图像分割(水平集方法).

融合Ratio边缘信息的水平集SAR图像分割方法

融合Ｒａｉ缘信息的水平集Ｓｔｏ边ＡＲ图像分割方法
吕雁，冯大政
７０７）１０１
（安电子科技大学电子工程学院，西西安西陕
摘要：提出了一种融合边缘和区域信息的变分水平集合成孔径雷达图像分割方法．方法不需要去除该相干斑噪声的预处理过程，用具有恒虚警特性的Ｒｔ利ａｉ子提取合成孔径雷达图像的边缘信息，与ｏ算并无边缘活动轮廓模型结合建立合成孔径雷达图像分割能量泛函模型，过最小化能量泛函得到曲线演通
２１００年６月第３卷第３期７
西安电子科技大学学报（自然科学版）
ＪＯＵＲＮＡＬ０ＦＸＩＩＤＡＮＵＮＩＶＥＲ NhomakorabeaＩＴＹ
Ｊｎ２１ｕ．００
Ｖｏ．７Ｎｏ３１３．
ｄｉ１．９９ｊｉｓ１０ — ４０２１．３．１ｏ：０３６／．ｓｎ．０１２０．００００９
ｏｂｔｎｅｉｍｉａｉｆｔｅｅｒｕｎｃｉｎａ．Ｔｏｉｐｌｍｅｔｉａｅｍｅａｉａｉｄｂｙｍｎｉｚｔｏｎｏｈｎｅｇｙｆｔｏ１ｍｅｎｍｇｅｓｇｎｔｔｏｎ，ｔｅｓｌｔｏｎｏｈｅｈｏｕｉｆｔＰＤＥｓｂｙａｖａｉｔｏｎａｅｅｅｐｐｏｃｓａｒａｉｌｌｖｌｓｔａｒａｈｉｐｐｌｄ．ＴｈｅｐｅｆｒａｃｈｅｍｅｈｏｓｖｒｆｅｏｔｉｅｒｏｍｎｅｏｆｔｔｄｉｅｉｉｄｂｙｂｈｓｎｔｔｃａｄｒａｙｈｅｉｎｅｌＳＡＲｍａｓ．ＩｓｓｗｎｔｔｔｅｈｏａｃｕｒｔｌｘｒｃａｇｔｒｉｇｅｔｉｈｏｈａｈｅｍｔｄｃｎａｃａｅｙｅｔａｔｔｒｅｓｆｏｍｈｅＳＡＲｔｉａｔｗｉｈｏｎｙｄｓｃｅｓｅｍｇｅｂｕｔｕｔａｅｐｅｋｌｔｐ，ｗｈｃｓｅｓｓａｐｒｆｒｌｄｇｃｕａｙ．ｉｈｐｏｓｓｅｅｅａｂｅｅｅａｃｒｃ

基于声纳图像的水平集分割算法研究

集分割。进行仿真对比实验，实验结果显示：ＬＦ能量模型相比，与Ｂ改进的水平集分割方法更加适应于背景不均匀的声纳图像分割。
关键词：声纳图像分割；ＬＦ能量模型；Ｂ水平集；态学运算形
中图分类号：Ｔ１．３Ｎ９１７文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）１０２－３００９８（０２０－０９－０
（．１哈尔滨工程大学水声工程学院。黑龙江哈尔滨１００：５０１
２总装备部，京１００）．北０００
ห้องสมุดไป่ตู้
摘
要：针对现有的图像分割方法无法准确地分割声纳图像的问题，提出了一种改进的水平集声纳图像
分割方法。介绍了ＬＦ能量模型，鉴其无重初始化的水平集演化思想。为克服声纳图像中复杂背景带Ｂ借来的负面效应，利用形态学顶帽一底帽变换对声纳图像进行预处理，并在此基础上进行无需初始化的水平
ｅｆｃｓｃｕｅｙｔｅｃｍｐｅａｋｒｕｄｉｏａｍａｅｓｎｒｉｇｓｐｅｒｃｓｅｙｍｏｐｏｏｉａｏ－ａｆｔａｓｄｂｈｏｌｘｂｃｇｏｎｎｓｎｒｉｇ，ｏａｍａｅｉｒｐｏｅｓｄｂｒｈｌｇｃｌｐｈｔｅｔ
ａｄｂｔｍ— ａｒｎｆｒｔｎ，ｎｎｔｅｅｂｓ，ｈｖｌｅｅｍｅｔｔｎｗｔｏｔｒ — ｉａｉａｉｎｉａｒｄｕ．ｎｏｔｈｔｔｓｏｍａｉａｄｏｈｓａｉｔｅｌｅｔｇｎａｉｉｕｅｉｔｌｔｓｃｒｅｐｏａｏｓｅｓｓｏｈｎｉｚｏｉ

一种改进的快速C-V水平集红外图像分割

ｎｉｈｏｐｃｎｏｍａｉｎｂｈｎｏｆｔｒｔｏｓｒｃｘｅｎｌｖｌｃｔｏｈｕｖｅｇｂｒｓａｅｉｆｒｔｙｔｅｗｉｄｗｉｅｏｃｎｔｕｔａｅｔｒａｅｏｉｙｆｒｔｅｃｒｅｏｌｅｏｕｉｎ，Ｓｈｔｔｅａｔ— ｏｓａａｉｔｓｅｈｎｅｎｅｕｄｎｏｔｕｓａｅｒｄｃｄｖｌｔｏＯｔａｈｎｉｎｉｅｃｐｂｌｙｉｎａｃｄａｄｒｄｎａｔｃｎｏｒｒｅｕｅ．ｉＴｈｍｐｏｅｌｏｉｈａｏｔａｔｌｖｌｓｔｂｓｄｏｗｏｌｔｏｒａｉｅｔｅｃｒｅｅｏｕｉｎ，ｅｉｒｖｄａｇｒｔｍｄｐｓｆｓｅｅｅａｅｎｔｉｓｔｅｌｈｕｖｖｌｔｏｓｚ
ｍｅｈｏｅｒｔｓｍａｙｒｄｕｄａｔｃｔｕｒ．Ｍｅｎｈｌｔｄｇｎｅａｅｎｅｎｎｏｎｏｓａｗｉｅ。ｔｅＣ— ｌｖｌｓｔｉｅｌｚｄｂｒｉｌｈＶｅｅｅｓｒａｉｅｙｐａｔａ
ｍｅｔｔｏｅｏｉ．Ｔｈｒｆｒ，ｔｉｐｐｒｐｏｏｅｎｉｒｖｄｆｓｌｏｉｈｎａｉｎｖｌｃｔｙｅｅｏｅｈｓａｅｒｐｓｓａｍｐｏｅａｔａｇｒｔｍ．Ｔｈｍｐｏｅｅｉｒｖｄ
第２卷第３５期 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
２１００年５月

图像分割(水平集方法)

11
❖ 在传统的水平集方法中，初始水平集函数通常取为由初始曲线生成的符号距离函数。
d ((x, y),C)inside (C),
0,onC,
非连续性分割：首先检测局部不连续性，然后将它们连接起来形成边界，这些边界把图像分以不同的区域。这种基于不连续性原理检测出物体边缘的方法称为基于点 (边界)相关的分割技术
两种方法是互补的。有时将它们地结合起来，以求得到更好的分割效果。
5
❖ 分类—连续性与处理策略
连续性：不连续性：边界相似性：区域
❖ 图像分割在很多方面，如医学图像分析、交通监控等，都有着重要的应用。
❖ 意义
分割的结果用于图像分析，如不同形式图像的配准和融合、结构的测量、图像重建及运动跟踪等。
用于系统仿真、效果评估及三维定位等可视化系统中。可在不丢失有用信息的情况下进行数据压缩。分割后的图像与噪声的关系减弱，具有降噪功能，便于
图像分割
❖图像分割定义
按照一定的规则将一幅图像分成各具特性的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程
其它名称：
❖ 目标轮廓技术（object delineation ） ❖ 目标检测（target detection） ❖ 阈值化技术（thresholding）图像处理到图像分析的关键步骤
1
图像分割的应用
3
❖ 地位
图像处理着重强调图像之间进行变换以改善图像的效果图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测
量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图
像中各目标的性质和它们之间的相互关系，并分割：将相似灰度级的像素聚集在一起。形成图像中的不同区域。这种基于相似性原理的方法也称为基于区域相关的分割技术

融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法

ｓｇｎｔｏｎｗｉｏｅｒｅｓｇｓｅｏｆｌｅｐｃｌｉｅｅｍｅｔｉｔｕｔａｈｐｒｐｏｃｓｉｔｐｓｔｉｔｒｓｅｋｅｎｏｓ．ｎ
Ｋｅｒｓｅｇｒｄｅｔｉａｅｓｇｎａｉｎｌｖｌｅ；ｓｔｔａｈａｔｒｓｉｓｓｎｅｉｐｒｕｅｙｗｏｄｄｅｇａｉｎ；ｍｇｅｍｅｔｔｏ；ｅｅｔｓａｓｃｃｒｔｉｉｌａｃｅｉｔ；ｙｔｔａｅｔｒｃｈｃ
Ｖｌ７ＮＯ３０３ｌ－．Ｍａ０８ｙ２０
融合区域和边界信息的水平集ＳＡＲ图像分割方法
曹宗杰，庞伶俐，皮亦鸣
（电子科技大学电子工程学院成都６０５）１区域和边界信息的水平集ＳＲ图像分割方法．该方法根据ＳＲ图像的区域统计特征和边界梯度ＡＡ信息，建立Ｓ图像分割能量泛函模型；通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程；采用水平集方法求解演化方程，实ＡＲ
ＣｏｇｉＰＡＯＺｎ－ｅＡＮＧＬｎ—，ｎＩ — ｎｇｊ，ｉｇｌａｄｍｉｉＰＹｉ
（ｃｏｌｆｌｔｎｃｎｉｅｒｇＵｉｅｓｙｏＥｅｔｎｃｃｅｃｎｅｈｏｏｙｏＣｉａｈｎｄ６０５）ＳｈｏＥｅｒｉＥｇｎｅｉ，ｎｖｒｉｌｒｉＳｉｅａｄＴｃｎｌｇｆｈｎＣｅｇｕ１０４ｏｃｏｎｔｆｃｏｎ
ｏｒｇｏｎｄｅｉｆｒｔｎｉｒｐｓｄＡｎｅｅｇｎｔｏａｉｈｉｄｐｅｏＡＲａｅｓｇｅｔｔｎｎｅｉｎａｄｅｇｏｍａｉｐｏｏｅ．ｎｒｙｆｃｉｎｌｎｏｓｕｗｈｃａａｔｄｆｒＳｓｍｉｇｅｍｎａｉｏｉｄｆｄＴｅｅｅｇｎｔｎｌｏｓｓｓｏｇｏ．ａｅｒｅｉｅｒｍｘｍｕ．ｋｌｏｄｅｔａｉｎｏＳｅｍｅ．ｈｎｒｆｃｉａｎｉｔｆｒｉｎｂｓｄｔｍｄｒｄｆｏｍａｉｍ１ｅｉｏｓｉｔｆａｙｕｏｃａｅｅｖｉｈｍｏｍ ’ｅａｘｄＧｍｍａｍｏｅｄａｂｕｄｒ．ａｅｅｅｉｅｒｍｅｄｓｃａｔｅｃｎｏｒｏｅ．ａｔｌｉｅｅｔｌｄｌｎａｏｎａｙｂｓｄｔｒｄｒｖｄｆｏｇｏｅｉｃｉｏｔｕｄ１Ｐｒｉｆｒｎｉｍｖｍａｄａ

邻域变换的名词解释

邻域变换的名词解释邻域变换，又称局部变换或局部操作，是一种图像处理中常见的操作方法。

它通过对图像中的每个像素及其周围一定范围内的像素进行处理，从而改变图像的外观或特征。

邻域变换广泛应用于图像增强、去噪、分割以及特征提取等领域，具有重要的理论和实际意义。

一、邻域变换的基本原理和方法邻域变换的基本原理是基于图像的空间域，通过对像素的局部环境进行处理，以实现对整个图像的改变。

邻域变换的方法有很多种，常见的包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

1. 均值滤波均值滤波是一种简单而有效的邻域变换方法，它通过计算邻域内像素的平均值来替代中心像素的灰度值。

均值滤波主要用于图像去噪的应用，能够减少图像中的噪声，平滑图像的细节和纹理。

2. 中值滤波中值滤波是一种非线性的邻域变换方法，它通过计算邻域内像素的中值来替代中心像素的灰度值。

相对于均值滤波，中值滤波能够更好地保留图像的边缘和细节信息，常用于去除图像中的椒盐噪声。

3. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的邻域变换方法，它通过对邻域内的像素赋予权重来计算中心像素的灰度值。

高斯滤波能够产生平滑的效果，常用于图像增强和去噪的处理。

二、邻域变换在图像增强中的应用邻域变换在图像增强中具有重要作用，能够改善图像的质量和视觉效果。

以下介绍几种常见的邻域变换方法在图像增强中的应用。

1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的邻域变换方法，通过对图像的灰度值进行重新分配，增强图像的对比度和亮度。

直方图均衡化能够使图像整体变得更加清晰明亮，常被应用于图像显示和图像识别等领域。

2. 锐化滤波锐化滤波是一种通过对图像进行邻域变换来增强图像细节的方法。

它通过对图像进行高通滤波，使得图像中的边缘和纹理更加清晰和突出。

锐化滤波常用于图像增强和特征提取等任务中。

3. 维纳滤波维纳滤波是一种理想的、最优的邻域变换方法。

它基于统计模型，能够在去除图像噪声的同时保持图像的细节信息。

维纳滤波广泛应用于图像去噪和图像复原等领域，但对于复杂的噪声情况和模糊图像可能效果有限。

基于改进水平集的医学图像分割

摘要：针对ＣＶ法的水平集图像分割法缺少局部控制能力等问题，提出了基于物体边界梯度的指数级加速因子模．
型，通过使用局部图像信息，该模型可以在较少的迭代次数内分割灰度不均匀图像。在规则化项中引入能量惩罚项，
消除了传统Ｃａ－ｅｈｎＶｓｅ模型的重新初始化操作。此外，给出了一个基于演化曲线长度变化的水平集演化终止准则。实
水平集方法已经成为图像分割领域的一个研究热
因此，对水平集方法进行研究是非常有必要的。同时，
２１年１０卷１月第６第１期
中国科技论文在线
ＳＥＣＥＡＥＬＮＣｌＮＰＰＲＯＮＩＥ
、１Ｏ，６．０Ｎ１．
Ｊｎ．ａ２０ｌｌ
基于改进水平集的医学图像分割
王明泉，梁君婷，冯晓夏
（中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室，太原００５）３０１
ｆｗｅｔｒｔｎ．ｄｔｅｐｎｌｉｇｅｅｇｅｍｌｎｔｓｔｅｔｅｃｎｕｉｇｒ — ｉａｉｔｎｐｏｅｓｅｒｉａｉｓＡｎｅａｉｎｎｒｙｔｒｅｉａｅｉ－ｏｓｍｎｅｉｔｌａｏｒｃｓ．Ｗｈｔｒ，ａｅｏｈｚｍｉｈｍｎｉｚｉａ＇ｍｏｅｓｔｒｉａｏｒｔｒｏａｅｎｔｅｌｎｔｈｎｅｏｈｅｅｏｖｇｃｒｅｉｒｐｓｄｔｎｕｅｔａｅｅｏｖｇｃｒｅｃｅｍｎｔｎｃｉｉｎｂｄｏｅｇｈｃａｇｆｔｖｌｉｕｖｓｐｏｉｅｓｈｎｏｅｏｅｓｒｔｔｖｌｉｕｖａｈｈｎｎ

基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法

基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法在图像分割领域，很多研究者使用不同的算法来提高图像分割的准确度和效率。

水平集分割（Horizontal Segmentation）技术是一种有效的分割技术，它能够根据像素的垂直灰度梯度来快速分割图像。

但是，传统的水平集分割方法很难应用于彩色图像，因为其灰度变化不明显。

因此，为了在彩色图像上实现高效的分割，研究者提出了基于HSI空间彩色差的快速水平集分割（Fast HSI-Based Horizontal Segmentation）方法。

HSI空间是一种颜色空间，它是根据空间位置，像素灰度和色度变化组成的RGB空间，其把图像颜色分解为色彩（hue），饱和度（saturation）和亮度（intensity）三个因素。

随着HSI颜色空间的不断发展，研究人员开始开发基于该空间的图像处理算法，以解决图像分割等计算机视觉问题。

基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法将像素的颜色分为两个类别：一个类的颜色是彩色的，一个类的颜色是灰度的。

利用这种分类，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法能够利用HSI空间的彩色差来检测图像的水平线。

根据检测的水平线，可以实现快速的图像分割。

基于HSI空间彩色差的快速水平集分割法的具体实现步骤如下：首先，将图像转换为HSI空间，然后，对每个像素的HSI空间进行彩色差分析，以检测图像的水平线。

最后，通过检测的水平线实现快速的图像分割。

与传统的水平集分割方法相比，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法具有若干优点：首先，它可以提高图像分割的准确性，可以帮助更好地提取图像轮廓；其次，它可以有效减少图像分割消耗的时间，更快地实现分割；最后，它可以有效应用于彩色图像，从而更好地提取特征。

因此，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法是一种有效的图像分割方法，它可以提高图像分割的准确性和效率，有效地处理彩色图像，并减少分割消耗的时间。

另外，在实现该方法时，还可以结合其他图像分割算法，如K-Means聚类算法，以进一步提高图像分割的性能。