基于几何活动轮廓的海陆分割方法研究

海上图像识别效率低、时效差。为解决这些问题,针对图像中海上、陆地和植被等区域特点,以及陆地与海洋在图像上的灰度差异,基于水平截集法的海岸线检测方法提取海陆边界,采用不断迭代初始轮廓方法,拟合真实海陆轮廓,实现基于几何活动轮廓的海陆分割。     

基于Bayesian最小误判的活动轮廓模型

为提高被噪声、纹理等干扰的图像分割精度,提出了一种基于Bayesian最小误判的活动轮廓模型.首先将目标和背景这两类中心的马氏距离作为误判概率的判决规则,利用方向扩散PDE方程对观测图像进行演化,使得扩散只沿切线方向发生,得到原图像的一个平滑近似图像,从而使目标和背景的马氏距离增大,误判概率减小.然后结合局部二值拟合活动轮廓模型,对特征函数进行迭代演化,直至收敛到目标边缘.最后采用结合梯度下降法和迭代卷积阈值化方法对模型进行数值求解.实验结果表明,提出的模型可以很好地排除干扰信息的影响,准确地提取目标轮廓,误判概率更小.和几个经典变分图像分割模型相比,DSC、IOU等指标值都表明提出模型具有较好的实验效果.     

基于模糊C均值的水平集活动轮廓模型

针对SPF模型的水平集函数初始化方式不灵活、容易发生边界泄漏的问题,提出一个新的基于模糊C均值的水平集活动轮廓模型.首先,用图像灰度值与两个模糊聚类中心的平均灰度值的差构造一个模糊符号压力函数,并证明它能够调节目标区域内外的压力符号,用模糊符号压力函数取代SPF模型中的SPF函数;其次,使用正则化的Dirac函数?(?)取代|??|;最后,使用高斯滤波平滑水平集函数.实验表明,提出的方法精确有效.     

碎片拼合的轮廓提取和曲率计算

Canny算子在对物体进行轮廓提取时,会不可避免地漏检一些明显的边界,导致轮廓的不连续. 提出了一种几何方法来定位、度量轮廓上的间断点, 然后将其准确地填充起来. 在获得轮廓的完整信息后, 文中提出采用卷积积分的方法, 通过线性插值对轮廓进行重采样来计算各离散点曲率. 该方法保证了卷积窗口内离散点分布得均匀、一致, 并且使得每一离散点与其权重都满足一一对应关系, 从而保证了曲率计算的精确性. 同时给出了相关参数的选择方法. 实验结果表明,算法是准确和稳定可靠的.     

一种加快的CV模型分割方法研究

CV模型是一种有效的活动轮廓分割模型,其缺点是分割速度慢.用OTSU法预处理后的区域边界作为CV模型的初始轮廓线,大大提高了分割速度,且该方法能克服传统CV法难以分割壁较厚的内部空洞的不足.在CV模型的能量函数中引入惩罚项,使得CV模型在演化过程中无需重新初始化,进一步提高了分割速度.实验表明改进后的CV模型与传统CV模型相比分割速度有了较大提高,且分割效果更好.     

基于混合活动轮廓模型的超声相控阵NDT图像分割

超声相控阵无损检测图像中往往含有大量的噪声且灰度不均匀,严重降低了超声相控阵图像质量。在采用常规方法分割超声相控阵NDT图像时,往往陷入局部最优解,无法获得准确的边界信息。基于LCV模型和改进的GAC模型,提出一种新的分割方法,结合图像全局信息、局部信息和梯度信息构造了新的能量函数约束轮廓曲线的演化,并结合梯度信息与局部信息提出了一种新的边缘停止函数,引入新的边缘停止函数使模型的抗噪性更强。实验结果表明,该模型能够处理灰度不均匀图像,且对初始轮廓和噪声不敏感。与以往算法相比,可有效避免陷入局部最优解。     

几种经典活动轮廓图像分割模型综述

图像分割是将图像进行特征提取的关键技术。图像分割算法研究成果较多,活动轮廓模型是图像分割获取边缘信息的重要方法。阐述了几种经典的活动轮廓方法,通过大量仿真实验对几种方法进行比较,指出现阶段图像分割遇到的问题并展望其研究趋势。     

结合局部信息活动轮廓模型的含噪图像分割方法

为改善传统活动轮廓模型对含噪图像的分割精度和效率,提出一种结合局部信息活动轮廓模型的含噪图像分割方法.首先构造局部信息速度函数,使图像局部灰度引导速度函数变化;然后采用拟合图像代替原图像,同时增加拟合中心权重以构造新的拟合项;最后引入自适应权重系数以增加模型对不同图像的分割灵活性.实验结果表明,相较于C-V模型,该方法...     

基于图像处理的轮廓提取方法应用

采用索贝尔算子检测边缘,最大类间方差法把图像二值化,通过数学形态学处理得到改进的二值图像,掏空内部点得到边界点,进行边界跟踪把轮廓从复杂的图像中提取出来。传统的边缘检测得到的边缘不一定是单像素点,而此方法实现单像素点的轮廓提取,实验证明该方法行之有效。     

基于流形的特定人体组织轮廓的医学图像分割

图像分割是医学图像分析中的重要问题。以前的基于模型的分割算法都是从不特定人群的统计出模型的先验知识。文章提出了一种新的全自动医学图像分割算法.这种方法旨在提出一种基于特定人先验轮廓模型。该模型通过基于流形的学习方法,从而达到更加准确的分割效果。     

A B-spline active contour model based on finite element method

1. Introduction The active contour model (also called snake) was first proposed by Kass [1] and can be used in many image analysis and computer vision applications such as edge detection, motion tracking, image matching, and 3-D reconstruction. A snake is a energy-minimizing curve controlled by internal and external forces. Internal forces act as a smoothness constraint, and external forces guide the snake toward image features that are of interest. B-spline representation of active contour c…     

蛇模型中的外力研究

从模型的求解、外力场以及运动方程等角度,对一些典型的活动轮廓模型进行分类阐述,并分析这些模型的优缺点．模型中曲线的收敛速度、初始位置、外力的捕获范围是评判活动轮廊模型性能的主要因素．外力场的作用范围对曲线的初始位置起着决定性的作用,外力的方向对曲线收敛具有一定的影响．     

基于高斯核函数的变分水平集模型研究及应用

基于测地线活动轮廓（GAC）模型的变分水平集方法在图像分割领域目前应用较多,但其结果会受到图像边缘因子g的影响,基于这一点考虑引入了高斯核函数的平滑预处理,以减小其对曲线轮廓活动结果的影响。实验证明,该方法对两相灰度图像具有较好的分割效果。     

Jacquard image segmentation using Mumford-Shah model

INTRODUCTION Image segmentation plays an essential role in jacquard image analysis. A jacquard image consists of many complex patterns which contain detailed, in- tricate topological curves. An accurate extraction of pattern features from jacquard images promises reli- ability for jacquard fabric CAD. Although, many algorithms have been proposed for the segmentation problem, they have difficulty in capturing the com- plex structure of the visual features, such as complex contours of a ja…     

一种基于小波变换的动态轮廓模型

梯度矢量流模型广泛应用于计算机视觉与图像分割,但是受噪声的影响,在处理许多医学图像时不能正确收敛到目标轮廓．本文结合小波变换与梯度矢量流模型提出了一种新的动态轮廓模型．新模型定义小波变换矢量替代梯度矢量,并用多尺度小波变换对图像进行预处理．新模型具有更好的抗噪性,并能够得到连续的边缘点．结果表明新模型提高了动态轮廓模型方法分割复杂图像的能力,是一种有效的医学图像分割方法．     

一种融合边缘和区域特征的主动轮廓图像分割

传统的主动轮廓模型只利用图像的边缘或者只利用区域特征实现图像分割。在有些情况下图像分割效果较差．本文给出了一种综合利用图像边缘和区域特征的主动轮廓图像分割方法．实验表明,演变后的曲线与图像的边缘是吻合的,图像分割的结果较好．而对相同的图像应用传统的主动轮廓分割算法得到的图像分割结果则很差．这说明新算法明显提高了传统算法的图像分割性能．     

低对比度图像高精度轮廓三维重建算法研究

为了解决低对比度成像条件下传统三维轮廓重建算法精度偏低的问题,提出一种基于邻域距离最小化准则、由粗到细的高精度轮廓三维重建算法。首先使用 Canny 算子对目标图像进行边缘检测,再利用目标形状、尺寸等先验信息剔除分割出的虚假目标边缘。随后,计算边缘点法线方向上的梯度加权值作为工件初始化轮廓,根据左右一致性原则筛选出粗匹配点对,在匹配点对邻域附近使用亚像素进行精细搜索,利用邻域距离最小化准则估算出当前最佳亚像素匹配点对,并将其用于激光刻形工件的尺寸测量,总体精度可达 0.1mm。该方法有效降低了轮廓重建算法对边缘定位精度的依赖,同时提高了轮廓重建精度。