法曲率驱动曲面演化图像去噪模型研究

曲面演化图像去噪模型将图像看作嵌入高维空间中的曲面,并利用曲面局部几何特征来区分图像边缘和噪声信息,以此控制图像曲面演化速率,取得了良好的处理效果。通过分析现有基于主曲率的曲面演化图像去噪模型的优缺点,提出利用能够更好地刻画图像曲面几何结构的法曲率来控制曲面的演化过程。该模型将现有主曲率驱动的模型推广到了更一般的法曲率驱动的曲面演化模型。同时,由于法曲率在描述图像边缘、纹理、噪声等方面优于已有方法采用的主曲率,该模型在保持图像边缘、纹理等细节信息方面能够取得更好的性能。

基于曲线曲面演化的图像放大方法

用Snake内部能量作为图像水平线的先验模型,其梯度下降流是一个关于图像水平线的演化方程。由这个演化方程,利用曲面演化和其水平线演化之间的关系,得到关于图像曲面的演化方程。用这个曲线曲面演化方程进行图像放大,其几何意义是在空间Wv,s中选择使图像的Snake内部能量最小的放大方法。实验表明,该方法在相当的时间内可以得到更清晰的放大结果。

基于曲线曲面演化的图像插值方法

如果把平面曲线隐式地表示成曲面的水平线,由这些平面曲线的演化可得到相应的曲面的演化。本文将这个方法应用于图像插值。图像插值是指对图像中数据丢失的局部区域进行填充,以恢复图像的完整性和视觉效果。本文用Snake的内部能量作为图像水平线的先验模型,由它的梯度下降流得到关于图像曲面的演化方程。用这个方法进行图像插值的几何意义就是用光滑曲线连接图像的水平线。已有的基于偏微分方程的图像插值方法只能用直线水平线模型,用Euler弹性曲线模型刻画水平线又因为次数太高而不能直接优化。Snake的内部能量模型和Euler弹性模型的几何意义是相似的,但前者可以直接优化。试验表明,本文的插值方法在相当的时间内可以的到更逼真的插值结果,对边缘有很好的保持。

曲面扩散的变分水平集方法

基于变分水平集方法提出了一种通用的曲面扩散变分模型,其数据项为演化曲面与原曲面的水平集函数Heaviside函数差的平方,规则项为基于整体曲率的通用函数,通过图像扩散模型中的总变差与该模型中的总曲率类比设计该规则项,以实现曲面扩散的任务。为了避免水平集函数的重新初始化,在本文的能量泛函中增加了水平集函数为符号距离函数的惩罚项。所得到的演化方程为4阶偏微分方程,对其对流项采用经典迎风差分格式离散,对其中的扩散项采用中心差分格式。最后通过数值算例验证了模型用于曲面光滑、边缘保持与边缘增强的可行性。

基于知识的三维核医学图像左心室心肌区的提取

从心脏PET或SPECT图像中提取完整的心肌区域是定量分析心功能的前提。心脏的PET和SPECT图像边界模糊,在病理状态下可能有局部显像缺失,致使图像分割困难。本研究提出一种基于医学知识的快速推进法,利用拟合的椭球模型将边界演化推进到局部低显像区,从而分割出一个完整的左心室心肌区域。实验图像测试和实际图像分割表明这种算法对于有显像缺失的三维核医学心脏图像的分割是有效的。

变分水平集分割方法

针对三维图像多相分割问题,提出一种变分水平集分割方法。由变分方法和梯度坡降方法得到能量泛函取极小值的水平集函数演化方程,与基于区域模型的参数估计构成一个交替迭代过程。仿真结果表明,该方法简单高效,能快速实现三维图像的轮廓分割与重建,真实反映采集序列断层图像的信息,具有较好的应用价值。

基于活动轮廓和水平集的多帧运动检测

研究了活性轮廓/水平集优化的分割序列的处理方法,建立一种时空模型,把视频分割问题简化为运动参数估计和分割曲面估计交叉的问题,将所得到的对象分割处理模型公式化,再用快速步进法将公式离散化。并对两帧和多帧的处理方法进行了研究,运用实例对两种方法进行了比较,结果表明多帧方法具有较高的有效性。