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基于改进c-v模型的肾脏cT图像分割方法

光电子．激光 2013年第3期24卷 602-607页

作者：张品梁艳梅常胜江南开大学现代光学研究所光学信息技术科学教育部重点实验室天津300071

生物组织的自动分割是计算机辅助诊断和病变检测的关键步骤。在腹腔cT图像中,肾脏组织本身的灰度不均匀性使得传统c-T模型无法准确实现肾脏的分割。为了解决上述问题,本文结合图像全局和局部统计信息改进了传统的c-v模型。基于先验知识... 详细信息

生物组织的自动分割是计算机辅助诊断和病变检测的关键步骤。在腹腔cT图像中,肾脏组织本身的灰度不均匀性使得传统c-T模型无法准确实现肾脏的分割。为了解决上述问题,本文结合图像全局和局部统计信息改进了传统的c-v模型。基于先验知识,提出了描述肾脏组织皮质特征的数学表达式。选择感兴趣区域,在预处理阶段获得了cT图像中肾脏的大致初始轮廓。随后,应用c-v模型进行轮廓演化时引入局域信息,提高了c-v模型的局部适应性。实验结果表明,与现有方法相比,本文的方法的结果更接近于人工分割结果,其肾脏分割结果的Dice系数平均值为94.0%。

关键词：计算层析(cT) 肾脏分割 c—v模型皮质特征

一种改进的无需水平集重新初始化的c-v主动轮廓模型(英文)

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光电工程 2006年第9期33卷 52-58页

作者：闵莉李小毛唐延东中国科学院沈阳自动化研究所

重新初始化是使水平集函数保持符号距离函数的必要步骤。虽然它保证了水平集函数的稳定收敛,但是它也降低了曲线演化的速度。本文主要在该方面针对chan-vese提出的水平集图像分割模型进行了改进,提出了无需重新初始化的c-v模型。该模型... 详细信息

重新初始化是使水平集函数保持符号距离函数的必要步骤。虽然它保证了水平集函数的稳定收敛,但是它也降低了曲线演化的速度。本文主要在该方面针对chan-vese提出的水平集图像分割模型进行了改进,提出了无需重新初始化的c-v模型。该模型将水平集函数与距离函数的偏差作为能量函数引入c-v模型,以此来约束水平集函数成为距离函数,提高了c-v模型的演化速度。同时该模型能够用一般的分段常数函数来定义初始水平集函数,即水平集函数不必初始化为符号距离函数。这样,对于不规则形状的初始轮廓,节省了初始化过程所消耗的时间。实验结果表明,本文所提出的模型不仅提高了c-v模型的演化速度,而且实现了水平集函数初始化的灵活性。

关键词： c—v模型水平集重新初始化初始化符号距离函数

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基于改进的c-v模型虚拟人脑图像分割模型

计算机工程与应用 2008年第16期44卷 13-17,22页

作者：陈允杰张建伟王利王平安夏德深南京信息工程大学数学系南京210044 南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 香港中文大学计算机科学与工程系中国香港沙田

c-v模型是一种较为经典的分割模型,但传统的c-v模型仅能够将图像分割成单一的目标部分与背景部分;用于彩色图像分割往往基于目标的强度信息;在曲线演化过程中需要重新初始化水平集函数保持符号距离函数。针对这些问题,使用PcA理论将颜... 详细信息

c-v模型是一种较为经典的分割模型,但传统的c-v模型仅能够将图像分割成单一的目标部分与背景部分;用于彩色图像分割往往基于目标的强度信息;在曲线演化过程中需要重新初始化水平集函数保持符号距离函数。针对这些问题,使用PcA理论将颜色空间投影到新的空间中,可以扩大两者的颜色距离;使用局部信息可校正颜色强度不均匀;将距离约束项引入到模型中,使模型能够无需重新初始化,提高了演化速度。实验结果表明改进的算法能较精确地得到分割结果。

关键词：中国虚拟人 c—v模型主成分分析局部信息距离约束项

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结合图像熵的c-v模型分割算法

计算机应用 2009年第12期29卷 3320-3321,3339页

作者：叶丙刚姜涛罗朝辉吴效明华南理工大学生物科学与工程学院广州510006

c-v模型是水平集分割方法中的一种经典模型,但存在自适应能力不强的问题。医学图像分割对象的特点是具有各种复杂的拓扑结构及变化。根据医学分割算法的自适应要求,在水平集图像分割方法c-v模型算法的研究基础上,引入图像信息熵算法,通... 详细信息

c-v模型是水平集分割方法中的一种经典模型,但存在自适应能力不强的问题。医学图像分割对象的特点是具有各种复杂的拓扑结构及变化。根据医学分割算法的自适应要求,在水平集图像分割方法c-v模型算法的研究基础上,引入图像信息熵算法,通过计算演化曲线内外的图像熵,解决曲线演化过程中迭代参数设定问题,达到增强c-v模型分割算法的自适应能力。实验结果表明,结合图像熵的c-v模型算法面对不同的对象具有良好的自适应性。

关键词：水平集 c—v模型图像信息熵迭代参数

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基于改进c-v模型的步态轮廓提取方法

计算机工程 2010年第17期36卷 182-183,186页

作者：徐中宇姜洪霖张忠波长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012 吉林大学数学学院长春130012

为从步态图像视频序列中提取运动人体轮廓,提出一种新的分割算法。结合背景减除法和对称帧差法初步提取运动人体区域,采用形态学方法消除噪声和阴影,提取较完整的人体轮廓,将此轮廓作为改进c-v模型的初始零水平集,通过少量迭代达到细化... 详细信息

为从步态图像视频序列中提取运动人体轮廓,提出一种新的分割算法。结合背景减除法和对称帧差法初步提取运动人体区域,采用形态学方法消除噪声和阴影,提取较完整的人体轮廓,将此轮廓作为改进c-v模型的初始零水平集,通过少量迭代达到细化人体轮廓的目的。在NLPR步态数据库上的实验表明,该方法能提取完整、精确的运动人体轮廓,消除了大量阴影,具有良好抗噪性且时间复杂度低、识别率高。

关键词：步态识别背景减除对称帧差 c—v模型水平集

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基于改进型c-v模型的红外图像自动分割

激光与红外 2008年第9期38卷 942-944页

作者：李志国张旭华北光电技术研究所北京100015

将c-v模型引入到红外图像分割中,同时提出了一种改进的模型。该模型通过增加偏离能量项,避免了标准c-v模型的重新初始问题。模型允许选取较大的时间步长,可以用简单的有限差分格式实现。实验证明,改进的模型在分割效果不变的情况下可以... 详细信息

将c-v模型引入到红外图像分割中,同时提出了一种改进的模型。该模型通过增加偏离能量项,避免了标准c-v模型的重新初始问题。模型允许选取较大的时间步长,可以用简单的有限差分格式实现。实验证明,改进的模型在分割效果不变的情况下可以有效加速演化过程,提高分割效率。

关键词：图像分割水平集 c—v模型活动轮廓

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小波多尺度c-v模型的红外图像分割

机床与液压 2008年第7期36卷 137-139,124页

作者：张柳梅雪林锦国饶斐南京工业大学自动化学院江苏南京210009

由于红外图像大多具有目标边缘模糊、对比度低、噪声多的特点,传统的c-v模型在进行分割时,易产生过分割且计算量大。针对这一问题,本文提出了一种兼顾目标同质性信息的小波多尺度c-v模型红外图像分割方法,该方法根据图像目标和背景同质... 详细信息

由于红外图像大多具有目标边缘模糊、对比度低、噪声多的特点,传统的c-v模型在进行分割时,易产生过分割且计算量大。针对这一问题,本文提出了一种兼顾目标同质性信息的小波多尺度c-v模型红外图像分割方法,该方法根据图像目标和背景同质性信息所占面积比例关系自适应地调节模型的参数。首先对红外图像做小波分解,从分解的顶层低频图像开始,利用改进能量函数,寻找目标边界,通过插值由粗尺度到细尺度逐层演化,最终获得原始图像的分割。该方法与原有方法相比,大大减少数据的计算量,有效地提高了分割速度,改善了分割效果。仿真实验证明了算法的有效性。

关键词：小波分析多尺度 c—v模型水平集红外图像分割

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基于c-v模型和MRF的脑部MRI分割

计算机工程 2014年第3期40卷 262-265页

作者：曹沛彩刘晨彬张海石黄峰平夏顺仁浙江大学生物医学工程教育部重点实验室杭州310027 复旦大学附属华山医院上海200040 浙江省心脑血管检测技术与药效评价重点实验室杭州310027

为准确分割脑部磁共振图像(MRI)的灰质、白质和背景,提出一种基于c-v模型和马尔可夫随机场的全自动分割方法。采用c-v模型与形态学相结合的方法对脑MRI进行预处理,去除多余脑组织,获得待分割图像。引入灰度场局部熵的思想对惩罚因子进... 详细信息

为准确分割脑部磁共振图像(MRI)的灰质、白质和背景,提出一种基于c-v模型和马尔可夫随机场的全自动分割方法。采用c-v模型与形态学相结合的方法对脑MRI进行预处理,去除多余脑组织,获得待分割图像。引入灰度场局部熵的思想对惩罚因子进行估计,利用马尔可夫随机场模型建模实现脑灰白质的分割,并运用形态学方法获得最终分割结果。对96幅IBSR图像和46幅临床图像进行实验,结果表明,该方法能够实现脑部MRI灰白质的全自动分割,且具有较好的分割精度和较快的处理速度。

关键词： c—v模型马尔可夫随机场灰度场局部熵形态学脑组织分割

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c-v模型在红外视频火灾图像分割中的应用

计算机工程与应用 2013年第8期49卷 188-190,194页

作者：秦薇薇王慧琴胡燕梁俊山殷颖西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安710055

针对大空间中红外视频火灾图像边缘模糊,不易准确分割问题,研究了一种基于背景差分和c-v模型的分割方法。通过背景差分得到运动图像;利用形态学处理得到完整的运动区域,并获得其外接矩形;以外接矩形作为c-v模型的初始轮廓曲线进行分割,... 详细信息

针对大空间中红外视频火灾图像边缘模糊,不易准确分割问题,研究了一种基于背景差分和c-v模型的分割方法。通过背景差分得到运动图像;利用形态学处理得到完整的运动区域,并获得其外接矩形;以外接矩形作为c-v模型的初始轮廓曲线进行分割,得到封闭、完整的运动目标轮廓。该算法避免了对整幅图像分割,减少了运算量。通过实验仿真并与阈值分割算法比较,证明了该算法的准确性和有效性,有利于下一步火灾特征提取与识别。

关键词：图像分割背景差分外接矩形 c—v模型