应用梯度矢量流Snake和灰预测的人脸轮廓跟踪

为了提高动态图像序列中人脸轮廓跟踪时梯度矢量流(GVF)Snake算法的实时性,同时解决人脸跟踪中的遮挡问题,提出了GVF Snake和单变量一阶灰色模型GM(1,1)相结合的人脸轮廓提取方法。该方法首先利用人脸运动信息和肤色模型粗略地检测出运动人脸轮廓,然后采用GVF Snake算法将人脸轮廓精确地提取出来,从而有效解决GVF Snake算法的初始化问题。根据人脸轮廓运动的整体性,利用GM(1,1)模型预测人脸轮廓质心的位置,并以预测位置作为GVF Snake的迭代依据,同时将GVF Snake提取的人脸轮廓质心位置作为下一帧图像GM(1,1)模型的预测依据。存在遮挡时,则以GM(1,1)模型预测保持跟踪的连续性。实验结果表明,该算法跟踪的平均时间仅为GVF Snake算法的8.0%,平均跟踪误差仅为GVF Snake算法的31.2%,而且能更好地反映人脸轮廓的运动规律,跟踪实时性强,鲁棒性好。

一种基于广义梯度矢量流Snake模型的心脏MR图像分割方法

提出了一种基于广义梯度矢量流Snake模型的心脏核磁共振图像左心室内、外膜分割方法。首先构造了一种基于目标边缘的方向广义梯度矢量流(edge-based directional generalized gradient vector flow,EDGGVF)Snake模型,该模型在传统GGVF的基础上,结合目标边缘图梯度方向信息,将左心室内、外膜区分为正边缘和负边缘,从而实现左心室内外膜的全自动分割。其次,根据左心室近似为圆形的形状特点,引入了圆形能量约束,有利于克服由于图像灰度不均、乳突肌等引起的局部极小。实验结果表明,该方法可以高效准确地自动分割出左心室内、外膜。

基于小波变换和梯度矢量流Snake模型的ERS-1 SAR图像的海岸线探测

利用合成孔径雷达来探测海岸线对船舶导航有重要意义。阐述了1种基于二进小波变换的从SAR图像中提取海岸线的方法。该方法首先利用在二进小波变换中边缘和噪声的奇异性随尺度变化具有不同的传播规律来检测边缘点,然后利用基于梯度矢量流的主动轮廓模型进行边缘点的连接。实验结果证明,这种方法可以有效地消除SAR图像中存在的斑点噪声对海岸线提取的影响,能准确地提取海岸线信息。

基于梯度矢量流Snake模型与图割的目标边界提取

针对梯度矢量流Snake模型因力场迭代次数过大造成运行时间长的不足,结合梯度矢量流Snake模型和图割理论提出了一种新的目标边界提取方法。该方法利用图割理论先对初始轮廓进行迭代寻优,使获得的轮廓线处在目标边界的"有效逼近域"内,然后将得到的轮廓线作为Snake的初始轮廓,最后利用梯度矢量流Snake模型准确提取目标边界。实验结果表明,该方法能够快速、准确地逼近到目标边界,并具有较强的抗噪性。

基于梯度矢量流理论的图像区域合并算法

为了减少过分割对图像后期处理的影响,提出基于梯度矢量流理论的过分割图像的区域合并算法。介绍了分水岭分割算法,梯度矢量流的产生、方向特征以及基于梯度矢量流理论的图像区域合并算法的方向查询及合并过分割区域的步骤。实验结果表明:在经典分水岭方法获得初始分割的基础上,可以获得待分割目标准确的边界和数目,对粘连、多目标及目标边界不封闭的生物图像具有较好的分割效果。

基于HSV颜色模型的广义梯度矢量流图像分割方法

采用广义梯度矢量流(G enera lized grad ien t vector flow,GGVF)作为势能函数的Snake算法在处理灰度图像分割时具有较好的性能。但当处理彩色图像时,GGVF模型往往将彩色图像转化为灰度图像进行处理,此过程造成颜色信息丢失,因而容易受到阴影等伪边界灰度变化的干扰。本文提出了基于HSV颜色模型的GGVF,充分利用了图像的色彩信息进行图像分割。实验结果表明,该方法能够有效地区分彩色图像的真实边界与由阴影产生的伪边界,并取得较好的分割结果。

基于动态方向梯度矢量流蛇模型的图像分割

提出了一种改进的基于动态方向梯度矢量流蛇模型的MR脑肿瘤图像分割新方法,实验结果表明该方法能够有效地分割提取出脑肿瘤图像。为了对MR脑肿瘤图像形状特征进行描述,提出了一种改进的基于Zernike矩的快速算法,为进一步诊断病情提供了有效的帮助。

一种改进的快速梯度矢量流模型

梯度矢量流主动轮廓线模型是广泛应用于数字图像处理的一种目标轮廓跟踪算法,但其计算速度不尽如人意,且易受干扰噪声及虚假边缘的影响。本文在结合贪婪算法的基础上,利用一种改进的快速梯度矢量流场算法,提出了一种新的主动轮廓线模型。实验表明,该方法在保持了GVF模型的原有特性的基础上大大提高了模型收敛的速度,并且较好的限制了非目标边缘和噪声干扰的影响。

GVF Snake模型中初始轮廓线设置算法的研究

在详细分析了动态轮廓模型抗干扰性差、运算量大、不能逼近比较复杂轮廓、初始轮廓线设置复杂等问题原因的基础上,提出了轮廓线"有效逼近域"概念,进一步研究发现,这些问题都可以通过设置初始轮廓线到"有效逼近域"内,并有效地控制"有效逼近域"范围而得以解决。由于初始轮廓线只要求设置在"有效逼近域"内,因此符合基于小波变换多尺度边缘检测算法的特性,"有效逼近域"也可以通过控制GVF力场迭代次数来有效控制其大小。基于此,通过采用小波变换多尺度边缘检测获得不同分辨率边缘点,合理控制GVF力场迭代次数,提出初始轮廓线连接算法,成功地实现了初始轮廓线的有效设置。实验结果表明,能够准确地将初始轮廓线设置在"有效逼近域"内,并且"有效逼近域"的大小可以减小到真实轮廓左右5个像素以内,运算量有效的减小,抗干扰性也得到了很大的提高。

GVF Snake模型中一种改进的Canny算法

图像因光照、结构复杂等因素在靠近轮廓内部时存在边界强度大的重边界,采用梯度矢量流(GVF)Snake模型提取此类图像的轮廓时,初始轮廓线会错误地收敛到重边界上,称作分心问题。从GVF场力变化的角度分析迭代次数、边界强度差对分心问题的影响,发现增强GVF边缘图弱边界的强度能使弱边界附近的场力不受重边界的影响。为此,利用经典Canny算法代替传统GVF边缘图的计算方法。针对经典Canny算法丢失弱边界的不足,提出一种改进的Canny算法,将梯度方向作为补偿权重增加梯度幅值。实验结果表明,改进的Canny算法能够较好地保留弱边界,以此算法作为GVF的边缘图可有效解决分心问题,并且相比利用减少迭代次数抑制分心问题的方法具有更好的稳定性。

Snake模型的研究进展

为进一步理解Snake模型,首先以归类方式系统地总结了Snake模型的各种改进模型及其最新应用状况;在此基础上,讨论了Snake模型的研究难点和发展趋势。分析结果表明,虽然Snake各种改进模型和基本Snake模型有较大的差异,但其研究思想一脉相承。此外,可针对各种改进模型的优缺点将其应用到不同场景中。

基于小波分析与Snake模型的图像边缘检测方法

利用小波分析理论和GVF(梯度矢量流)Snake动态轮廓模型方法,提出了一种图像边缘检测的新方法-WVF(小波变换矢量流)Snake模型。计算机模拟表明,该方法克服了小波分析方法得到的边缘不连续的缺点,同时比GVFSnake模型具有更好的抗噪性。从而提高了动态轮廓模型方法检测复杂图像边缘线的能力。

基于改进的Snake模型的脑部MR图像分割方法

为实现对脑部磁共振图像的分割,提出了一种改进Snake模型的图像分割方法。通过引入轮廓中心的概念,在贪婪Snake模型的能量函数中增加距离势能作为外部约束能量,增大了外能的吸引范围,使分割结果不依赖于初始轮廓;对各能量项进行归一化操作,并以归一化扩散方程各分量的梯度矢量流代替MR图像的梯度,提高了模型处理弱边界和深度凹陷区域的能力;对各能量函数的离散化和参数的选择进行了阐述。实验结果表明,该算法是一种有效的分割脑部MR图像的方法。

GVF Snake模型中一种新的初始轮廓设置方法

通过对梯度矢量流(GVF)力场迭代和轮廓收敛过程中时间开销大、不能逼近较复杂轮廓等不足之处的分析,提出了一种新的初始轮廓线的设置方法。基于小波变换的多尺度轮廓检测算法,能够较精确地定位出各类轮廓,在此基础上设置的初始轮廓线能够非常好地靠近图像中的各种真实轮廓。实验结果表明,此方法有效地缩小了搜索的范围,减少了GVF迭代次数,提高了轮廓收敛的速度,并保留了GVF Snake模型的所有优点。

基于小波多尺度分析与GVF Snake的空中目标提取

提出一种新的空中目标提取和识别方法。该方法在运用 Bubble小波对图像进行多尺度分析的基础上 ,引入梯度矢量流蛇形曲线方法对空中目标轮廓进行提取 ,以实现对空中目标的识别。

基于改进Snake模型的医学图像分割

活动轮廓模型(Snake模型)被广泛应用于医学图像分割之中,传统的Snake模型在分割图像时要求初始轮廓线必须给定在图像边缘附近,且难以收敛到凹陷轮廓。本文针对Snake模型的这点不足,通过改进外部能量项,提出了一种基于梯度矢量流活动轮廓模型的医学图像分割算法。该算法用梯度矢量流代替图像梯度进行外部能量的计算,克服了传统Snake模型力场范围小以及不能收敛于凹形边缘的缺点。实验结果表明:改进模型能够有效的分割心脏MRI图像,是一种有效的方法。

基于GVF的骨架snake模型

提出了一种基于梯度矢量流 (GVF)的快速收敛骨架snake算法。首先利用GVF变换后凹腔内外力的特点检测出物体的骨架 ,然后以骨架作为指引修改其外力的方向和大小 ,以达到快速收敛。该算法不但能解决GVF不能解决的深凹腔问题 ,而且在速度上也远远超过GVF。

GVF Snake模型时间复杂度的研究

对使用GVF Snake动态轮廓模型算法中两次迭代的时间复杂度进行了统计计算,并进行了力场分析,在此基础上对初始轮廓线设定位置进行了研究。实验结果表明,初始轮廓线的设置应避免跨越能量极小值,此时可以得到比较好的提取效果。GVF力场迭代的次数和轮廓逼近次数与时间成正比。

基于GVF Snake模型的人脸轮廓提取

活动轮廓模型是计算机视觉领域的重要研究方向。针对传统的活动轮廓模型(Snake模型)对凹形轮廓处理效果差、初始轮廓必须充分接近图像边缘的缺点,通过改进外部能量项,提出了一种基于梯度矢量流活动轮廓模型的人脸轮廓提取算法。该算法把梯度矢量场作为外部能量场,克服了传统Snake模型力场范围小以及不能收敛于凹形边缘的缺点。实验结果表明,该方法能够快速、准确地提取人脸轮廓。

基于GVF Snake模型的图像分割方法在放射吸收法(RA)中的应用

目的:探讨GVF Snake模型在放射吸收法骨密度测定图像分割方面的价值。方法:本文将GVF Snake模型应用于目标区域分割,并与区域分割法进行对比。结果:实验表明梯度矢量流模型有较好的鲁棒性和实用性,分割结果与实际边界非常吻合。结论:GVF Snake模型为一种很实用的分割方法,能够应用在放射吸收法骨密度测定中。