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耦合配准与分割的水平集演化模型

模式识别与人工智能 2010年第2期23卷 222-227页

作者：白小晶张洁玉孙权森夏德深孙怀江南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

提出一种配准与分割耦合模型.配准项采用基于抽象匹配流的非参数配准模型,解决基于B样条的参数化配准方法与非参数活动轮廓模型在定义形式和求解方法上不一致的问题.分割项采用基于边缘的活动轮廓模型实现对感兴趣区域的分割,对分割模... 详细信息

提出一种配准与分割耦合模型.配准项采用基于抽象匹配流的非参数配准模型,解决基于B样条的参数化配准方法与非参数活动轮廓模型在定义形式和求解方法上不一致的问题.分割项采用基于边缘的活动轮廓模型实现对感兴趣区域的分割,对分割模型的改进解决原有模型对初始化敏感的问题.整个模型直接定义在水平集函数上,定义直观,数值求解简单.对单模态及多模态大脑图像的实验,验证该模型的有效性.

关键词：耦合抽象匹配流感兴趣区域分割水平集演化

基于水平集演化和支持向量机分类的高分辨率遥感图像自动变化检测

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哈尔滨理工大学学报 2019年第1期24卷 78-84页

作者：严明曹国夏梦南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210049

提出了基于水平集演化和支持向量机(SVM)分类的高分辨率遥感图像变化检测方法,该方法将像素级的和对象级的变化检测方法相结合,运用了像素特征和对象特征以提高变化类和非变化类的准确率。在像素级上,变化检测问题转化为水平集演化的图... 详细信息

提出了基于水平集演化和支持向量机(SVM)分类的高分辨率遥感图像变化检测方法,该方法将像素级的和对象级的变化检测方法相结合,运用了像素特征和对象特征以提高变化类和非变化类的准确率。在像素级上,变化检测问题转化为水平集演化的图像分割问题。在对象级上,本文可以从分割结果中为SVM分类器自动地选择潜在的训练样本。最终将基于像素级的变化和基于对象级的变化相结合得到最终的变化结果。所提出的方法的主要优势在于可以自动选择合适的样本进行SVM分类器训练。此外,提出的方法可以有效的提高精确度和自动化水平。通过SPOT5图像和航空图像进行实验,结果表明该方法是有效的。

关键词：变化检测水平集演化支持向量机(SVM) 多分辨率分析图像分割

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基于水平集演化与遗传优化的缺陷检测算法

控制工程 2018年第3期25卷 413-416页

作者：王志坚常州工程职业技术学院建筑装饰与艺术设计学院

为了解决当前工件缺陷微弱、图像坐标多变，导致缺陷检出率不高的问题，分别从系统软硬件架构和图像处理算法分析的角度出发，提出了基于水平集轮廓线收敛与遗传算法的工件缺陷检测算法。首先。搭建线阵采集模组、工件流水线和视觉缺陷... 详细信息

为了解决当前工件缺陷微弱、图像坐标多变，导致缺陷检出率不高的问题，分别从系统软硬件架构和图像处理算法分析的角度出发，提出了基于水平集轮廓线收敛与遗传算法的工件缺陷检测算法。首先。搭建线阵采集模组、工件流水线和视觉缺陷检测软件之间的逻辑架构，达到可用于制造现场的系统要求。然后，根据水平集能量场对目标边缘的探测敏感度，设定初始轮廓线，以优化轮廓线收敛方程，完成缺陷目标边缘的定位。最后，进行遗传算法分析，优化分割阈值精度，达到对缺陷轮廓的精分割。实验测试结果显示：与当前缺陷检测算法相比。基于水平集演化与遗传优化的检测算法拥有更高的检出能力。

关键词：工件图像缺陷检测水平集演化遗传算法轮廓线

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改进的变分水平集演化的图像分割算法

实验技术与管理 2020年第1期37卷 71-74页

作者：温佳杨杰伟杨亚楠天津工业大学电子与信息工程学院天津300387

提出了一种改进的变分水平集分割算法。引入演化曲线内外灰度图像的中值代替传统CV(Chan_Vese)模型中的均值作为曲线拟合中心。在轮廓初始化后,采用最大类间方差(OTSU)方法改进曲线拟合中心,将最大类间方差与拟合中心结合,提高分割的准... 详细信息

提出了一种改进的变分水平集分割算法。引入演化曲线内外灰度图像的中值代替传统CV(Chan_Vese)模型中的均值作为曲线拟合中心。在轮廓初始化后,采用最大类间方差(OTSU)方法改进曲线拟合中心,将最大类间方差与拟合中心结合,提高分割的准确率和适应性。加入双阱势的距离正则项以避免水平集重新初始化,提高效率,从而得到一个自适应阈值与区域信息相结合的水平集演化模型。

关键词：图像分割水平集演化类间方差双阱势距离正则项

基于边缘竞争模糊水平集的脑部磁共振图像自动分割

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计算机应用 2013年第9期33卷 2683-2685,2697页

作者：赵雯典邓振生有色金属成矿预测教育部重点实验室(中南大学) 长沙410083 中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083

针对脑部磁共振(MR)图像分割时容易出现的受噪声影响大和边缘定位模糊问题,提出一种以基于核函数的增强模糊C均值(RFCMK)算法结果为先验知识的边缘竞争水平集自动分割方法。首先采用RFCMK算法对图像进行预分割;然后对预分割后的各子类... 详细信息

针对脑部磁共振(MR)图像分割时容易出现的受噪声影响大和边缘定位模糊问题,提出一种以基于核函数的增强模糊C均值(RFCMK)算法结果为先验知识的边缘竞争水平集自动分割方法。首先采用RFCMK算法对图像进行预分割;然后对预分割后的各子类图像进行阈值化处理,并将其边缘作为水平集演化的初始轮廓;最后采用引入竞争机制的边缘指示器对各部分边缘进行演化。该方法对模拟图像不同层切面的分割实验表明,基于面积和基于边缘的评估统计值范围分别为[0.91,0.95]和[0.05,0.22]。对噪声图像的实验结果表明该方法能够有效地抑制噪声对分割结果的影响。

关键词：水平集演化模糊聚类边缘竞争自动分割脑部磁共振图像

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基于贝塞尔滤波的水平集正则化图像分割方法

计算机科学 2018年第3期45卷 283-287,293页

作者：刘国奇李晨静河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007

针对水平集函数在演化过程中的初始化敏感和数值稳定性问题,提出了一种新的基于贝塞尔滤波的正则化方法,并将其嵌入到经典的可变区域拟合(Region-Scalable Fitting,RSF)模型中,从而构成新的能量模型。首先,利用K均值算法进行自动初始化... 详细信息

针对水平集函数在演化过程中的初始化敏感和数值稳定性问题,提出了一种新的基于贝塞尔滤波的正则化方法,并将其嵌入到经典的可变区域拟合(Region-Scalable Fitting,RSF)模型中,从而构成新的能量模型。首先,利用K均值算法进行自动初始化,再加以修正生成标准的初始水平集函数,以解决RSF模型对初始化敏感的问题;其次,利用RSF模型自身优点对图像进行迭代分割,同时在迭代过程中利用提出的方法对水平集函数进行正则化处理,保持迭代过程中的稳定性;最后,实现精确的分割效果。实验结果表明,提出的正则化方法有效地保持了水平集函数的稳定性。将新的模型与多种基于区域的模型进行对比,仿真实验表明,提出的方法具有较高的算法效率与分割精度。

关键词：水平集正则化水平集演化贝塞尔滤波可变区域拟合模型 K均值

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结合熵与局部信息的伪影偏差场修正CV模型

哈尔滨工程大学学报 2017年第5期38卷 778-783页

作者：王新征卜雄洙于靖牛杰南京理工大学机械工程学院江苏南京210094

针对Chan-Vese(CV)模型对含有伪影、光照不均的图像不能进行有效分割的不足,本文提出了结合熵与局部信息的动态伪影偏差场修正CV模型。模型根据区域同质性特征,利用熵构造区域能量系数,自动调节目标与背景区域在模型中的权重。采用全局... 详细信息

针对Chan-Vese(CV)模型对含有伪影、光照不均的图像不能进行有效分割的不足,本文提出了结合熵与局部信息的动态伪影偏差场修正CV模型。模型根据区域同质性特征,利用熵构造区域能量系数,自动调节目标与背景区域在模型中的权重。采用全局与局部结合的方式自适应控制区域演化。将伪影指示函数应用到区域检测项,无需先验灰度信息即可消除异常值,精确地使像素归类。结合Retinex理论对图像进行分解,忽略亮度变化并提取不含照度信息的目标结构图像,避免偏差场对分割的影响。通过与CV模型、LIF模型对比验证了算法的有效性,结果表明,本文提出的算法在目标干扰严重情况下分割性能最优,重叠率可达0.9,误分割率控制在0.06以内。与CV模型、LIF模型相比分割精度与速度性能优势明显。

关键词：图像分割 CV模型水平集演化熵局部信息伪影检测偏差场修正 Retinex理论

楔环贫点阵探测器图像的形状恢复方法(英文)

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红外与激光工程 2013年第5期42卷 1366-1371页

作者：文鹏程张亚棣王向军卫红中航工业西安航空计算技术研究所陕西西安710119 天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072 英国雷丁大学系统工程学院

新型楔环贫点阵光电探测器有利于微小型视觉系统的实现,然而它采集的图像分辨率极低,不能反映与目标外在形状相同或相近的特征。为了使该探测器及其图像能够应用于目标识别,提出一种独特的形状恢复方法。以楔环中心为原点旋转探测器,获... 详细信息

新型楔环贫点阵光电探测器有利于微小型视觉系统的实现,然而它采集的图像分辨率极低,不能反映与目标外在形状相同或相近的特征。为了使该探测器及其图像能够应用于目标识别,提出一种独特的形状恢复方法。以楔环中心为原点旋转探测器,获取一系列原始低分辨率图像,通过最小二乘线性插值对目标形状进行初步恢复,利用嵌入边缘指示函数的两级水平集演化算法去除图像噪声,可得到最终的高质量的目标形状。实验表明,文中提出的形状恢复方法行之有效,形状恢复率达95%。

关键词：形状恢复贫点阵探测器楔环图像线性插值水平集演化

结合局部能量与改进的符号距离正则项的图像目标分割算法

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电子与信息学报 2015年第9期37卷 2047-2054页

作者：韩明刘教民孟军英王震洲王敬涛石家庄学院计算机系石家庄050035 燕山大学信息科学与工程学院河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室秦皇岛066004 河北科技大学信息科学与工程学院石家庄050018

针对传统C-V模型对颜色不均匀图像分割失败并且对初始轮廓和位置敏感问题,以及现有符号距离正则项存在周期性振荡和局部极值问题。该文提出结合局部能量信息和改进的符号距离正则项的图像目标分割算法。首先,将全局图像信息扩展到HSV空... 详细信息

针对传统C-V模型对颜色不均匀图像分割失败并且对初始轮廓和位置敏感问题,以及现有符号距离正则项存在周期性振荡和局部极值问题。该文提出结合局部能量信息和改进的符号距离正则项的图像目标分割算法。首先,将全局图像信息扩展到HSV空间,并使用局部能量项信息分析每个像素及其领域内的统计特性,从而在较少的迭代次数内有效分割颜色分布不均匀图像。其次,改进现有符号距离正则项,改进后的符号距离正则项在避免水平集函数的重新初始化的同时,提高了计算效率,保证了水平集函数演化过程的稳定性。然后,定义阈值判断法的水平集函数演化的终止准则,使曲线准确演化到目标轮廓。该算法与同类模型的对比实验表明该模型具有较高的分割精度和对初始轮廓的鲁棒性。

关键词：图像处理局部能量符号距离约束项水平集演化 C-V模型