基于局部区域与水平集正则化的图像分割方法

图像分割作为图像处理的基本问题之一,在计算机视觉领域正在接受着越来越大的挑战.该文引入了分片常数水平集函数思想,将图像的不同区域用不同常数近似,避免了分割过程中不断初始化水平集函数及水平集初始化位置微小变化造成分割效果不同的问题.局部区域能量函数的使用更适用于灰度不均匀图像的分割.此外,所提方法能量泛函是局部凸且可微的,分割法对噪声含量较大图像具有明显的优势.充分的实验结果验证了所提方法更高效.

基于贝塞尔滤波的水平集正则化图像分割方法

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。

改进的距离正则化水平集演化方法

为了有效地对数字图像中的目标物体进行分割,提出了一种结合人类视觉注意机制的距离正则化水平集演化的图像分割方法,首先,利用数据融合获得视觉注意机制的显著图,进而获得曲线演化的初始轮廓,解决了演化曲线对初始位置敏感及不能自适应地决定向内还是向外运动的问题;然后,利用自定义的图像边缘指示函数,通过优化函数的演化速度参数及噪声敏感度控制参数,加快了曲线演化速度;最后,利用距离正则化水平集演化至目标物体的边界,完成图像分割,仿真结果表明:该方法能够有效地检测单个及多个目标物体的边界,提高了边界定位精度,抗噪能力较强.

基于二维集合经验模式分解的距离正则化水平集磁共振图像分割

针对现有磁共振(MR)图像分割算法大多直接在原图像上进行处理,分割效果受噪声影响较大的问题,本文引入二维集合经验模式分解(BEEMD)算法,提高距离正则化水平集(DRLSE)方法对MR图像的分割精度.算法中首先使用BEEMD将待分割MR图像分解为多个二维固有模式函数(BIMF),通过对各BIMF赋予不同加权系数重构待分割图像,从而增强分割目标;然后在DRLSE的边界指示函数中添加部分BIMF分量,恢复因高斯平滑被模糊的目标轮廓,并使用DRLSE方法对重构图像进行分割.通过对仿真图像和临床MR图像分割验证,表明本文算法具有较高的分割精度和鲁棒性,能有效实现对临床MR图像的分割.

基于改进距离正则化水平集的钢轨表面缺陷提取方法

针对现有钢轨表面缺陷检测方法复杂度过高且精确率较低,提出基于Sigmoid对比度拉伸的距离正则化水平集算法。通过对数变换和均值操作对钢轨图像进行预处理;根据钢轨表面图像梯度变化,以Sigmoid对比度拉伸方法替换距离正则化水平集中的停止函数;根据初始轮廓曲线演化方向的特点,通过新的自适应速度函数替换距离正则化水平集中的演化速度常量;以曲线演化的最终轮廓提取缺陷区域。仿真实验显示,新算法在钢轨表面缺陷数据集中的精确率为99.07%,豪斯多夫距离平均值为6.64,检测缺陷用时为16.46s。与DRLSE、DCNNs和CTFM算法相比,改进的距离正则化水平集算法提升了检测的精确率和检测速度,对噪声具有一定的鲁棒性并适用小范围缺陷检测。

基于双边滤波-距离正则化水平集演化算法的甲状腺超声图像分割

超声图像有斑点噪声,且对比度低、边界模糊,所以甲状腺超声图像分割较为困难。针对此问题,本研究提出一种结合双边滤波(bilateral filters,BF)和改进边缘指示函数的距离正则化水平集演化(distance regularized level set evolution,DRLSE)模型的分割算法。先对甲状腺超声图像进行双边滤波,然后采用改进的DRLSE模型对甲状腺进行分割。通过与采用另外两种边缘指示函数的DRLSE模型对比,本研究提出的BF-DRLSE模型能减少斑点噪声对分割过程的影响,并在明显减少曲线演化运行时间和迭代次数的情况下有效分割甲状腺。

先验信息约束的正则化水平集肾脏感兴趣区自动提取方法

临床上常采用肾动态图联合Gates分析法来获得肾小球滤过率(GFR)并用于肾功能评价,但该方法需要手动勾画肾脏及背景感兴趣区(ROI)进行定量计算,其结果易受到图像质量、医生经验等因素的影响,且耗时耗力。为了快速且客观准确地获取GFR值,本研究提出了先验信息约束的正则化水平集肾脏感兴趣区自动提取方法。该方法以正则化水平集算法为基础,融入肾动态图先验信息进行水平集演化约束,实现肾脏ROI自动提取。由临床数据验证,该自动方法能够准确且稳定地提取肾脏及背景ROI,实现准确的GFR计算,尤其有利于肾功能严重受损时的GFR值估计。

基于水平集和视觉显著性的植物病害叶片图像分割

为了提高植物病害叶片图像分割的准确性和效率,提出了一种基于水平集和视觉显著性的彩色图像分割方法.首先采用基于小波变换的显著性检测算法得到活动轮廓模型中曲线演化的初始位置,并构造一个基于显著区域的图像活动轮廓模型,再设计一个向量值图像的边界检测算子,引入到距离正则化水平集演化的改造中,以构造一个初始化轮廓更灵活,演化速度更快,目标分割更精确的新的水平集能量泛函.最后的实验对比表明,该方法具有较好的叶片病害部位分割效果.

改进边界指示函数的水平集活动轮廓模型

由于受成像原理的限制,导致超声图像对比度低、边界模糊,因此基于边界的水平集分割效果很不理想。为了提高超声图像的分割精度和分割效率,提出了一种梯度信息与区域信息相结合的水平集分割算法。首先对基于边界的距离正则化水平集演化(DRLSE)模型进行改进,将区域信息引入到边界指示函数中,并用改进后的边界指示函数代替DRLSE模型中的边界指示函数,最后,得到一个梯度与区域信息相结合的水平集演化模型。结果表明,本文中的模型能准确分割甲状腺肿瘤超声图像,且在分割效率和分割精确度方面均比DRLSE模型有所提高。

结合边界和区域的水平集超声图像分割算法

针对距离正则化的水平集演化(DRLSE)模型难以处理弱边缘图像、初始轮廓敏感以及曲线演化方向单一等问题,提出一种结合边缘和区域信息的变分水平集超声图像分割模型。该模型采用改进的四阶偏微分方程进行滤波,实现在去除噪声的同时保护图像边缘信息;构造了自适应加权系数,实现曲线自适应地向内或者向外演化;引入CV模型的外部能量项,将图像的边缘信息和区域信息相结合,提高了全局分割能力。实验结果表明:该方法在分割超声图像时,具有演化结果稳定,边缘定位准确的特点,可以较好地提取超声图像中的目标。

基于水平集方法的划痕形状表面视觉测量

设计了一种基于水平集与各项异性扩散的划痕形状尺寸自动测量方法,对光学显微镜下的划痕测试图像进行了分割与尺寸测量。在轮廓分割上利用基于距离正则化的水平集方法(DRLSE)来分割划痕轮廓,使用各项异性扩散代替高斯滤波作为边缘指示函数的去噪方法。通过人工设置初始水平集,演化得到完整的划痕轮廓,再经过亚像素调整得到轮廓坐标。在划痕形貌尺寸测量上,根据划痕轮廓坐标测量划痕宽度分布与划痕长度,并计算出划痕平均宽度与划痕面积。根据实验讨论了演化参数对测量值的影响,在最佳演化参数下,划痕平均宽度与划痕面积的相对测量误差小于0.06%和0.1%。对不同划痕图像进行测量,并与人工分割及传统DRLSE模型相比较。实验结果表明,在轮廓分割上,该方法相比传统DRLSE模型具有更好的分割效果。在划痕平均宽度与划痕面积的测量上,该方法也具有更高的精度与准确度。

基于深度学习和水平集的彩色图像分割方法

本文结合基于全卷积神经网络的语义分割与基于水平集的图像分割方法,使用DeepLab V2与Distance Regularized Level Set Evolution(DRLSE)模型对一般彩色图像进行分割.通过在DRLSE模型中加入一个新形状能量项,该方法提高了零水平集的演化速度.数值模拟结果验证了方法的有效性.

基于改进DRLSE模型的前列腺磁共振图像分割

在图像引导下的前列腺磁共振图像分割的介入诊断与治疗具有重要意义.本文对距离正则化水平集演化(DRLSE)方法进行了改进并用于前列腺磁共振图像分割.前列腺磁共振图像中靠近膀胱一侧边界较为模糊,靠近尿道一侧及左右两侧边界较为清晰,仅用传统的梯度信息指示函数无法达到理想分割结果.本研究分别采用两个指示函数控制边界清晰段及模糊段的演化,以达到准确分割的目的.此外,还在外部能量函数中增加了能量牵制项,避免演化在虚假边界停止,驱使水平集向灰度波动较大的区域移动,并能在模糊边界停止演化.实验表明利用本方法进行前列腺磁共振图像分割的效果较好;Dice相似性系数(DSC)均值达到96%,接近专家手动分割结果.

基于KPCA光谱特征约束的水边线提取算法

为充分利用遥感影像的多波段光谱特征,提高水边线的提取精度,提出了基于核主元分析(KPCA)光谱特征约束的水边线提取模型。利用KPCA变换提取水体样本的光谱特征,采用最大似然法估计特征空间中水体光谱特征概率密度函数的特征参数,进而构建水体的光谱特征项。以测地线活动轮廓(GAC)模型为基础,建立图像数据项。结合光谱特征项和图像数据项建立水边线提取模型。在Landsat TM数据集上进行的水边线提取实验验证了算法的有效性,与GAC模型和基于距离正则化的水平集方法(DRLSE)相比较,该算法提取的水边线,在保证一定运行速度的情况下,更准确。

太阳射电Ⅱ型爆发中频率分裂现象的特征自动提取研究

在射电动态频谱图上,太阳射电爆发中的Ⅱ型暴通常具有缓慢漂移的基频和二次谐频辐射带,这些辐射带又具有带分裂结构。Ⅱ型射电暴的频率分裂现象是太阳射电频谱图像研究的重要现象之一。本文首先采用通道归一化方法和大津法对频谱图像进行预处理,然后通过形态学开闭重建定位出爆发区域。确定爆发区域后,采用高斯卷积平滑爆发,并运用边缘指示函数实现太阳射电暴的边缘检测,最后基于距离正则化水平集方法提取出频率分裂现象。成功提取出频率分裂现象后简要介绍了特征参数的统计与分析方法,以便为进一步理解Ⅱ型射电爆发的机制提供依据。

改进DRLSE的分步式肝脏及肿瘤分割方法

为了提升CT图像肝脏及肝脏肿瘤的分割精度,提出一种改进DRLSE的分步式肝脏及肿瘤分割方法。第一阶段:采用分步式分割方法对肝脏进行分割,(1)采用阈值处理、形态学方法、自适应区域生长方法进行肝脏的粗分割;(2)采用数学形态对分割结果进行优化,进行肝脏的细分割。第二阶段:构造参数梯度形态学和各向异性扩散滤波的距离正则化水平集演化(改进的DRLSE)模型进行肝脏肿瘤分割。实验利用3Dircadb数据集验证方法的有效性,计算了DICE、VOE、ASD和MSD指标评估分割的性能。实验结果表明该方法无需进行训练过程和统计模型的建立,对于复杂的形状和强度变化的CT图像分割效果尤为明显。由定量分析的数值结果显示,分割性能均优于比较算法,提高了分割准确率,具有较强的鲁棒性,为医生诊断和治疗肝癌提供帮助。