于变分方法的参数活动轮廓模型和基于水平集的几何活动轮廓模型，并将两种模型应用于红外图像的分割中，通过仿真实验验证了两者在红外图像分割中的效果，总结了两者的优缺点。\n 其次，在总结基于边缘和基于区域的变分水平集分割方法基础上，提出了一种改进的融合了边缘信息和区域信息的变分水平集红外图像分割方法，通过对能量函数中边缘能量项和区域能量项权重系数的自适应设置，加快了图像的分割速度，并应用改进的迭代终止条件自动终止迭代，同时该算法不需要重新初始化水平集函数。仿真实验验证了在迭代次数相同的情况下，该方法不仅保持了传统方法的优点，而且改善了分割效果，提高了分割速度。\n 最后，将小波分析与C-V模型相结合，提出了兼顾目标和背景同质性信息的小波多尺度C-V模型，实现对红外噪声图像的分割。首先对红外图像进行小波变换，降低计算的数据量，然后在各尺度能量函数中加入目标和背景同质性信息所占面积的比例关系作为能量系数改进能量函数，最后将粗尺度下低频图像的分割轮廓通过插值作为细尺度下初始轮廓，依次向下重复至原始图像。该算法在对红外噪声图像进行分割时，不须进行去噪等预处理操作，改善了传统C-V模型中耗时大，分割速度慢的缺点，在保证原有方法优点的基础上，具有较强的鲁棒性。

关键词：活动轮廓模型水平集红外图像分割 C-V模型小波变换鲁棒性

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