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。

距离保持水平集演化模型的快速实现算法

针对梯度下降法收敛性较差、对局部极小值比较敏感的问题,提出一种改进NAG算法,并以此替换距离保持水平集演化(DRLSE)模型中的梯度下降算法,进而得到一个基于NAG的图像快速分割算法。首先,给出初始水平集演化方程;其次,用改进NAG算法计算梯度;最后,对水平集函数进行不断更新,从而避免水平集函数陷入局部极小值。实验结果表明,与DRLSE模型中的原算法相比,所提算法迭代次数减少了约30%,CPU运行时间减少了30%以上。该算法实现简单,能够对实时性要求较高的红外图像、医学图像进行快速、有效的分割。

改进的变分水平集演化的图像分割算法

提出了一种改进的变分水平集分割算法。引入演化曲线内外灰度图像的中值代替传统CV(Chan_Vese)模型中的均值作为曲线拟合中心。在轮廓初始化后,采用最大类间方差(OTSU)方法改进曲线拟合中心,将最大类间方差与拟合中心结合,提高分割的准确率和适应性。加入双阱势的距离正则项以避免水平集重新初始化,提高效率,从而得到一个自适应阈值与区域信息相结合的水平集演化模型。

基于显著性区域检测和水平集的图像快速分割算法

为了实现含有复杂背景和弱边界图像的快速准确分割,传统的水平集常采用重新初始化的方法,但是这种方法存在计算量大、分割不准确等问题。因此,结合显著性区域,该文提出一种基于边缘信息与区域局部信息结合的变水平集图像快速分割方法。首先用元胞自动机模型检测出图像的显著性区域,得到图像的初始化边界曲线。然后,采用改进的距离正规化水平集演化(Distance Regularized Level Set Evolution,DRLSE)模型把图像的局部信息结合到变分能量方程中,用改进的能量方程去指导曲线的演化。实验结果表明,与DRLSE模型相比,提出的算法平均消耗的时间只需要前者的2.76%,且具有较高的分割准确性。

基于水平集的前列腺磁共振图像分割方法研究

基于前列腺磁共振图像(MRI)特征信息及其病变好发特定区域等先验知识,针对前列腺内外轮廓全分割问题,提出基于边缘距离调整水平集演化(DRLSE)的前列腺MRI两步分割方法。在构建统一水平集能量函数的基础上,第1步基于前列腺MR的T1(纵向弛豫时间)图像实现其外轮廓分割,第2步在外轮廓约束限定条件下,基于前列腺MR的T2(横向弛豫时间)图像实现前列腺的内部轮廓分割,进而完成前列腺内外轮廓的全面有效分割。设计了前列腺分割的人机交互界面,对10个前列腺病例MR图像(含正常、增生和癌变共30幅)进行了分割实验研究,并采用Dice相似性系数(DSC)对分割结果进行评价分析,DSC值达到90%以上。实验结果表明,所提出的基于边缘DRLSE的前列腺MRI两步分割方法能够有效地实现前列腺内外轮廓的全面分割,非常接近于临床专家手动分割的理想结果,对前列腺疾病的临床诊断和治疗有较好的参考价值。

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.

对水平集方法鲁棒初始化的双向快速步进法

水平集方法解决应用于图像或运动分割的曲线或曲面演化问题,是一种稳定有效的数值计算工具。本文解决在初始化水平集方法时的两个问题:如何确定任意形状闭合曲线或曲面的内外部,如何高效地重新初始化水平集函数。论文首先对Sethian[4]所提出的快速步进法进行了推广,得到双向快速步进法;据此,改进了生成符号距离函数的方法,以提高水平集方法中重新建立符号距离函数的效率;随后,基于快速步进法,提出一种确定任意形状闭合曲线或曲面内外部的简单快速的方法,用于构造水平集的符号距离函数;最后,对任意形状闭合曲线内外部区分、基于两种初始化算法的水平集方法对任意形状闭合曲线演化和图像分割的实验,证明了本文方法的简单、高效。

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。

一种新的自适应水平集融合算法

在处理不均匀图像时,自适应距离保持水平集演化(ADPLS)算法速度快、不受初始轮廓影响,但精度较低;LBF算法精度高,但速度较慢同时易受初始轮廓影响。针对上述2种算法的优缺点,提出一种新的自适应融合算法。该算法根据图像信息自动调整ADPLS与局部二值拟合算法在融合算法中所占比重,实现不同算法的优势互补。实验结果证明,该融合算法在分割精度、速度及稳定性等方面有明显提高。

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.

结合局部能量与改进的符号距离正则项的图像目标分割算法

针对传统C-V模型对颜色不均匀图像分割失败并且对初始轮廓和位置敏感问题,以及现有符号距离正则项存在周期性振荡和局部极值问题。该文提出结合局部能量信息和改进的符号距离正则项的图像目标分割算法。首先,将全局图像信息扩展到HSV空间,并使用局部能量项信息分析每个像素及其领域内的统计特性,从而在较少的迭代次数内有效分割颜色分布不均匀图像。其次,改进现有符号距离正则项,改进后的符号距离正则项在避免水平集函数的重新初始化的同时,提高了计算效率,保证了水平集函数演化过程的稳定性。然后,定义阈值判断法的水平集函数演化的终止准则,使曲线准确演化到目标轮廓。该算法与同类模型的对比实验表明该模型具有较高的分割精度和对初始轮廓的鲁棒性。

一种新的曲线演化混合模型图像分割算法

本文在Mumford-Shah模型的基础上,将传统几何曲线演化的驱动力(图像梯度局部信息)、Mumford-Shah模型的全局信息以及水平集的符号距离函数统一在一个变分框架之下,完成曲线演化过程的数值计算。本混合模型无需重新计算演化曲线的初始位置,可选择较大时间步长。实验结果表明,新的混合模型既保留了原有曲线演化模型的优势,又能高效稳健、快速地完成曲线演化过程。

前向后向扩散的距离正则模型应用于图像分割

针对在演化过程中水平集函数振荡问题,提出前向后向扩散的距离正则模型应用于图像分割。新的距离正则项由一个势函数定义,推导的演化方程以唯一的方式前向后向扩散,即水平集函数在其陡峭区域前向扩散,降低函数的梯度模直至为1,反之它后向扩散,提高梯度模直至1。演化结果是水平集函数收敛于符号距离函数,这是水平集函数稳定演化所希望保持的状态;为了阐述距离正则项的有效性,将其与基于边缘信息的外能量项相结合。实验结果表明,该模型能够更好地完成图像分割,对噪声和弱目标图像鲁棒。

基于纹理差异度引导的DRLSE病虫害图像精准分割方法

为精准分割纹理背景下的病虫害目标,提出一种基于混合高斯模型的纹理差异度表示方法和基于纹理差异度引导的DRLSE农作物病虫害精准分割方法。采用基于混合高斯模型的纹理差异度表示方法得到纹理差异度图像,利用Otsu自动阈值分割和形态学后处理得到农作物病虫害DRLSE演化的初始区域,将基于改进纹理差异度的边缘停止函数应用到DRLSE演化中。实验结果表明该方法可以获得精准的害虫和病变区域轮廓。

基于改进DRLSE的运动目标分割方法

为了得到精准、连续的运动目标轮廓,提出将帧间差分法和改进的距离规则水平集演化(DRLSE)方法结合应用于运动目标分割.采用帧间差分法得到运动目标的初始轮廓;使用在能量泛函的外力项中融入运动序列时空变化信息的DRLSE方法进行轮廓演化,避免演化受背景边缘干扰,得到精准的运动目标轮廓;根据精准目标轮廓的反馈估计运动方向,并结合帧间差分法为后续的DRLSE提供一个较佳的初始轮廓,能显著提高运动目标的分割速度.实验结果表明,与现有算法相比该改进方法能够更精确、更快地得到运动目标轮廓.

基于DRLSE模型的运动目标跟踪

高斯粒子滤波不能处理曲线的拓扑变化,而基于水平集的几何活动轮廓模型能较好地适应拓扑变化,为了跟踪和提取刚体和非刚体运动目标精确的轮廓信息,提出基于距离规则化的水平集演化(DRLSE)模型和高斯粒子滤波(GPF)相结合的运动目标跟踪方法.首先用高斯粒子滤波对目标跟踪得到目标的运动区域,然后把水平集规则项引入到测地线活动轮廓模型中,以外接轮廓的中心为基础进行DRLSE.距离规则化不仅消除了水平集重新初始化的需要,而且避免了因此而导致的数值错误,在水平集演化过程中保持了水平集函数的规则化.最后,将获得的精确轮廓信息反馈到跟踪框架.实验结果表明,该方法适用于刚体和非刚体目标,在实际交通环境中跟踪结果更加精确.

基于对数相似度约束Otsu的自然场景病害果实图像分割

针对自然场景下,由于复杂背景以及多变环境,水果病害果实图像分割难的问题,提出了一种基于对数相似度约束Otsu和水平集活动轮廓的近椭圆形病害果实图像分割方法。考虑背景的复杂多变,提出对数相似度约束Otsu分割来区分病害果实与背景;由于水平集活动轮廓模型的局部最优性,提出采用自适应膨胀系数的改进距离规则水平集活动轮廓模型来精确演化轮廓。先对病害果实区域样本的颜色进行混合高斯建模,获得整个病害果实图像与样本模型的对数相似度;对对数相似度进行约束Otsu阈值分割以及形态学滤波;采用最小二乘法对滤波后的曲线轮廓进行椭圆拟合,对拟合后的椭圆采用自适应膨胀系数的距离规则水平集活动轮廓演化,得到病害果实完整轮廓。对18个不同场景的病害果实进行分割,平均误判率和漏判率分别为1.77%和1.6%,实验结果表明,该方法可以从复杂自然场景图像中分割出病害果实。

改进边界指示函数的CV模型构建及应用

无边缘活动轮廓CV模型对于边界模糊以及背景灰度分布不均匀的图像缺乏良好的分割效果。基于此,对该模型进行了如下改进。对边界指示函数进行修改,将改进后的边界指示函数融入CV模型的长度项中。引用双阱势的距离正则项来避免水平集重新初始化,从而得到了一个梯度与区域信息相结合的水平集演化方程,并应用变分法中的有限差分法对方程进行求解。对木材虫眼、活节和死节图像进行了数值仿真模拟,仿真结果表明该模型对背景分布不均匀的图像具有良好的分割效果。

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.

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。