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改进gac模型在点云和影像自动提取建筑物边界中的应用

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测绘学报 2013年第3期42卷 337-343,350页

作者：孙颖张新长康停军赵小阳张维中山大学地理科学与规划学院广东广州510275 广东工贸职业技术学院广东广州510510 广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室广东广州510275 佛山市城市规划勘测设计研究院广东佛山528000 广州市城市规划勘测设计研究院广东广州510060

以自动生成测地线活动轮廓(geodesic active contour,gac)模型的初始曲线及改进其外力为出发点,提出一种基于LiDAR点云和随机影像数据,利用改进的gac模型进行建筑物边界提取的方案。首先利用形态学交替序贯滤波自动获得模型演化的初始曲... 详细信息

以自动生成测地线活动轮廓(geodesic active contour,gac)模型的初始曲线及改进其外力为出发点,提出一种基于LiDAR点云和随机影像数据,利用改进的gac模型进行建筑物边界提取的方案。首先利用形态学交替序贯滤波自动获得模型演化的初始曲线;进而利用LiDAR深度梯度影像改进模型演化的外力,得到了改进的测地线活动轮廓(improved geodesic active contour,Igac)模型。仿真试验表明,采用Igac模型,可抑制弱边界泄漏,并提高建筑物边界提取的完整性和形状精确度。

关键词： gac模型交替序贯滤波 LiDAR点云航空影像建筑物边界提取

改进gac模型对深度凹陷、灰度不均匀和弱边界图像的分割方法

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光学技术 2016年第5期42卷 413-419页

作者：杨松黄思煜胡炜罗培罗浩元湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411100 航宇救生装备有限公司湖北襄阳441000

针对图像分割中经典gac模型无法准确分割深度凹陷、灰度不均匀的目标和容易穿越弱边界的问题,提出了改进的gac模型。利用图像Renyi熵、图像灰色关联度、图像的局部方差信息构造新能量函数,扩大经典gac模型的边界检测能力。仿真结果表明... 详细信息

针对图像分割中经典gac模型无法准确分割深度凹陷、灰度不均匀的目标和容易穿越弱边界的问题,提出了改进的gac模型。利用图像Renyi熵、图像灰色关联度、图像的局部方差信息构造新能量函数,扩大经典gac模型的边界检测能力。仿真结果表明,改进模型在减少分割时间的同时能够成功分割出目标深度凹陷部分,对弱边界、目标灰度不均匀或背景灰度不均匀也有较好的收敛效果,其分割效果不仅优于CV模型,也优于CV模型的两个最新改进模型(LBF和gacV)。

关键词：深度凹陷轮廓弱边界灰度不均 CV模型 gac模型

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基于改进的gac模型图像分割算法

光学技术 2016年第2期42卷 185-192页

作者：杨松罗培罗浩元杨欣湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411100

针对图像分割中经典gac模型无法准确分割拓扑结构变化的凹陷目标、容易穿越深度凹陷的弱边缘轮廓和无法准确分割含噪声目标的问题,通过利用图像灰色关联度、类间方差和经典gac模型构造新能量函数,提出了一种改进的gac模型,该模型可增强... 详细信息

针对图像分割中经典gac模型无法准确分割拓扑结构变化的凹陷目标、容易穿越深度凹陷的弱边缘轮廓和无法准确分割含噪声目标的问题,通过利用图像灰色关联度、类间方差和经典gac模型构造新能量函数,提出了一种改进的gac模型,该模型可增强经典gac模型的边界检测能力,减少分割时间。仿真实验验证了改进的gac模型的正确性和有效性。

关键词：深度凹陷轮廓弱边界图像噪声 Ostu算法 gac模型

引入新的停止函数的gac模型医学图像序列分割

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计算机应用研究 2012年第11期29卷 4385-4389页

作者：高士瑞侯榆青张海波程兴宏西北大学信息科学与技术学院西安710127

针对gac模型在低对比度及边缘模糊图像分割中使用传统的边缘停止函数存在的不足,结合图像的区域特征及医学图像序列间的相关特性,通过在边缘停止函数中引入图像的区域特征信息和先验信息,对gac模型的边缘停止函数进行改进,并应用于医学C... 详细信息

针对gac模型在低对比度及边缘模糊图像分割中使用传统的边缘停止函数存在的不足,结合图像的区域特征及医学图像序列间的相关特性,通过在边缘停止函数中引入图像的区域特征信息和先验信息,对gac模型的边缘停止函数进行改进,并应用于医学CT图像序列的分割,达到了较为理想的分割结果。实验表明,在边缘停止函数中引入先验信息并对其表达形式进行改进后,模型的抗噪声性能和分割效率得到了明显提高。

关键词： gac模型边缘停止函数自适应参数先验信息医学图像序列分割

一种结合Snake与gac模型的虹膜定位方法

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计算机工程与应用 2017年第1期53卷 201-206,231页

作者：凌滨索健文许景涛东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

为了提高虹膜定位的精度和可靠性,采用改进的Snake模型和改进的gac模型分别定位虹膜的内外边缘。对于虹膜内边界,在传统的Snake模型的基础上,引入GVF力场代替原有的传统外力场,完成Snake模型对虹膜内边缘的定位。对于虹膜外边界,在传统... 详细信息

为了提高虹膜定位的精度和可靠性,采用改进的Snake模型和改进的gac模型分别定位虹膜的内外边缘。对于虹膜内边界,在传统的Snake模型的基础上,引入GVF力场代替原有的传统外力场,完成Snake模型对虹膜内边缘的定位。对于虹膜外边界,在传统的gac模型的基础上,引入非负常数项作为演化收缩力,使其方向指向对象内部,从而实现gac模型对虹膜外边缘的定位。采用CASIA虹膜库进行了大量实验,结果表明该方法与经典的虹膜定位算法相比,定位速度更快,抗噪性更强,定位更准确。

关键词：虹膜定位活动轮廓 Snake模型 gac模型

基于Canny算子和gac模型相结合的影像水边线提取方法

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测绘科学技术学报 2013年第3期30卷 264-268页

作者：申家双郭海涛李海滨邱富刚张祖鹏海军海洋测绘研究所信息工程大学地理空间信息学院 78155部队

从遥感影像上提取弱边缘水边线是影像特征提取的一个难点。在分析了gac模型和边缘检测算子在影像水边线提取中的优缺点的基础上,提出了一种将Canny边缘检测结果融入gac模型重构边界停止函数进行水边线提取的方法。实验结果表明,利用该... 详细信息

从遥感影像上提取弱边缘水边线是影像特征提取的一个难点。在分析了gac模型和边缘检测算子在影像水边线提取中的优缺点的基础上,提出了一种将Canny边缘检测结果融入gac模型重构边界停止函数进行水边线提取的方法。实验结果表明,利用该方法进行海岸带遥感影像水边线提取精度高,速度快,即使是弱边缘水边线或水边线严重凹陷边界,在平滑性和精度上都能达到很好的效果。

关键词： gac模型 Canny边缘检测弱边缘水边线水平集

基于改进gac模型及深度学习的肺动脉与栓塞分割方法研究

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基于改进GAC模型及深度学习的肺动脉与栓塞分割方法研究

作者：刘珍宏北京化工大学

学位级别：硕士

肺栓塞（Pulmonary embolism,PE）是一类被血块、脂肪等物质阻塞肺动脉主干或其分支而引起的肺循环功能障碍的病症。PE因其高发病率、高死亡率的特点,已经成为受到国内外医学领域高度重视的医疗问题。随着螺旋CT扫描技术的不断完善与成... 详细信息

肺栓塞（Pulmonary embolism,PE）是一类被血块、脂肪等物质阻塞肺动脉主干或其分支而引起的肺循环功能障碍的病症。PE因其高发病率、高死亡率的特点,已经成为受到国内外医学领域高度重视的医疗问题。随着螺旋CT扫描技术的不断完善与成熟,计算机断层肺血管造影（Computed tomography pulmonary angiography,CTPA）已经成为检测肺栓塞的首选方法。然而,由于CTPA序列的多样性和复杂性,诊断肺栓塞的工作变得复杂沉重,容易出现漏诊误诊。这给肺栓塞的诊断和治疗带来了一定的困难。可见,利用计算机辅助诊断技术准确提取肺动脉及栓子对肺栓塞的诊断具有重要意义。本课题首先利用改进的gac模型分割出肺动脉,再基于深度学习提取出栓子。本文的主要贡献如下:（1）针对经典的测地线活动轮廓线（Geodesic active contour,gac）模型的两个缺点:容易产生边界泄漏且不能自适应分割,本文提出了一种改进的gac模型,并在CTPA序列中实现了肺动脉的自动分割。该改进模型首先用可变速度C（Ⅰ）代替传统gac模型中能量函数中的常量速度c,其次,利用目标区域的灰度信息将C（Ⅰ）改进为V（Ⅰ）,使速度方向可变。改进后的gac模型可以解决传统模型容易被过度分割的问题并可以驱动曲线自适应地向目标轮廓演化。（2）提出了用于肺栓塞分割的ResD-Unet架构。首先是以U-net网络为基础,解决了特征位置信息丢失的问题;其次,本文的ResD-Unet模型引入了新型残差密集模块精炼图像分割,构建更深的网络的同时改善网络的梯度流通。（3）为克服Dice Loss训练不稳定的问题,结合交叉熵（Cross-entropy,CE）损失和结构相似度（Structural similarity,SSIM）损失的设计思想和相关理论,本文提出了一种新的混合损失函数,充分利用三类损失函数的优点,通过混合损失函数提高目标边界的分割准确度。通过实验对比分析证明,在肺动脉分割方面,本文提出的改进的gac模型能自动分割CTPA序列中的肺动脉,与医师分割结果具有较高重合率。在肺栓子识别与分割方面,本文使用的ResD-Unet神经网络在分割精度和效率方面表现出很好的性能。

关键词：肺栓塞肺动脉神经网络 gac模型图像分割

基于gac模型的交互式图像分割算法研究及应用

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基于GAC模型的交互式图像分割算法研究及应用

作者：薛晶滢西北大学

学位级别：硕士

图像分割是图像处理的一个重要组成部分,其目的是希望将图像中感兴趣的对象与图像中的其余部分分离,以便为更高层的图像处理服务。传统的图像分割由于方法本身的局限性,难以满足复杂图像的分割要求,因此,人们希望引入人机交互来解决传... 详细信息

图像分割是图像处理的一个重要组成部分,其目的是希望将图像中感兴趣的对象与图像中的其余部分分离,以便为更高层的图像处理服务。传统的图像分割由于方法本身的局限性,难以满足复杂图像的分割要求,因此,人们希望引入人机交互来解决传统方法的不适定性。近年来,交互式图像分割方法的研究有了很大的发展,并且在实践中得到了广泛的应用。通过对现有的各种交互式图像分割算法进行总结和性能比较,可以看出:传统的图像分割理论和方法是交互式图像分割方法的研究基础。因此,本文对数字图像的边缘检测方法进行了简要的介绍,通过实验分析了它们的优缺点;同时介绍了水平集方法的基本理论及其在基于偏微分方程的图像分割方法中的应用。基于gac模型的基本原理,提出了一种改进的交互式图像分割算法。首先,采用全变分去噪模型对图像进行预处理,在去除噪声的同时更好地保护了边缘;第二,采用梯度模值曲率加权边缘检测方法获得图像的边缘点集;第三,将边缘点集中曲率较大的边缘点作为候选边界点推荐给用户;最后,用户通过主观判断,在候选边界点中选择合适的“初始边界点”,或直接选取推荐边缘点的前几个点,算法便可采用gac模型完成对目标的分割。为了验证本文方法的有效性和实用性,开发了简单的交互式图像分割图形用户界面,使图像分割更直观化、形象化。用户可从列表中选定初始边界点,这样不仅使分割结果的精确性和一致性得到了保障,而且也大大降低了原有方法对用户操作经验和技巧的要求。实验结果表明,改进的交互式图像分割算法抗噪能力强,检出的候选边界点定位精确。有效地提高了交互式图像分割的自动化程度,减少了交互过程中的人工参与量。

关键词：交互式图像分割边缘检测 gac模型全变分模型图形用户界面

一种引入新的边缘函数的gac模型医学图像序列分割

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一种引入新的边缘函数的GAC模型医学图像序列分割

作者：高士瑞西北大学

学位级别：硕士

医学图像分割作为当前图像处理领域的一个研究热点,被广泛应用于医学上的计算机辅助诊断和治疗。作为研究的客体,医学图像,尤其是医学图像序列本身有着一般图像所不具备的特性,为众多的图像处理工作者从多角度思考问题、分析问题和解决... 详细信息

医学图像分割作为当前图像处理领域的一个研究热点,被广泛应用于医学上的计算机辅助诊断和治疗。作为研究的客体,医学图像,尤其是医学图像序列本身有着一般图像所不具备的特性,为众多的图像处理工作者从多角度思考问题、分析问题和解决问题提供新的契机。如何挖掘出医学图像序列所独有的这些特性,将其量化并运用于对现有的众多分割模型的改进和创新研究工作,以及对临床医护工作的指导上,都具有十分重要的现实意义。传统的图像分割模型应用于医学图像分割领域,大体可分为基于边缘检测的算法、基于区域的分割算法,另外还有基于区域和边缘相结合的分割算法。本文研究基于偏微分方程方法的测地线（gac）活动轮廓模型,主要做了三个方面的改进和创新工作：首先,提出在该模型的边缘函数中加入表征图像区域信息的图像灰度信息——局部均值和局部方差;二是在此基础上将医学图像序列内部各图像间的相关性进行量化表达,并提出一个自适应参数,从而构造出适用于医学图像序列分割的边缘函数,增强模型对噪声的鲁棒性;最后,从形式上将改进后的边缘函数表达为一个分段函数。实验结果表明,使用改进后的边缘函数可以使分割模型在平滑区域保持较快的收敛速度,减少迭代次数,提高模型的分割效率,且较传统的边缘函数具有更强的抗噪声性能。

关键词： gac模型边缘函数先验信息自适应参数医学图像序列分割