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基于活动轮廓模型的图像分割算法综述

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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结合区域信息的分段活动轮廓模型

生物医学工程学杂志 2006年第6期23卷 1166-1171页

作者：冉鑫戚飞虎上海交通大学计算机科学与工程系上海海事大学商船学院上海200135

提出了一种结合区域信息的分段活动轮廓模型,利用边缘信息迅速找到对象的大体轮廓,然后结合区域统计信息使模型精确收敛到对象边缘。分段的层次化变形有效的利用了图像的全局和局部信息,使用仿射变换使模型的局部以同一种变换方式变形,... 详细信息

提出了一种结合区域信息的分段活动轮廓模型,利用边缘信息迅速找到对象的大体轮廓,然后结合区域统计信息使模型精确收敛到对象边缘。分段的层次化变形有效的利用了图像的全局和局部信息,使用仿射变换使模型的局部以同一种变换方式变形,提高模型对噪声和伪边缘的鲁棒性,同时保持模型轮廓形状的一致性。在精确匹配阶段利用区域统计信息重新定义模型的外部能量,采用自适应的搜索区域确定方法,提高了算法的效率和进入凹边缘的能力。试验表明本模型运算速度快,抗噪声和避免陷入局部极小值的能力较强,有较好的分割效果。

关键词：活动轮廓模型图像分割区域增长医学图像处理

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

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

活动轮廓模型的改进与基于Sobolev梯度的优化

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活动轮廓模型的改进与基于Sobolev梯度的优化

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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活动轮廓模型在医学图像分割中的应用

活动轮廓模型在医学图像分割中的应用

作者：张雪飞青岛大学

学位级别：硕士

医学图像在疾病诊断和治疗中的作用日益重要,因此计算医学图像解剖组织精确的几何模型就成为一个富有挑战性的问题。处理这种问题的一种比较有前途的方法是使用活动轮廓模型。此模型在分割、可视化、配准和解剖组织跟踪中是很有效的,因... 详细信息

医学图像在疾病诊断和治疗中的作用日益重要,因此计算医学图像解剖组织精确的几何模型就成为一个富有挑战性的问题。处理这种问题的一种比较有前途的方法是使用活动轮廓模型。此模型在分割、可视化、配准和解剖组织跟踪中是很有效的,因为它考虑了图像数据的约束和组织的位置、大小及形状等先验知识。而且,活动轮廓模型高度支持直观的交互机制,从而允许医学专家将他们的经验带到图像解析工作中。本文对活动轮廓模型进行了全面的论述,利用能量最小化公式作为目标物体轮廓的数学表达,模型的算法则采用了有限差分法。梯度向量流(GVF)模型是一种具有代表性的活动轮廓模型,它从广义力平衡方程出发,利用能量最小化公式,应用扩散方程扩散了边界区域的边缘映射梯度,产生了一种广义矢量场,包含无旋分量和无散分量。本文分析了GVF变形模型的优点,并用MATLAB代码完成GVF的数值实现。梯度向量流模型是广泛应用于数字图像处理的一种目标轮廓提取算法,但易受干扰噪声及虚假边缘的影响,本文在结合多尺度图像分析的基础上,利用改进加入方向信息的梯度向量流场,提出了改进的活动轮廓线模型。实验表明,该方法较好的限制了非目标边缘和噪声干扰的影响,提高了模型分割的精确性,具有较好的分割效果。

关键词：图像分割活动轮廓模型梯度向量流

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活动轮廓模型算法研究及其生物医学图像应用

活动轮廓模型算法研究及其生物医学图像应用

作者：陈达山东大学

学位级别：硕士

图像分割作为数字图像处理算法的一个最基本的预处理步骤,其精确度直接决定着后续图像处理应用(例如识别和配准)的成功与否。但至今为止,图像分割算法尤其是针对医学图像的分割算法并不完善。由于医学图像本身固有特性的影响,利用传统... 详细信息

图像分割作为数字图像处理算法的一个最基本的预处理步骤,其精确度直接决定着后续图像处理应用(例如识别和配准)的成功与否。但至今为止,图像分割算法尤其是针对医学图像的分割算法并不完善。由于医学图像本身固有特性的影响,利用传统的分割算法对医学图像进行准确快速的分割还面临着巨大的困难。活动轮廓模型是偏微分方法在图像处理领域的一个成功的应用,因其分割结果为闭合的曲线,该类算法在医学图像分割方面得到了广泛的应用,取得了巨大的成功。针对基于偏微分方程和活动轮廓模型的医学图像分割算法,本文主要研究了以下几个方面： 1.针对传统的基于水平集函数的活动轮廓模型易陷入局部极小值的问题,我们提出了一种能够获得全局最小值的活动轮廓模型。通过在其能量函数中嵌入图像偏移场的估计,该模型能够准确的分割灰度分布不均匀的图像,如MRI和CT等。在本章中,针对图像的偏移场估计,我们提出了一种新的基于高斯函数平滑的偏移场估计算法。同时,利用图像的位于活动曲线附近的局部区域信息来计算图像的分片常数,取代了传统模型利用图像全局信息计算的分片常数的模式。最后,利用总变分范数的Dual formulation数值算法,本文的模型可以快速的得到全局最小值。实验结果表明,本文的算法在医学图像和自然图像上都取得了较好的分割效果。 2.基于水平集函数的耦合曲线活动轮廓模型的主要缺点是运算速度慢,对噪声和曲线初始化位置十分敏感。为了克服如上所述的传统活动轮廓模型的缺点,本文提出了一种基于图割理论的耦合曲线活动轮廓模型,该模型的能量函数可以通过对传统耦合曲线活动轮廓模型的能量函数进行线性变换,并且利用两个归一化参数来对线性变换后的能量函数进行非线性加权。该归一化能量函数可以克服基于图割理论的耦合曲线活动轮廓模型分割结果容易趋向于区域平均的缺点。同时,我们使用图割算法来取代水平集算法,可以快速稳定的求得归一化耦合曲线活动模型的能量函数的最小值。实验结果表明,本文的算法比水平集算法提高了超过10倍的运算速度,在医学图像和自然图像上都取得较好的效果。 3.活动轮廓模型是迄今为止最为成功的变分图像处理方法之一,在图像分割,模式分析和计算机视觉方面有着广泛的应用。但是传统的活动轮廓模型不仅耗时严重,而且对噪声十分的敏感。针对以上缺点,我们提出了一种结合轮廓波变换的新的活动轮廓模型方法。该方法首先对待分割图像进行轮廓波变换并处理其系数,然后对重建后的第二精细层图像进行两次下采样变换。最后我们在最粗糙层图像进行活动轮廓模型的初始化,并且将上一层图像的分割结果最为下一层图像的初始化曲线。实验结果表明,该方法能够在医学图像和合成图像上取得很好的结果。

关键词：活动轮廓模型全局最小值图割水平集函数医学图像处理轮廓波

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基于活动轮廓模型的冠状动脉血管段运动跟踪

生物医学工程学杂志 2007年第1期24卷 9-14页

作者：孙正郁道银天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术科学教育部重点实验室

提出一种新的冠状动脉血管二维运动分析方法,采用活动轮廓(snake)模型技术,对X射线冠状动脉造影图像序列中的血管段进行运动跟踪。把前一帧中snake的停留位置作为当前帧snake的初始位置,通过snake变形得到当前时刻的血管中心线。通过在s... 详细信息

提出一种新的冠状动脉血管二维运动分析方法,采用活动轮廓(snake)模型技术,对X射线冠状动脉造影图像序列中的血管段进行运动跟踪。把前一帧中snake的停留位置作为当前帧snake的初始位置,通过snake变形得到当前时刻的血管中心线。通过在snake能量函数中嵌入灰度相似度匹配,保证了跟踪结果的准确性。采用临床采集的冠脉造影图像序列对算法进行了验证。

关键词： X射线冠状动脉造影活动轮廓模型运动跟踪

活动轮廓模型在一类复杂细胞图像分割中的应用研究

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活动轮廓模型在一类复杂细胞图像分割中的应用研究

作者：王晓飞杭州电子科技大学

学位级别：硕士

细胞研究在现代科学中具有重要意义，本文主要研究浮游生物、原生质体等一些复杂细胞图像的分割问题。这些细胞图像具有边缘模糊、内部特征复杂等特点，利用传统图像分割方法较难取得理想效果。基于水平集的活动轮廓模型具有抗噪性能强... 详细信息

细胞研究在现代科学中具有重要意义，本文主要研究浮游生物、原生质体等一些复杂细胞图像的分割问题。这些细胞图像具有边缘模糊、内部特征复杂等特点，利用传统图像分割方法较难取得理想效果。基于水平集的活动轮廓模型具有抗噪性能强、数值求解稳定性好、可加入先验知识等优点，目前已广泛应用于医学图像分割、三维重建、视频跟踪等领域。本文，将利用活动轮廓模型，研究解决一类复杂细胞图像的分割问题。传统的活动轮廓模型，存在分割速度慢、对一些表面复杂边缘模糊的对象分割效果不理想等缺点。本文在传统活动轮廓模型和无需求解偏微分方程的快速活动轮廓模型基础上，研究改进形成一些新的快速活动轮廓模型算法，较好的解决了本文所涉及的一些复杂细胞图像的分割问题。本文的主要工作如下：（1）研究建立了一种基于直方图统计的快速活动轮廓模型。通过对传统的概率估计活动轮廓模型的研究，把直方图统计思想引入到快速活动轮廓模型中。将传统的基于梯度和基于区间阈值的快速速度项改进为基于直方图统计的快速速度项，得到一种新的基于直方图统计的快速活动轮廓模型。实验证明，这一新的算法可以快速、有效地分割边界模糊、内部特征复杂的浮游生物细胞。（2）研究建立了一种基于圆形约束的快速活动轮廓模型。原生质体细胞的内部特征与外部极其相近，从而导致部分边缘几乎分辨不出，采用传统的活动轮廓模型完全无法实现对该类细胞图像的分割。针对原生质体细胞具有圆形轮廓的特点，本文在快速活动轮廓模型中加入圆形约束信息，成功解决了单个原生质体细胞的分割问题。在此基础上，又进一步研究了多个原生质体细胞的分割问题，提出了一种多水平集快速活动轮廓模型算法。首先利用单水平集模型进行预分割，然后对单个水平集区域进行分裂得到多个水平集区域，最后利用圆形约束的快速模型精确分割每个原生质体细胞。针对多个不粘连细胞和多个粘连细胞，分别采用八链码轮廓跟踪法和随机霍夫圆检测法对单水平集区域进行分裂操作。实验表明，该方法可以准确、快速的分割多个不粘连和多个粘连原生质体细胞。（3）把HSI空间彩色差引入到快速活动轮廓模型，改进得到一种基于HSI空间彩色差的快速活动轮廓模型。新模型由彩色信息驱动，对彩色图像有更强的分割能力。实验表明，基于此模型可以快速、成功的分割彩色植物细胞图像。

关键词：水平集活动轮廓模型细胞图像分割直方图圆形约束彩色差