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改进活动轮廓模型的仿真及能量变化分析

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左心室MR图像分割

电子学报 2011年第11期39卷 2670-2673页

作者：张建伟方林陈允杰詹天明李小田南京信息工程大学数理学院江苏南京210044 南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094

本文提出一种基于局部与全局特征的活动轮廓模型左心室MR图像分割算法.该算法融合了图像局部信息和全局信息.局部信息包含了图像局部均值和方差信息,来克服图像灰度不均匀的影响.全局信息则较好地提高模型处理图像弱边界的能力,并防止... 详细信息

本文提出一种基于局部与全局特征的活动轮廓模型左心室MR图像分割算法.该算法融合了图像局部信息和全局信息.局部信息包含了图像局部均值和方差信息,来克服图像灰度不均匀的影响.全局信息则较好地提高模型处理图像弱边界的能力,并防止模型陷入局部最优.实验结果表明,改进算法分割出较为精确的心脏左心室MR图像.

关键词：活动轮廓模型左心室图像分割

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

结合全局和局部灰度拟合活动轮廓模型的图像分割算法

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吉林大学学报（工学版） 2012年第6期42卷 1532-1537页

作者：申铉京于凯民王开业陈海鹏吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对局部图像拟合(Local image fitting,LIF)模型对初始轮廓敏感和容易陷入局部极小的缺点,本文提出了一种基于图像区域信息的活动轮廓模型。本模型同时利用图像全局和局部信息来分割图像,其能量泛函由局部项、面积项、长度项和惩罚项4... 详细信息

针对局部图像拟合(Local image fitting,LIF)模型对初始轮廓敏感和容易陷入局部极小的缺点,本文提出了一种基于图像区域信息的活动轮廓模型。本模型同时利用图像全局和局部信息来分割图像,其能量泛函由局部项、面积项、长度项和惩罚项4项组成。局部项将图像局部信息融入到模型中,使该模型能够有效分割灰度不均图像。面积项通过引入一个全局指示函数,加快了模型的收敛速度,且能避免陷入局部极小。惩罚项约束水平集函数逼近符号距离函数,使模型无需重新初始化,减少了分割时间。此外,为了实现对图像中感兴趣区域的分割,本文给出了模型的窄带实现方法。实验结果表明:本文模型对初始轮廓的敏感性低,收敛速度快,能准确分割灰度不均的图像,且其窄带实现方法能够实现对图像中感兴趣区域的分割。

关键词：计算机应用图像分割活动轮廓模型水平集方法灰度不均

基于局部灰度差异的快速自适应活动轮廓模型分割腮腺导管

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南方医科大学学报 2018年第12期38卷 1485-1491页

作者：邓旋兰天俊张明慧陈之锋陶谦卢振泰南方医科大学医学图像处理重点实验室广东广州510515 中山大学光华口腔医学院.附属口腔医院口腔颌面头颈肿瘤外科//广东省口腔医学重点实验室广东广州510055 南方医科大学南方医院口腔科广东广州510515

目的研究一种基于局部灰度差异的快速自适应活动轮廓模型腮腺导管图像分割算法。方法本研究在LBF模型的基础上,加入了轮廓内外局部灰度的均值差异作为驱动演化曲线的能量项,并且将局部灰度方差差异代替λ1、λ2作为能量参数值的控制项,... 详细信息

目的研究一种基于局部灰度差异的快速自适应活动轮廓模型腮腺导管图像分割算法。方法本研究在LBF模型的基础上,加入了轮廓内外局部灰度的均值差异作为驱动演化曲线的能量项,并且将局部灰度方差差异代替λ1、λ2作为能量参数值的控制项,同时还引入两种不同邻域大小的局部相似因子,来克服图像灰度不均匀和边界模糊的影响以提高分割效率。结果该算法在分割图像时,能够根据内外局部灰度均值差异和方差差异自适应地调节演化方向、速度以及内外部区域能量所占权重,在面对复杂梯度边界区域时亦能够检测出真实边界,使演化曲线快速精确地逼近目标边界。结论实验结果表明,本文算法明显优于现有的几种分割算法,能够实现快速精确地分割腮腺导管图像并且保留图像细节。

关键词：局部灰度差异快速自适应局部相似因子活动轮廓模型腮腺导管图像分割

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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计算机工程 2000年第7期26卷 17-18,124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

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，通过人工取人，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... 详细信息

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，通过人工取人，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：活动轮廓模型胃窦 B超序列图象边缘轮廓

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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

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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活动轮廓模型外部能量项的研究

活动轮廓模型外部能量项的研究

作者：钟辉强华南理工大学

学位级别：硕士

图像分割及目标边界提取是图像处理和计算机视觉一个非常重要的分支,它是连接低级图像处理和高级图像处理之间的枢纽,分割结果直接影响着后续图像处理的效果。结合了偏微分方程和微分几何等数学理论的活动轮廓模型,已经成为图像分割领... 详细信息

图像分割及目标边界提取是图像处理和计算机视觉一个非常重要的分支,它是连接低级图像处理和高级图像处理之间的枢纽,分割结果直接影响着后续图像处理的效果。结合了偏微分方程和微分几何等数学理论的活动轮廓模型,已经成为图像分割领域一个非常重要的研究课题,在许多领域都有广泛的应用研究。因此,对活动轮廓模型进行深入的研究具有十分重要的理论意义和应用价值。本文首先对活动轮廓模型的发展现状和基本理论进行介绍与分析;然后详细介绍几种经典的基于向量场的活动轮廓模型和基于形状先验的活动轮廓模型;最后对活动轮廓模型的外部能量项进行了重点的探讨和研究,并且针对活动轮廓模型存在的不足之处,提出了一些改善的方案。本文主要研究外部能量项,具体的工作如下:(1)阐述了活动轮廓模型的基本理论,从能量泛函的角度出发,把活动轮廓模型的能量泛函归结成由内部能量项和外部能量项共两部分构成的基本形式,并且把本文的研究内容统一在活动轮廓模型的外部能量项中。(2)为了解决活动轮廓模型静态外力向量场由临界点导致的过早收敛问题,提出了动态梯度向量流模型。该模型通过示性函数建立了向量场与演化轮廓曲线之间的联系,由动态力场和静态力场两部分构成。动态力场驱使轮廓曲线能够向凹形边界运动;静态力场控制轮廓曲线的收敛问题。通过组合这两个向量场,结合两者的优势,构造了一个新的向量场。与传统的向量场相比较,该模型能够更好地分割出长凹形边界和复杂目标边界。(3)提出了一种参数形状先验模型。首先,采用PCA对目标形状进行训练学习,同时把形状变换加入到形状表示中;其次,通过结合形状能量项、ACM能量项和核密度函数形状约束项,把目标边界提取过程转换成目标形状参数的求解过程;同时针对传统的形状能量项所存在的不足之处,定义了两个新的形状能量公式,使得模型在目标被遮挡和部分丢失的情形中,有更好的分割效果。最后,为模型提出了一种二阶段交替迭代的求解方案,降低了数值求解的复杂度。

关键词：图像分割活动轮廓模型外部能量项向量场形状先验

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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

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