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。

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。

基于梯度矢量流和主动轮廓模型的海陆边界提取

利用边缘检测与主动轮廓模型组合的方法可提取海陆边界线,但易受轮廓跟踪的缺点的影响.在该方法的基础上,利用边缘检测与梯度矢量流的有向力作用生成初始轮廓线,再使用主动轮廓模型对初始轮廓线进行调整,得到精确的海陆边界.实验证明该方法可简便地生成有效的初始轮廓线并准确提取海陆边界,避免使用轮廓跟踪法.该方法可利用GIS数据辅助以简化提取流程.

高频地波雷达海洋表面矢量流合成

针对高频地波雷达双站系统利用两幅径向海流图合成矢量流前必须进行径向流插值的问题 ,提出了一种在极坐标系下的自然三次样条插值得到公共网格上径向流并合成矢量流的方法 .该方法成功应用于高频地波雷达 OSMAR2 0 0 0 ,并在国内首次进行东海表面流实时监测 ,将合成矢量流结果与传统海流计作对比 ,二者十分吻合 ,流向的标准差 <2 0°,流速的标准差 <10 cm/

基于边缘流的改进梯度矢量流算法及其在淋巴结超声图像分割中的应用

目的提出一种基于边缘流的梯度矢量流(gradientvectorflow,GVF)形变模型的图像分割方法,并用于淋巴结超声图像的分割。方法综合图像灰度和纹理特征构造边缘流,使每点的边缘流矢量指向最近的边缘,再由边缘流扩散得到GVF场作为形变模型的外部势力,引导模型形变实现图像分割。结果在给定4个标记点的条件下,实现了对淋巴结超声图像的半自动分割。结论将边缘流引入GVF将明显改善对低对比度超声图像的分割效果。

高频地波雷达生成海洋表面矢量流图

武汉大学研制的双站高频地波雷达系统 OSMAR2 0 0 0利用测得的两幅单站径向海流图生成矢量海流图。经典矢量流图生成方法不能直接应用到 OSMAR2 0 0 0系统中。本文提出一种先在极坐标系下用自然三次样条函数将径向流插值到公共网格上然后直接进行矢量合成的矢量海流图生成方法。 OSMAR2 0 0 0在东海的表面矢量流实测结果与作对比验证的传统海流计测量结果十分吻合。对比数据表明 ,该方法是可行的 ,且优于先进行径向流线性插值后矢量合成的矢量流图生成方法。

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。

一种海洋表面矢量流图生成算法的研究

针对海洋动力学重要参数－海流，利用两台雷达的海洋表面径向流图，来生成海洋表面矢量流图的算法，并给出计算机模拟的结果。结果表明，该算法获得的海洋表面矢量流场效果良好，达到了工程应用的预期效果。

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。

基于梯度矢量流主动轮廓模型的等高线提取算法

为了提取彩色地形图上的等高线,首先把RGB颜色空间转换为HSV颜色空间,对彩色地形图进行分色,以获得棕色等高线的二值图像;然后利用数学形态学的方法对二值等高线图像滤波,消除等高线线体内的孔洞.利用梯度矢量流主动轮廓模型在等高线二值图像上直接提取未经细化的等高线,并结合等高线断裂区域的等高线流向场连接断裂的等高线.最后验证了文中算法的有效性.

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。

基于颜色、梯度矢量流活动轮廓及支持向量机实现白细胞的提取和分类

提出了一种基于图像技术实现白细胞分类的方法。首先,利用彩色图像的信息转换、距离变换和梯度矢量流活动轮廓(GVF Snake)等方法从血液细胞图像中提取出白细胞;然后,利用细胞核在图像中具有较高颜色饱和度的特点,结合数学形态学和GVF Snake方法从白细胞中精确地提取出细胞核。最后,根据细胞的形态、颜色及纹理特征用支持向量机(SVM)对白细胞进行分类。实验结果表明:在上述图像分割的基础上,基于支持向量机分类器的方法对白细胞进行分类,分类准确度能够达到89.6%。与其他传统的分割和分类的方法相比,本文提出的方法具有一定的优越性。

基于边缘保护扩散的梯度矢量流测地线活动轮廓模型

针对梯度矢量流测地线活动轮廓(gradient vector flow geodesic active contour,GVFGAC)模型对弱图像边缘敏感,轮廓演化难以进入目标细长的凹部,容易陷入局部极小值的问题,提出了一个基于边缘保护扩散的梯度矢量流测地线活动轮廓模型.在新模型中,采用各向异性扩散方式构建一个新的梯度矢量流场,使活动轮廓能够有效地克服弱边缘的干扰,收敛到期望的边缘位置.实验结果表明,与GVFGAC模型相比,新模型能够获得较好的分割结果,综合性能优于GVFGAC模型.

基于梯度矢量流snake与多尺度分析的血管内超声图像轮廓提取

提取血管内超声(IVUS)图像的血管内腔轮廓对冠状动脉疾病的诊断有积极意义。本文提出了一种基于梯度矢量流(GVF)snake与多尺度分析的轮廓提取新方法。针对传统GVF snake的轮廓初始化、抑制噪声和伪像干扰两个难点,本文方法在如下两个方面进行了改进:第一,利用序列图像的特性产生时间方差图并得到初始轮廓,从而实现轮廓提取过程的全自动化;第二,引入多尺度分析,使GVF snake在离散小波变换得到的多尺度图中形变,从而增强了算法的鲁棒性。对仿真图像和实际IVUS图像的实验表明,该方法在轮廓提取的精度方面优于传统的GVF snake方法。

小波多尺度动态方向梯度矢量流与心脏核磁共振图像分割

主动轮廓线模型已在心脏MRI图像左心室内膜分割中得到了广泛的应用,但是如果轮廓线的初始位置不合理,受到左心室内部组织灰度和心脏周围组织灰度的影响,将难以得到准确而稳定的分割结果。将小波多尺度边缘检测算法应用于主动轮廓线模型,并结合动态方向梯度矢量流(DDGVF)概念,首先在高尺度图像上进行处理,将得到的结果作为低尺度图像上的初始轮廓线继续进行处理。通过这种方法,解决了初始轮廓线必须离真实轮廓很近的问题,有效扩大了主动轮廓模型的捕获范围。

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。

基于梯度矢量流的柔顺机构拓扑图轮廓提取方法

提出一种基于梯度矢量流模型的柔顺机构拓扑图的轮廓提取方法。该方法首先通过密度再分配求出单元节点密度,然后,利用差分方法计算出单元节点密度的梯度,之后,相继求出节点的外能、传统外力和梯度矢量流。在模型演化过程中,利用双线性插值算法求出任意点的GVF,同时,针对拓扑图的孔所处的不同位置,给出了不同的初始模型及相应的模型演化方法,实现了柔顺机构拓扑图轮廓的自动提取。最后,数值算例表明了文中算法的可行性。

基于梯度矢量流与粒子群优化算法的多模态医学图像配准

目的研究用梯度矢量流与粒子群优化算法实现多模态医学图像配准,提高配准的精度。方法算法对图像配准的特征空间、相似性测度、搜索策略3个方面进行改进:先由原始图像产生梯度矢量流场,作为配准的特征空间;然后提出并计算3种基于梯度矢量流场的相似性测度;最后使用结合了遗传算法交叉机制的粒子群优化算法找到两幅图像的最优变换。结果对仿真及实际医学图像的54次配准实验,表明该方法配准精度优于基于像素的粒子群优化方法和Walsh变换法。结论基于梯度矢量流与粒子群优化算法的图像配准方法能有效地实现多模态医学图像的配准。

电力网络在线仿真系统的矢量流追踪算法

为解决大规模电力网络在线仿真系统中邻接矩阵阶数过大导致计算机运算困难的问题,提出了一种实时仿真的矢量流追踪实用算法。在实时数据融合模型和SVG矢量发布格式扩展的基础上,定义了拓扑矢量流图,构造了拓扑矢量的属性域模型,并设计了拓扑矢量流图追踪算法的流程。对H桥形拓扑矢量流图的计算逻辑表达式优化和具体追踪计算,使得优化后的计算效率提高了40%;采用所提算法对算例网络进行馈线停电在线仿真,计算正确率达到100%,表明所提算法能满足电力监控系统的在线仿真应用要求。

基于梯度矢量流的水平集算法

针对传统水平集分割图像会出现演化曲线停止于梯度的局部极大值或孤立的边缘处的缺点,对速度停止项进行了改进。该方法将梯度阈值和梯度矢量流引入速度停止项中,利用梯度阈值来使边缘得到更好的保持;利用梯度矢量流来代替梯度场以扩大边界梯度场吸引曲线的范围,避免出现演化曲线停止于梯度的局部极大值或孤立的边缘处的现象。实验结果表明该方法优于传统水平集方法。