基于核函数的活动轮廓模型

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结合全局和双核局部拟合的活动轮廓分割模型

ｍｏｄｅｌｃｏｍｂｉｎｉｎｇｇｌｏｂａｌａｎｄｌｏｃａｌｉｍａｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎａｖａｉｒａｔｉｏｎａｌｌｅｖｅｌｓｅｔｆｏｒｍｕｌａｔｉｏｎｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．ＴｈｅｌｏｃｌａｅｎｅｒｇｙｉｔｅｍｗａｓｄｅｉｆｎｅｄａｓａｌｉｎｅａｒｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＲＳＦｍｏｄｌｅａｎｄｏｕｒｍｏｄｅｌｂｙｔａｋｉｎｇｄｏｍａｉｎａｎｄｒａｎｇｅｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎｓ
ａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ａｌｓｏ，ｉｔｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄａｎａｄａｐｔｉｖｅａｒｅａｔｅｒｍｂｙｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇａｇｌｏｂｌａｉｎｄｉｃａｔｉｎｇｆｕｎｃｔｉｏｎａｓａｇｌｏｂａｌｉｎｔｅｎｓｉｔｙｉｆｔｔｉｎｇｆｏｒｃｅ，ｗｈｉｃｈｃａｎｓｐｅｅｄｕｐｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｏｄｅｌａｎｄｃａｎｌｓａｏａｖｏｉｄｂｅｉｎｇｔｒａｐｐｅｄｉｎｔｏｌｏｃａｌｍｉｎｉｍａ．Ｉｎｔｈｅｎｕｍｅｉｃｒｌａｃｌｃａｕｌａｔｉｏｎ，Ｇａｕｓｓｉａｎｉｆｌｔｅｉｎｒｇｗａｓｕｔｉｌｉｚｅｄｔｏｒｅｇｕｌａｉｒｚｅｔｈｅｌｅｖｅｌｓｅｔｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈＣｎａｅｎｓｕｒｅｉｔｓ

基于GVF和C-V的活动轮廓模型研究的开题报告

基于GVF和C-V的活动轮廓模型研究的开题报告一、研究背景和意义随着计算机视觉和数字图像处理技术的发展，活动轮廓模型已经成为了图像分割和目标识别等领域中不可或缺的一部分。

活动轮廓模型可以根据图像的特征轮廓进行分割，从而在图像处理中起到重要的作用。

目前，活动轮廓模型的研究主要分为两类：基于边缘检测的活动轮廓模型和基于区域分割的活动轮廓模型。

但是，上述方法并不能很好地应对图像中噪声和复杂纹理的情况。

因此，如何提高活动轮廓的鲁棒性和准确性，一直是图像处理领域中的重要研究方向。

二、研究内容和方案本文基于GVF和C-V算法，提出一种改进的活动轮廓模型，以提高图像分割的效果和准确性。

具体的研究内容和方案如下：1、GVF算法的简介和研究GVF（Gradient Vector Flow）算法是一种基于梯度向量的向量场方法。

该算法可以在图像中产生平滑向量场，以减少噪声和边缘断裂等问题。

同时，GVF算法可以自适应地吸引轮廓向目标边缘，并调节轮廓收缩速度，从而提高活动轮廓算法的准确性。

2、C-V算法的简介和研究C-V（Chan-Vese）算法，是一种基于全局能量最小化的活动轮廓方法。

C-V算法根据目标形状和背景形状的不同，提出不同的能量函数。

通过不断优化能量函数，可以得到目标轮廓的最优解。

3、混合算法的设计和实现本文将GVF算法和C-V算法进行结合，提出一种改进的活动轮廓模型。

在新算法中，GVF算法用于生成平滑向量场，并引导轮廓收缩；C-V 算法则用于提取目标轮廓。

通过结合两种算法，可以充分利用GVF算法的优点，在保持C-V算法准确性的同时，增加模型鲁棒性，提高分割效果。

4、算法测试和评估本文将提出的活动轮廓模型在多个实验数据集上进行测试和评估。

通过与其他传统方法进行对比，评估所提出方法的鲁棒性和准确性。

同时，通过控制变量实验来分析所提出方法的参数对分割结果的影响，并优化算法参数，提高分割效果。

三、预期结果和意义预计本文提出的基于GVF和C-V的活动轮廓模型，将能够在分割复杂纹理和噪声图像方面取得更好的效果。

基于核密度估计的活动轮廓模型

１概述
Ｓａｅｌ２ｎｋＩ０世纪８是０年代提出的一种串行图像分割技术，又被称为活动轮廓模型，它的能量函数采用积分运算，具有较好的抗噪性，对目标的局部模糊也不敏感，因此，自２０世纪９Ｏ年代以来，该方法已被成功地应用于边缘提取、图像分割、运动跟踪等许多领域。但它存在２个严重的缺点：
［ｓｒｃ］ＩｔｅｃｎｏｒｄｌａｅｎＫｍｅＤｎｉｓｉｔｎＫ）ａｏｒｐｒｎｅｒｐｉｎｍｅｏ，ｔｓａｄｔｂａｎａｄｓａｌＡｂｔａｔｆｃｖｏｔｕｅｓｄｏｅｌｅｓｙＥｔｉ（ＤＥｈｓｔｏｅｔｕｔｔｄｉｉｈｒｏｔｅｉｂｅａｉｍｏｂｔｍａｏｎｐｉｒｏｈｏｉｒ
中分号Ｎ１７圈类ｔ９．Ｔ１３
基于核密度估计的活动轮廓模型
壬玉，黎明，李凌
（南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室，南昌３０６）３０３
攮
要：基于核密度估计的活动轮廓模型如果没有适当的扰动机制，往往不能在弧度突变的边缘上获得较好的收敛结果，且在大噪声环境
Ｅ（ｉｂＳＥ＝ｉ）（１ｎ＝ｓａｒ）ｙ
则边缘映射的概率密度值的核宽可变的Ｋ：ＤＥ
３
（可以表示为一个带有可变权）
数的依赖，提高了活动轮廓的收敛速度，并且基于变核宽的核密度估计在一定程度上提高了算法的鲁棒性。不过Ｏｅｔｚｒｍｅ
［ｅｏｄｉａｔｅｏｔｒｏｅｉａｅｅｍｎｔｎＫｍｌｅｓｙｓｍｔｎＫＥ；ｏｐｒｅｉｍｔｄＳａｅｏｅＫｙｒｓｃｖｎｕｍｄｌｍｇｇｅｔｉ；ｅｅＤｎｔＥｔａｏ（Ｄ）ｎｎａｍｔｃｅｏ；ｎｋｄｌｗｉｃｏ；ｓａｏｉｉｉａｒｈｍ

基于活动轮廓模型的图像分割与应用

摘要众所周知，图像分割和边界提取对于图像理解、图像分析、模式识别、计算机视觉等高层视觉处理具有非常重要的意义，在边缘检测、辅助医学诊断及运动跟踪等领域有着广泛的应用和很大的发展。

活动轮廓模型方法是目前图像分割技术的主流方法之一。

本文就基于活动轮廓模型的图像分割这一课题进行深入、系统地研究，主要进行了以下的工作：本文首先对图像分割的产生背景、目的、发展现状等方面进行了较全面的综述，对现有的分割方法进行了介绍和对比；并分别对活动轮廓模型的两大类别(参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型)进行了详细的讨论。

在此基础上对基于边缘的几何活动轮廓和基于区域的活动轮廓的能量函数构造、算法实现等方面进行了深入研究，针对两种不同类型活动轮廓模型的缺点，分别提出了改进算法。

气球活动轮廓模型可以轻松地提取形状复杂的目标边界，但其单向运动的缺点使得初始轮廓只能完全地设置在目标内部或外部，严重限制了气球模型的应用。

它与传统基于边界的活动轮廓模型一样，对于弱边缘图形的处理十分不理想，容易造成边界泄露。

本文提出了一种结合静磁场的双向气球力模型。

由图像的边缘信息生成一个虚拟静磁场，然后通过静磁场的磁场方向来决定气球力的大小和作用方向，即表现为膨胀力或收缩力，从而实现了气球力模型的自适应双向运动。

实验表明，本文提出的模型在轮廓线初始位置的要求，复杂形状目标和弱边缘图像的提取等方面都优于传统的边缘分割算法。

最后，针对传统基于区域的几何活动轮廓模型对于灰度分布不均匀图像(如医学图像，自然图像等)的处理效果不理想的缺点。

我们在Chan-Vese模型的基础上加入一个局域化的平均分割能量，提出一个基于局域信息的几何活动轮廓模型。

通过最大化轮廓线内外区域的灰度差来演化轮廓线，从而扩大了模型的捕捉范围。

而且引入局域的概念，假设图像中的每个点除了受自身的影响外，还将受到局域内其他点的影响，使模型能够处理灰度分布不均的图像。

实验表明，本文提出的模型在保留传统基于区域模型的优点同时，克服了对灰度分布不均图像处理效果不理想的缺点，在医学图像和自然照片的分割上表现出令人满意的效果。

活动轮廓模型基于结构张量的边缘停止函数

ｔｅｇａｉｎｇｉｄｆＧｕｓｎｓｏｈｄｉｇ．ｄｎｉｉｇｏｊｃｄｅ，ｏｖｒｉｇｒｄｅｔｄｅｏａｅｉｔｈｒｄｅｔｍａｎｔｅｏａｓｉｍｏｔｅｍａｅＩｉｅｔｙｎｂｅｔｅｇｓｈｗｅｅ，ｕａｎｆｍａｅｇａｉｏｓｎｔｔｎｏｎｋ
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ＡｂｔａｔＡｌｆｅｇ－ａｅａｔｅｏｔｕｏｅｓｅｙｎｄｅｔｐｉｇｕｃｉｎＩｓｙｉａｌａｅｒａｉｇｕｃｉｎｆｓｒｃ：ｌｏｄｅｂｓｄｃｉｃｎｏｒｍｄｌｖｒｌｏｅｇｓｏｐｎｆｎｔｏ．ｉｔｔｐｃｌｙｄｃｅｓｎｆｎｔｏｏ
ａｃｕｔｓｍｅｉｏｔｔｆａｒｓｓｃｓｊｃｏｓａｄｃｍｅｓｔｉｒｓｌｎｔｅｉａｃｒｔｌｃｔｎｏｄｅｒｅｅａｅｃｏｎｏｍｐｒｎｅｔｅｕｈａｕｔｎｎｏｒ；ｈｓｅｕｔｉｈｎｃｕａｅｏａｏｆｅｇｓｏｖｎｆｌａｕｎｉｓｉｓ

活动轮廓模型综述

活动轮廓模型综述An Overview on Active Cont ourModels董吉文3　杨海英DON G J i -w en YAN G Hai -ying摘　要　基于活动轮廓模型的目标分割、物体跟踪方法是近十几年来图像和视频领域研究的热点,它可以将待处理问题的先验知识与各种图像处理算法有效地融合在一起,比以往的计算机视觉理论有更强的实用性。

本文结合图像分割方法从指导思想和所用的数学方法两方面对活动轮廓模型特别是几何活动轮廓模型中基于水平集方法的C -V 方法做了一定综述。

关键词　活动轮廓模型　图像分割　水平集　C -V 方法 Abstract The object seg mentati on and tracking based on active cont our models have been the hots pot in thelast decades,The active cont our models are more p ractically and powerful than other computer theories because they could merge p ri or knowledge and i m age p r ocessing algorith m s .This paper gives the brief overvie w of the p rinci p le,mathe matical model and devel opment of the active cont our models,and intr oduces the typ ical C -V method based on level set of geometric active cont our models .Keywords Active cont our models I m age seg mentati on Level set C -V3济南大学信息科学与工程学院　山东济南　250022 活动轮廓模型[1]是指定义在图像域上的曲线(曲面),在与曲线(曲面)自身相关的内力以及由图像数据定义的外力的共同作用下向物体边缘靠近的模型,外力推动活动轮廓“拉向”物体边缘或者其他感兴趣的图像特征,而内力则保持活动轮廓的光滑和连续性。

一种基于主动轮廓模型的MRI医学图像序列边缘提取算法

ＡｓａｔｎｏｄｒｏｅｔｃｅｅｇｆｈｇｅｃＲｓｎｎｅＩｇｇＭＲ）ｓｒｓｅｌｏｔｍｂｓｄｏｂｔｃ：ＩｒｅｘｒｔｈｄｅｏｅＭａｎｔｅｏａｃｒｔａｔｔｉｍａｉ（／ｎｅｉ，ａｎｗａｒｈａｅｎａｅｇｉｎ
维普资讯
第２６卷第７期
２００６年７月
文章编号：０１— ０１２０）７—１７０１０９８（０６０５７— ３
一
计算机应用
ＣｍｐｔｒＡｐｆａｏｓｏｕｅｐｃｆｎｉｉ
Ｖｏ＿６Ｎｏ７ｌ２．
ｉｔｄｃｄｅｔｒｒｓｃｉｎｅｅｇ，ｗｈｃｏｄａａｔｅｙｃａｇｔｖｕｏｅｌｒｅｓｃｏ，８ｈｔｃｎｒｌｐｉｔｏｄｎｒｕｅｘｅｏａｔｎｒｙｏｉｎｏｉｈｃｕｄｐｖｌｈｅｉａｅｔｎａｇｕｔｎ０ｔａｏｔｏｎｓｃｕｌｉｎｓｌｉｏｌｑｉｋｙｅｎｔｎｅｔｈｅｏｔｕｉｏｔｅｙｎｎｔｅｉｔｏｔｕ．Ｃｍｂｎｄｗｔａｔｒｔｈｎ，ｔｉｎｗｔｏｕｃｌｏｓｉｇｏｔｅｒａｃｎｏｒｗｔｕｌｉｇｏｉｃｎｏｒｌｈｒｈｎａｉｌｒｏｉｅｈｐｔｎｍａｃｉｇｈｓｅｍｅｄｉｅｈｃｕｄｉｃｅｅｔｅｐｅｉｉｎｏａｓｅｒｎｈｅｕｔｆｅｇｘａｔｎｆｍｎｌｅｔｏｅ．Ｅｐｒｎｈｗｔａｔｉｏｒａｈｒｃｓｆｔｎｆｒｇｔｅｒｓｄｅｅｔｃｏｒｏｅｓｃｏａｔｒｘｅｉｌｎｓｏｒｉｌｏｒｉｏｉｎｈｍｅｔｓｏｈｔｈｓｓ

活动轮廓模型之Snake模型简介

图像分割之（五）活动轮廓模型之Snake模型简介在“图像分割之（一）概述”中咱们简单了解了目前主流的图像分割法。

下面咱们主要学习下基于能量泛函的分割法。

这里学习下Snake模型简单的知识，Level Set（水平集）模型会在后面的博文中说到。

基于能量泛函的分割法：该类法主要指的是活动轮廓模型（active contour model）以及在其基础上发展出来的算法，其基本思想是使用连续曲线来表达目标边缘，并定义一个能量泛函使得其自变量包括边缘曲线，因此分割过程就转变为求解能量泛函的最小值的过程，一般可通过求解函数对应的欧拉(Euler．Lagrange)程来实现，能量达到最小时的曲线位置就是目标的轮廓所在。

主动轮廓线模型是一个自顶向下定位图像特征的机制，用户或其他自动处理过程通过事先在感兴趣目标附近放置一个初始轮廓线，在部能量（力）和外部能量（外力）的作用下变形外部能量吸引活动轮廓朝物体边缘运动，而部能量保持活动轮廓的光滑性和拓扑性，当能量达到最小时，活动轮廓收敛到所要检测的物体边缘。

一、曲线演化理论曲线演化理论在水平集中运用到，但我感觉在主动轮廓线模型的分割法中，这个知识是公用的，所以这里我们简单了解下。

曲线可以简单的分为几种：曲线存在曲率，曲率有正有负，于是在法向曲率力的推动下，曲线的运动向之间有所不同：有些部分朝外扩展，而有些部分则朝运动。

这种情形如下图所示。

图中蓝色箭头处的曲率为负，而绿色箭头处的曲率为正。

简单曲线在曲率力（也就是曲线的二次导数）的驱动下演化所具有的一种非常特殊的数学性质是：一切简单曲线，无论被扭曲得多么重，只要还是一种简单曲线，那么在曲率力的推动下最终将退化成一个圆，然后消逝（可以想象下，圆的所有点的曲率力都向着圆心，所以它将慢慢缩小，以致最后消逝）。

描述曲线几特征的两个重要参数是单位法矢和曲率，单位法矢描述曲线的向，曲率则表述曲线弯曲的程度。

曲线演化理论就是仅利用曲线的单位法矢和曲率等几参数来研究曲线随时间的变形。

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ＡｃｔｉｖｅＣｏｎｔｏｕｒｓＤｒｉｖｅｎｂｙＫｅｒｎｅｌ — ＢａｓｅｄＦｉｔｔｉｎｇＥｎｅｒｇｙ
ＺｈｕＸｉａｏｓｈｕ ’ ，ＳｕｎＱｕａｎｓｅｎ ¨ ，ＸｉａＤｅｓｈｅｎ ¨ ，ａｎｄＳｕｎＨｕａ￣ｉａｎｇ
ｎｅｗｐｅｎａｌｔｙｅｎｅｒｇｙａｓａｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎｔｅｒｍ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔＯｒｕｍｏｄｅｌｃａｎｓｅｇｍｅｎｔｉｍａｇｅｓ
摘要：为了改善活动轮廓模型的分割精度和效率，提出一种基于核函数的活动轮廓模型．该模型采用鲁棒的非欧
氏距离度量构造能量泛函，提高了模型的分割精度；使用指数类型的核特征函数来提升收敛速度；最后在模型中还
第２７卷第３期２０１５年３月
计算机辅助设计与图形学学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ－ＡｉｄｅｄＤｅｓｉｇｎ＆ＣｏｍｐｕｔｅｒＧｒａｐｈｉｃｓ
ＶＯ１．２７ＮＯ．３Ｍａｔ．２０１５
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９４）（ＣｅｎｔｅｒｆｏｒＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＴｅｓｔｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｙｔ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００４６）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｎｅｗｒｅｇｉｏｎ－－ｂａｓｅｄａｃｔｉｖｅｃｏｎｔｏｕｒｍｏｄｅｌｕｓｉｎｇｋｅｎｅｒｌ－－ｂａｓｅｄｉｔｆｔｉｎｇｅｎｅｒｇｙｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｅｉｃｆｉｅｎｃｙｏｆｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｋｅｍｅｌ－ｂａｓｅｄｉｔｉｆｎｇｅｎｅｒｇｙｉｓｄｅｉｎｅｆｄａｓａｋｅｍｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎｉｎｄｕｃｉｎｇａｒｏｂｕｓｔｎｏｎ－Ｅｕｃｌｉｄｅａｎｄｉｓｔａｎｃｅｍｅａｓｒｅｕｍｅｎｔｔｏｓｅｇｍｅｎｔｉｍａｇｅｓｍｏｒｅｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ａｎｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ－ｔｙｐｅｋｅｍｅｌ－ｂａｓｅｄｕｎｆｃｔｉｏｎｉｎｏｕｒｍｏｄｅｌｉｓｕｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｌｅａｄｓｔｏｆａｓｔｅｒｃｏｎｖｅｒｇｅ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｏａｖｏｉｄｃｏｓｔｌｙｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｏｆｒｅ — ｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎｗｉｄｅｌｙａｄｏｐｔｅｄｉｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｌｅｖｅｌｓｅｔｍｅｔｈｏｄｓ，ｗｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅａ
加入了水平集正则项，以避免水平集的重新初始化实验结果表明，文中模型在分割精度和分割效率上都要强于
Ｃｈａｎ — Ｖｅｓｅ模型．
关键词：图像分割；Ｃｈａｎ．Ｖｅｓｅ模型；水平集方法；核特征函数中图法分类号：ＴＰ３９１．４１
基于核函数的活动轮廓模型
朱晓舒，，孙权森¨ ，夏德深ｎ，孙怀江）
（南京理工大学计算机科学与工程学院
（ｘｉａｏｓｈｕ＿ｚｈｕ７８＠１６３．ｔｏｍ）
南京
２１００９４）
（南京师范大学分析测试中心南京２１００４６）