基于改进几何活动轮廓模型的图像分割算法
基于改进的聚类算法的图像分割技术研究
基于改进的聚类算法的图像分割技术研究摘要：图像分割是图像处理中的重要任务之一，它对于图像的理解和分析具有重要意义。
本文研究了基于改进的聚类算法的图像分割技术。
首先介绍了图像分割的定义和意义，然后详细介绍了常见的聚类算法及其在图像分割中的应用。
基于此，我们提出了基于改进的聚类算法的图像分割方法，并在多个图像数据集上进行了实验验证。
结果表明，我们的方法在准确性和效率上都取得了显著提升，具有实际应用价值。
1. 引言图像分割是将图像划分为具有一定语义的区域或像素集合，是图像处理和计算机视觉中的关键任务。
图像分割可以用于目标检测、图像分析和理解等领域。
传统的图像分割方法主要基于阈值分割和边缘检测，这些方法在一些简单场景下效果较好，但在复杂场景下存在一定的局限性。
近年来，聚类算法被引入到图像分割中，并取得了一定的研究进展。
2. 聚类算法的介绍聚类是一种无监督学习方法，将数据集划分为若干个相似的子集，每个子集称为一个簇。
常见的聚类算法包括K均值算法、层次聚类算法和谱聚类算法等。
这些算法在文本和数据挖掘等领域已经得到广泛应用，并且逐渐在图像领域中引起了研究者的兴趣。
3. 聚类算法在图像分割中的应用聚类算法在图像分割中的应用可以分为基于像素和基于区域的方法。
基于像素的方法将每个像素视为一个数据点，然后使用聚类算法将像素划分到不同的簇中。
基于区域的方法首先将图像划分为相似的区域，然后使用聚类算法进一步合并或分割这些区域。
这些方法都在不同程度上提高了图像分割的准确性和效率。
4. 基于改进的聚类算法的图像分割方法为了提高图像分割的准确性和效率，我们提出了一种基于改进的聚类算法的图像分割方法。
首先，我们使用K均值算法初始化聚类中心，并与传统的K均值算法相比，我们通过引入自适应权重和距离约束来提高其准确性。
然后，我们采用一种改进的层次聚类算法，通过考虑区域的相似性和距离约束来减少误差传播。
最后，我们使用谱聚类算法来进一步优化分割结果，以提高图像的连续性和整体性。
基于形态学和活动轮廓模型的活体细胞图像分割算法
变化特性 ， 有助于理解这些变化和其他 生化过程的
关系．
现有细胞轮廓分割方法的主要缺点是 ： 需要大
量 的人 工干 预． 因此 ， 有必 要发 展 自动 获取 活 体细 胞
起初 ， 生物学家和医学 工作者研究细胞的形态
收稿 日期 ：０ ６ ３—０ ２０ ４６１
作者简介 ： 陈会羽（ ９０ ） 男 ， １８ 一 ， 浙江金 华人， 助教 ， 研究方向为图像 处理 算法 ，Ｅ— ｉ ａ ａ ｍｙｏ＠ １６ ｃ （ ｍａ ） ｎｔ ｙｕ ２ ． ｏ ｌ ｏ
准确的细胞轮廓．实验表明该算法鲁棒性和准确性较好 ， 能在无人 工干预 的情况下获取 准确 的细
胞 边 缘ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
关键词 ： 活体 细胞 ；细胞 边缘 ；活动轮 廓 ；形 态学 中 图分类 号 ： Ｐ９ ．１ Ｔ ３ １４ 文献 标 志码 ： Ａ
Ａｕ ｏ ａ ｉ ｉ ｏ－ ｅｌ ｌ ｒ ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ｔ ｍ ｔｃ ｖ ｖ ｃ ｌｕ ａ ｅ ｍ ｎ ａ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ
ｒ ｃ ｎ ａ ｕ ｏ ａｉａ ｌ ｅ ｅ ｔｔｅ ｉ ｔｇ ａ ｅ ｎ ｉ ｇｅ ｐ ｘ ｌｅ ｇ ｆｖｖ ・ ｅ１ ａ ｙ ａ ｄ ｃ ｎ ａ ｔｍ ｔｃ ｌｙ ｄ ｔｃ ｈ ｎ ｅ ｒ ｔ ｄ ａ ｄ ｓｎ ｌ・ ｉ ｅ ｄ ｅ ｏ ｉ ｏ ｃ ｌ． Ｋｅ ｏ ｄｓ：ｖｖ ・ ｅ ｌ ｅ ｌｅ ｇ ｙｗ ｒ ｉｏ ｃ ｌ ；ｃ ｌ ｄ ｅ；ａ ｔ ｅ ｃ ｎｏ ｒ ｃ ｉ ｏ ｔｕ ；ｍ ｏ ｈ ｌｇ ｖ ｐ ｒ ｏｏ ｙ
Ｄａ ｅ ｌ ｎ ｌ Ｓ ｃ ０ ｍ ｏｒ ’ ’ Ｒｉ ａ １ ｐｈｏ ‘ 一 ａｎｄ ａ ｔ ｏｎｔ ｕｒ ｍ ０ｄｅ ｌ ｌ ｏ ｃ 一 ｃｉ ‘ ｖｅ ｃ ｏ ｌｌ ■
基于改进Swin-Unet_的遥感图像分割方法
ＡＳＰＰ）模块，用于提取不同尺度信息，增大感受野，
提取 更 多 细 节 信 息。其 中，Ｓｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ Ｂｌｏｃｋ
可以提取图像特征，Ｐａｔｃｈ Ｍｅｒｇｉｎｇ 操作的主要作用
是下采样，可以将特征图的长宽变为原来的一半，同
时通道数增加为原来的 ２ 倍。解码器部分包括了多
个残差 模块 （ Ｓｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
和 异 物 同 谱 现 象 明 显 ［２］，给 遥 感 图 像 分 割 带 来 了 很大挑战。
近年来，越来越多的学者针对如何提高遥感图 像 分 割 精 度 的 问 题 展 开 了 研 究 ［３］。 阈 值 分 割 算 法 通过选取合适的阈值来实现目标和背景的分离，算 法难度小、实现简单，能够实现图像的快速分割［４］， 但对噪声比较敏感［５］，不适用于复杂场景下的遥感
１ 基于改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的遥感图像分割网络
１． １ 网络结构
本文在 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的基础上加以改进来实现遥
感图像分割，改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 网络结构如图 １ 所示。
改进后的 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 网络包括编码器、解码器和跳
跃连接 ３ 个部分。在编码器部分，输入图像先通过
图像分块处理（Ｐａｔｃｈ Ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）操作，将输入图像划
基于改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的遥感图像分割方法
张 越，王 逊
（江苏科技大学 计算机学院，江苏 镇江 ） ２１２１００
摘 要：针对遥感图像数据本身存在分辨率高、背景复杂和光照不均等特性导致边界分割不连续、目标错分漏分以及
存在孔洞等问题，提出了一种基于改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的遥感图像分割方法。在编码器末端引入空洞空间金字塔池化 （Ａｔｒｏｕｓ
ＲｅｓＳｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
改进活动轮廓模型的SAR图像分割新算法
改进活动轮廓模型的SAR图像分割新算法
杨琳，张桂滨*，洪英杰
航天天绘科技有限公司西安分公司，西安 710054
*山东科技大学，青岛 266590
摘要： SAR图像分割是SAR图像处理的一项关键技术，是进一步进行SAR图像识别、分析和理解的基础，是SAR图像处理到SAR图像分析的关键步骤。
SAR图像中相干斑噪声的存在，使SAR图像分割变得非常困难。
传统的SAR图像分割算法需要通过预处理抑制相干斑噪声，而此类处理方法在抑制噪声的同时，不可避免地损失目标区域的边缘信息，存在分割边界不完整、分割精度不高等问题，难以满足实际的SAR图像分割需求。
针对这一难题，本文以提高分割精度，保护图像的几何结构边缘和提高算法的鲁棒性为目标，提出了一种适用于处理SAR图像分割的改进活动轮廓模型。
新模型同时结合SAR图像Gamma分布统计特性的区域信息和边缘信息，首先通过引入基于ROEWA算子边缘指示函数加权非凸的正则化项，定义了新模型的能量泛函。
然后极小化能量泛函，建立了水平集函数演化的偏微分方程。
最后对水平集演化方程的数值求解，实现了对SAR图像感兴趣区域的分割。
分别采用仿真图像和实测SAR图像对新模型进行验证。
实验结果表明，新模型对SAR图像具有很强的边缘定位能力，能使目标区域分割更完整。
关键词：相干斑噪声；活动轮廓模型；SAR图像分割；正则化。
图像处理中的图像分割算法改进方法
图像处理中的图像分割算法改进方法图像分割是图像处理领域中的重要任务，它旨在将一幅图像划分为一组具有相似特征的区域。
对图像进行有效的分割可以提取出感兴趣的目标，并为后续的图像分析和理解提供基础。
然而，由于图像中存在复杂的噪声、背景干扰以及目标形状和大小的差异，图像分割任务一直面临着挑战。
为了进一步提高图像分割的性能，研究人员提出了许多改进方法。
本文将介绍几种常见的图像分割算法改进方法，并讨论它们的原理和优缺点。
一、区域生长算法区域生长算法是一种基于类似区域像素特征的图像分割方法。
该算法从一组种子点出发，逐步生长和合并具有相似特征的像素。
该方法的主要优点是对不同大小、形状和纹理的目标具有较好的适应性。
然而，传统的区域生长算法容易受到噪声和纹理差异的影响，导致分割结果不准确。
为了改进该方法，研究人员提出了以下几种改进方法：1.多特征融合：将像素的多个特征（如颜色、纹理、梯度等）融合起来进行区域生长。
通过融合不同特征，可以减轻单一特征带来的误差，提高分割的准确性。
2.自适应阈值选择：传统的区域生长算法中，阈值通常是手动设置的，无法适应不同图像的特点。
采用自适应的阈值选择方法，可以根据图像的特征动态地选择合适的阈值，从而提高分割的鲁棒性。
3.分层分割策略：将图像分割任务分为多个层次，通过逐层分割和合并来获取更精确的结果。
这种策略可以提高分割的效率和准确性，并适用于大规模图像的处理。
二、基于深度学习的图像分割算法随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像分割算法在近年来取得了巨大的成功。
深度学习模型能够学习到图像的高级特征表示，从而提高分割的准确性和鲁棒性。
以下是几种常见的基于深度学习的图像分割算法：1.卷积神经网络（CNN）：CNN是一种常用于图像分割的深度学习模型。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以学习到图像的局部和全局特征，从而实现像素级别的分割。
然而，传统的CNN在处理细节和形状复杂的目标时存在一定的困难，因此研究人员提出了一些改进的网络结构。
基于改进活动轮廓模型的人脸分割
基于 曲线演 化 的方 法是 近年 来被 广泛 应用 于 图像分割 领 域的分 析方 法 。 由 Ｏｓｅ 与 Ｓｔｉｎ提 出的 ｈｒ ｅｈａ
水平 集方法 ［ ］有 效解决 了曲线拓 扑变 化 、 算 不稳定 等 问题 ， １， 计 并得 到 了广泛 的应用 ［ ３ 人脸分 割是 人脸 ｓ。 － ｓ 特征 检测 和人脸 识别等 人脸 图像分析 的重 要前提 。 但是 由于 人脸形 状 的多样性 和复 杂性 ， 在使用 刚性模 型 提取 人脸轮廓 时遇 到 了很大 困难 ， 常规 的边缘检 测算 子得到 的边 缘一般 都是 不连续 的 ， 而 因此基 于 曲线 演
第２卷 第 ３ ８ 期 ２１ ００年 ９月
广西 师范大 学学 报 ： 自然科学 版
Ｊｕ ｎ ｌ ｆ ａｇ ｉ ｏ ｍａ Ｕｎｖ ｒｉ ： ｔｒｌ ｃ ｎｅＥ ｉｏ ｏ ｒａ ｎ ｘ Ｎ ｒ ｌ ｉｅｓ ｙ Ｎａｕａ ｉ ｃ ｄｔ ｎ ｏ Ｇｕ ｔ Ｓｅ ｉ
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ ３ １２ ．
化 的方法在 解决 人脸轮 廓提取 中展 现 了令 人鼓舞 的前 景 。 本 文提 出一个 结合 几何活 动轮廓 模型 和 ｃ Ｖ 模型 的方 法进 行人 脸轮 廓提 取 ， 仅减 少 了人脸 轮廓 边 — 不
界模 糊 、 度渐 进性 差所 引起 的演 化 曲线检 测偏差 ， 且演 化 曲线不 会产 生边 缘断 裂 ， 灰 而 以便 对 其进行 后 期 处理 ， 能够 得到 较好 的 人脸 分割 ； 外 ， 文还 对 模型 的 数值计 算 进行 研 究 ， 出 了 Ｃ Ｖ 模 型 的窄带 实 现 此 本 提 —
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
服 几何 活动轮 廓模型 的缺 点 ， 即不 依赖于 图像 的边缘 信息 ， 区域 分割 逼近 全局最 优 。但 却难 以刻 画边界 使
基于改进Snake模型的医学图像分割
Ｖ０ ． ＮＯ． １ ３ｌ ２
Ａｐｒ ． ２ ０ ０１
文章 编号 ：６ ２— ８ １ ２ １ ） ２— ０ ４— ４ １７ ６ ７ （ ０ ０ ０ ０ ５ ０
基 于 改进 Ｓ ａ ｅ模 型 的 医学 图像 分 割 ｎｋ
薛 冰 高春 庚 宋 书 中 ， 丰年 ， ， 刘
（ ． 南 城 建 学 院 计 算 机 科 学 与 工 程 系 ， 南 平 顶 山 ４ ７ ４ ；． １河 河 ６ ０４ ２ 济源 职业 技 术 学 院 计 算 机 系 ， 南 济 源 ４４ ０ ；． 南 河 ６ ６０ ３ 河
部 能 量 项 ， 出 了一 种 基 于 梯 度 矢 量 流 活 动 轮 廓模 型 的 医学 图像 分 割 算 法 。该 算 法 用 梯 度 矢 量 流 代 替 图 像 梯 提 度 进 行 外 部 能 量 的计 算 ， 服 了传 统 Ｓａ ｅ 型 力 场 范 围小 以 及 不 能 收 敛 于 凹 形 边 缘 的 缺 点 。实 验 结 果 表 克 ｎｋ 模
制 … 。针对传 统 Ｓａｅ 型 的这 些缺 点 ， 文对传 统 Ｓａｅ 型 的外 力项 进行 改 进 ， 梯 度矢 量场 代替 ｎｋ 模 本 ｎｋ 模 用
传统模 型 的梯度 场 ， 运用 这一模 型对 医学 图像进行 分 割 。 并
１ 传 统 Ｓ ａ ｅ模 型 原 理 ｎｋ
传 统 的 Ｓ ａｅ 型是 在 内力 、 ｎｋ 模 图像 力 和外部 约束 力共 同作用 下移 动的变 形轮廓 线 ： ｓ （ ）＝（ ｓ ， （ ） ｙ ｓ ） 其 中 ｓ ０ １ 为 曲线参 数 ， （） ， ∈［ ， ］ 它通过 最小化 下 面的能量 函数来 达 到锁定 图像 特征 的 目的 ］ ：
基于改进的参数活动轮廓模型的图像分割方法
离势能模 型作为 自适应外 力 ， 能很 好地引导 Ｓ ＫＥ逼近真 实边界 而不依赖 于特定 的初始 轮廓 的位 置。实验 结果 ＮＡ 表明 ： 该算法快速 有效 ， 能在更大的范 围内捕 捉图像特征 ， 是一 种有效的图像 分割 的算 法。
关
键
词： 医学 图像 分割 ； 参数 活动轮 廓模型 ；Ｎ Ｅ； 离势能 Ｓ ＡＫ 距
文章 编 号 ：Ｉ７ ．７ ２ ２ ０ ）２０ ７０ ６ １１ ４ （０ ８ ０ ． １ ．４ １
基 于 改 进 的 参 数 活 动 轮 廓 模 型 的 图像 分 割 方 法
张程 睿 ， 余艳梅 ， 罗代 升 ， 叶 波 ， 谢勤彬
（ 川 大学 电子信 息 学院 图像 信 息研 究所 ， 川 成 都 ６０ ６ ） 四 四 １０４
疾 病 的诊 断 和治疗 有 重 要意 义 。
活动轮廓模型是近年来发展起来的一种新的图像分割方法并被广泛应用于医学图像分割中。活动轮廓分为 参数活动轮廓模型以及几何活动轮廓模 型。几何活动轮廓模型基于曲线演化理论 和水平集方法ｌ 。参数活动 【 ｌ
轮廓模型也称 Ｓ ａｅ ｎｋ 模型 ， 是基于最小能量函数理论的一种图像分割方法 。该模型在变形过程 中以显式参数的 形式表达轮廓 曲线 ， 该表达形式允许与模型直接交互 ， 有利于快速实时实现。 自 Ｋ ｓ 等人提 出 Ｓ ａｅ ａ ｓ ｎｋ 模型 Ｊ 以 来， 越来越多的改进方法被提 出。传统 Ｓ ａｅ ｎｋ 模型对初始位置很 敏感 ， 须给定在图像边缘附近 ， 必 否则很可能收 敛到局部能量极小点【 ３。为了扩大传统活动轮廓模 型对于图像边缘的捕获范 围，ｏ ｅ 等人提 出了气球模型 。 ３ ｊ Ｃ ｈｎ Ｊ Ｘ 和 Ｐｉ ｅ 出了梯度矢量流（ ｒ ｉ ｔ ｃ ｒ ｌ Ｇ Ｆ ［来代替模型中的图像 力量 ， ｕ ｒ ｃ提 ｎ Ｇａ ｅ ｔ ｏ ｄ ｎ Ｖｅ ｏ Ｆ ｗ， Ｖ ） ５ Ｊ 在迭代计算 Ｓ ａｅ ｎｋ 前
基于改进活动轮廓模型的超声图像分割
决 的世界性 难题 。
型， 但初始轮廓必须给定在图像特征附近。 本文对 Ｓａｅ ｎ 模型进行了如下改进 ： 给 出了 ｋ ①
不 同的 内部能 量 表 达 式 ， 免 Ｓａｅ在 优 化 过 程 中 避 ｎ ｋ
收缩成一点 ； 采用一个外加 的 自适应控制力 ， ② 从
授， 博士生导师 ， 研究方 向： 信号与信 息处 理 ， 图像处理 ， 模式 识别 与人工智能 ， 计算机视觉 ， 生物医学 图像 与生物信息处理 ， 智能系 统与设计等 。
（ ） ， １ 式 Ｅ 为内部能量项 ，ｉ 为图像能量项。 Ｅ
Ｅ．（ （ｓ ｍ ｔ ）＝ ｛ ｓ （）Ｉ ＋ （）Ｉ ｓ Ｊ（）Ｉ （）Ｉ ／ Ｂ ｓ ｓ ｝２ （） ２ 式 （ ） ， 阶 和二 阶 导 数项 称 为弹 性 能 量 和刷 性 ２中 一
改进 ， 使其能在 更 大 的 范 围 内捕 获 图像 特 征 。为 了 解 决 凹陷 区域 的 收敛 问题 ， 献 ［ ］ 出 了梯 度 向 文 ７提 量 流 （ｒｄｅｔ ｅｔｒ ｏ ｇａｉ ｃ ｗ，Ｇ Ｆ 来 代 替模 型 中的 图 ｎｖ ｏｆ ｌ Ｖ ）
像， 在迭化计算 Ｓａｅ ｎ 前必须求解偏微分方程组 以 ｋ
生， 研究方 向： 图像处理， 生物 医学图像与生物信息处理 ， Ｅ—ｍ ｉ ａ： ｌ
ｖ ｑ ｚｙ １ ３ ｔ ｍ。 ｒ ｂｔ＠ ６ ． ｏ ｘ
Ｅａ（ （ ）＝【 Ｅ （ （ ） ｓ ｎ （ ｉ ｓ ）＋
Ｅ一 （ （ｓ ｉ ））） （） １
通信作者简介 ： 罗代升（ ９８ ） 男（ ， １４ 一 ， 汉） 四川成都人 ， 博士 ， 教
获得 Ｇ Ｆ 增 加 了计 算 的复 杂性 。文献 ［ ］ 出 了 Ｖ ， ８提 基 于 贪 婪 算 法 （ ｅｄ ｌ ｒｈ 的 快 速 Ｓａｅ模 ｒ ｇ ｅｙａｇ ｉ ｍ） ｏｔ ｎ ｋ
基于EMD的快速活动轮廓图像分割算法
ａｆ ｔａｔ ｅｃｎｏ ｒｍｏ ｅ ｂ ｅ ｎ Ｅ ｒｈ Ｍｏ ｅ’Ｄｉ ａ ｃ Ｅ ｃｉ ｏ ｔｕ ｄ ｌ ａ ｄ ｏ ａｔ ｖ ｒ ｓ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｅ（ ＭＤ）ｉ ｐ ｏ ｏｅ ｎ ｌａ ａ ｔｄ ｔ ｅｍｅ ｔ ｓ ａ ｖ ｓ Ｓ ｔ ｓ ｒｐ ｓｄａ ｄｗｅ ｄ ｐｅ ｏｓｇ ｎ ｌ
第 ３ 卷第 ５ ２ 期
２１ ００年 ５月
电
子
与
信
息
学
报
Ｖ＿ ． ２ ． ０ ３ Ｎｏ ５ １ Ｍ ａ ０ ０ ｙ２ １
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＥｌｃ ｒ ｎ ｃ ｏ ｒ ａ ｅ ｔ ｏ ｉ ｓ＆ Ｉ ｆ ｒ ａ ｉ ｎ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｎ ｏ ｍ ｔｏ ｃ ｎ ｌ ｇ
基 于过 分 割 的 规 则化 和 快 速 曲线 演 化 方 法 ，很 好 地 克 服 了传 统 模 型 的 冗 余 轮 廓 、计 算 复 杂 等 问题 。 合成 图像 和 遥 对
感 图像的实验结果证 明了算法的有效性。 关键词：图像分割 ；活动轮廓；相似 性测度 ；Ｅ ｒｈＭｏ ｅ’ Ｄ ｓａ ｃ Ｅ ａｔ ｖ ｒ ｉ ｎ ｅ（ＭＤ） Ｓ ｔ ；过分割
中图分类号 ：Ｔ ３１ Ｐ ９ Ｄ Ｉ １． ２／ Ｐ ． ４ ． ０． ６３ ０ ：０ ７４Ｓ ． １ ６ ０９ ０４ ３ Ｊ１ ２ ０
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１０—８６２１） － ９－ ０９５９（ ００ １ ４０ ０ ５０ ６
Ｆ ｓ ｃ ｉ ｅ Ｃｏ ｔ ｕ ｏ ｅ ｏ ｍ ａ ｅ Ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ａ ｔ Ａ ｔｖ ｎ ｏ ｒ Ｍ ｄ ｌｆ ｒ Ｉ ｇ ｅ ｍ ｎ ａ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ ＥＭ Ｄ
Ｏｖ ｒ ｅ ｅ ｔ ｔｏ ｅ ｓｇ ｎ ａ ｉｎ ｍ