主动轮廓图像分割综述

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主动轮廓算法 python

主动轮廓算法 python主动轮廓算法是一种常用于图像分割的算法，它能够自动地将图像中的目标对象轮廓提取出来。

这一算法能够在医疗影像、自动驾驶等领域有着很广泛的应用。

本文将介绍如何在 Python 中使用主动轮廓算法实现图像分割。

第一步：导入相应的库在 Python 中，要使用主动轮廓算法，我们需要导入 numpy 和skimage 中的相应模块。

具体代码如下：```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import data, img_as_floatfrom skimage.segmentation import active_contour```第二步：读取图像要对图像进行分割，我们首先需要读取图像。

这里我们使用skimage 库自带的一张图像，具体代码如下：```pythonimage = img_as_float(data.camera())```第三步：生成初始轮廓接下来，我们需要生成初始的轮廓。

我们可以使用一些预定义的方法生成初始轮廓，如圆形、矩形等。

下面是生成圆形轮廓的代码。

```pythons = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)x = 220 + 100*np.cos(s)y = 100 + 100*np.sin(s)init = np.array([x, y]).T```第四步：运行主动轮廓算法有了初始轮廓，我们就可以运行主动轮廓算法了。

在这里，我们可以设置循环的次数、阿尔法值以及 beta 值等参数。

代码如下：```pythonsnake = active_contour(gaussian(image, 3),init, alpha=0.015, beta=10,gamma=0.001)```这里的 gaussian 用于对图像进行高斯滤波以平滑图像。

基于双边滤波的主动轮廓模型细胞图像分割方法

价值工程0引言在各种图像处理包括细胞图像处理过程中，常常会使用高斯算子对对图像进行滤波处理。

其主要的原因是真实图像由于设备的限制，一般都带有噪声，需要使用一定的算法对图像进行平滑处理。

处理噪声的方法很多，从处理方法上来说，主要分为空域滤波和频域滤波。

空域滤波技术主要有均值滤波、中值滤波、高斯滤波[1]、拉普拉斯变换等各种方法。

频域滤波是先将时域信息转换到频域，在频域中对图像信息进行处理，处理完毕后再转换成时域的一种方法。

在进行图像分割过程中，选择合适的去噪增强算子对图像进行处理直接影响到分割处理的效果。

双边滤波自从被提出以来，因为其具有保留边界的同时又能起到平滑的应用效果，被广泛应用于各种图像增强之中。

本文将双边滤波算子引入主动轮廓分割模型，并将构造出来的区域主动轮廓模型应用于图像分割过程中，推导出水平集函数的演化过程。

并将该水平集分割函数应用于具体的细胞图像分割过程之中。

1基于双边滤波的图像分割能量传导模型1.1双边滤波介绍二维图像可以定义为一个二维矩阵，其中每个元素对应相应位置的像素，元素值即为该像素的灰度值。

记Ip 为图像位于位置p=(pi,pj)处的像素值，记F[I]为应用滤波器F 到图像I 的结果。

高斯滤波计算公式为：GF[I]p =q ∈SΣG σ（‖p-q ‖）I q（1）其中‖p-q ‖为像素p 和像素q 之间的距离，而为G σ———————————————————————作者简介：本文受下列项目资助：中央高校基本科研业务费专项资金，项目编号：12CX04076A ；山东省自然科学基金面上项目，项目编号：ZR2012HM060。

作者简介：马竟锋（1974-），男，安徽安庆人，中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院，讲师，博士，研究方向为医学图像处理。

基于双边滤波的主动轮廓模型细胞图像分割方法研究Research on Cell Image Segmentation Method of Initiative Contour Model Based on Bilateral Filtering马竟锋MA Jing-feng ；李晓旭LI Xiao-xu ；罗琳LUO Lin ；祁鑫QI Xin（中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院，青岛266580）（China University of Petroleum （East China ）School of Computer and Communication Engineering ，Qingdao 266580，China ）摘要：区域主动轮廓模型采用先验知识指导建立分割模型，并在分割的过程中采用水平集演化的方式使得零水平集自动收敛于目标物体的边界。

图像分割综述

摘要图像分割是把图像划分为有意义的若干区域的图像处理技术，分割技术在辅助医学诊断及运动分析、结构分析等领域都有着重要的研究价值和广泛的应用发展前景。

在阅读大量文献的基础上，本文对图像分割技术的理论基础、发展历程及图像分割方法的热点、难点问题进行了分类综述，对不同分割算法优缺点进行了总结和归纳，并对图像分割的发展趋势进行了初步的展望和预测。

在此基础上，为了对图像分割理论有更直观的认识，本文选取并行边界算法和分水岭算法这两种方法，用MATLAB软件进行了基础的仿真，并对结果进行了分析和总结，本文重点对一些近年来新兴的算法，比如水平集（Level-set）算法、马尔科夫随机场算法（Markov）、模糊算法、遗传算法、数学形态学算法等进行了概略性的探讨，对这些新兴算法的特点、原理、研究动态进行了分析和总结。

关键词：图像分割；边界；区域；水平集；马尔科夫AbstractImage segmentation is an image processing technology that divides the image into a number of regions. Image segmentation has very important significance in supporting medical diagnosis, motion analysis, structural analysis and other fields.Based on recent research, a survey on the theory and development of image segmentation, hot and difficult issues in image segmentation is given in this article. And describes the characteristics of each method as well as their respective advantages and disadvantages in image segmentation .This article introduces and analyzes some basic imaging and image segmentation methods in theory and describes the development trends of medical image segmentation. To have a better understanding of image segmentation, I use MATLAB software to stimulate on images about the parallel edge algorithms and watershed algorithm. And the analysis of the segmentation results is given in the article.This article introduces and analyzes the new algorithms in recent years such as Level-set algorithm, Markov algorithm, Fuzzy algorithm, Genetic algorithm and Morphological algorithm. In this paper, the features, theory and research trends of these algorithms are analyzed and summarized.Keywords: Image segmentation; Border; Area；Level-set；Markov第1章引言1.1 图像分割的背景和重要作用图像是传达信息的一种方式，图像中含有大量的有用信息，理解图像并从图像中抽取信息以用来完成其他工作是数字图像技术中一个重要的应用领域，而理解图像的第一步就是图像的分割。

图像分割方法及性能评价综述

值曲面实现图像分割。２３基于区域的分割方法．
基于区域的图像分割考虑了图像的空间信息，图像灰度、如纹理、色和像素统计特性等，颜进而将目标对象划分为同一区域的分割方法。常见的区域分割方法主要有：区域生长法、裂合并法和分水岭分分
第２３卷第３期
２１年９月０１
宁波工程学院学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＩＮＧＢＯＵＮＩＶＥＲＳＴＯＦＴＥＣＩＹＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖｏ．３Ｎｏ３１２．
Ｓｐ．０１ｅｔ２１
图像分割方法及性能评价综述
收稿日期：０１０２１ — ３—１１作者简介：瑞，，徐男宁波大学科技学院。
徐瑞：像分割方法及性能评价综述图
７７
度向量的幅值或二阶导数过零点信息作为边缘点的判断依据。除了直接利用边缘检测算子提取图像边缘外，还有一些方法也相继被提出，边缘松弛法、界跟如边踪、图像滤波、尺度变换和主动轮廓（ｃｉｃｎｏｒ等。文献［］提出了一种基于变分的图像分割多ａｔｅｏｔ）ｖｕ８还算法，该算法以图像的边缘点为插值点，同时采用一种全局收敛的松弛算法，小化能量函数产生的阈极
徐瑞
（宁波大学科技学院，江宁波，１２１（浙３５１）摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，完成图像识别、是目标跟踪等复杂处理任务的关键法，绍了每种方法各自的特点及在分割处理时的性能。同时，对图像分割的介还性能评价方法做了简要介绍。

一种集成模糊特征的测地线主动轮廓模型的图像分割

ｐｒｒｎｅｆｅｍｅｔｇｃｎａｅｎｏｖｘｏｊｃｎｒｖｄｓｎａｃｒｔｓｇｎａｏａｄｅａｄｎｉｅｆｍａｃｇｎｉｏｃｖｄｃｎｅｂｅｔａｄｐｏｉｃｕａｅｍｅｔｔｎｔｗｅｋｅｇｓｎｏｓｏｏｓｎａｓｅａｅｉｏｅ
图像的分割。图像分割的实验说明新的模型对图像分割具有良好的性能。关键词：模糊特征；测地线主动轮廓；图像分割
中图分类号：Ｔ３１１Ｔ１．３Ｐ９．；Ｎ９１４７文献标志码：Ａｄｉ１．９９．ｓ．０３５１２１．．２ｏ：０３６￣ｉｎ１０－０Ｘ．００４０２ｓ０
第３卷第４期７
２ｌ００年４月
光电工程
ＯｐｏＥｌｃｒｎｉｇｉｅｒｎｔ — ｅｔｏｃＥｎｎｅｉｇ
Ｖｌ７ＮＯ４ｂ－．．３Ａｐｉ２１ｒｌ００，
文章编号：１０ — ０Ｘ（０００ — １３００３５１２１）４０１ — ５
（ｃｏｌｆＭａｈｍｔｓ＆Ｐｙｉ，ｉｎｓｏｔｈｉＵｉｅｓｙＣａｇｈｕ２３６，ｉｎｓＰｏｉｃ，ｈｎ）ＳｈｏｏｔｅａｉｃｈｓｓＪａｇｕＰｌｅｎｃｎｖｒｉ，ｈｎｚｏ１１４ＪｇｕｒｖｅＣｉａｃｙｃｔａｎ
０引言
图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域分开来，这些互不相交的区域都满足特定的一致性。图像分割是图像处理和计算机视觉领域的一个基本问题，已从经典的依据灰度与梯度的分割方法（阈值它如化、边缘检测）发展到结合各种信息的分割方法。充分利用信息是解决一些目标不完整或背景复杂图像分割的有效方法。近几年可形变模型（ｅｏｍａｌＭｏｅ）Ｄｆｒｂｅｄ１受到广泛关注【Ｊ。可形变模型可以综合对图像数据的各种解释和人的先验知识，能把对Ｅ标的几何形状限制和图像特征无缝的集成在一起。要做到这一点是通ｌ过定义能反映这种限制以及形变轮廓自身特征的能量函数。通常能量函数有可形变模型的内部能量和由输

一种基于主动轮廓模型的心脏核磁共振图像分割方法

矢量流外力模型ＧＮＧ，为对梯度矢量流（ＶＦ的改进，外力场同时保持了切线方向和法线方向有偏的扩ＢＶＦ作Ｇ）该
散，有捕捉范围大、噪能力强，在弱边界泄漏等问题上性能突出．左室壁内膜的分割而言，虑到左室壁的具抗且就考近似为圆形的特点，人了圆形约束的能量项，利于克服由于图像灰度不均、突肌等而导致的局部极小．于引有乳对
第３
报
Ｖ０．３５ＮＯ．１１
２１０２年１月
ＣＨＩＮＥＳＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＴＥＲＳＥＪＵ
Ｊｎ２１ａ．Ｏ２
一
种基于主动轮廓模型的心脏核磁共振图像分割方法
刘利雄马忠梅赵恒博姚宇华张麒
Ａｓａｉｎｍｐｒｖｍｅｔｎｒｄｅｔｅｔｒｆｏ。ｔＧＮＢＧＶＦｅｔｒ１ｏｒｅｋｅｐｓｈｅｆｕｉｏｅｎｏｇａｉｎｖｃｏｌｗｈｅｘｅｎａｆｃｅｔｄｉｆｓｏｎａｏｇｔｅｔｎｅｔａｉｅｔｏｈｓｐｔｓａｉｓｓｔｔａｏｈｅｎｏｍａｉｅｔｏｉｕｎ — ｌｎｈａｇｎｉｌｄｒｃｉｎｏｆｔｅｉｏｈｏｅｎｄｂａｅｈａｌｎｇｔｒｌｄｒｃｉｎｓｍｈａｅｏｕｌ．Ｃｏｎｅｕｎｌｓｙｓｑｅｔｙ，ｉｓｅｓｓｔｅａｖａａｓｏｎｌｒｄｃｐｕｅｒｎｇｔｐｏｓｓｅｈｄｎｔｇｅｆｅａｇｅａｔｒａｅ，ｎｉｅｒｓｓａｃｎｄｏｓｅｉｔｎｅａｗｅｋｂｏｄａｙｐｅｅｖｎｇＣｏｉｅｉｈｔｔｅｔｖｎｒｃｅｓｒｕｇｙａｃｒｌａｓｐｏｎａｕｎｒｒｓｒｉ．ｎｓｄｒｎｇｔａｈｅｌｆｅｔｉｌｉｏｈｌｉｃｅ，ｈａｅｃ — ｓｒｉｓｄｏｉｃｅｉｄｐｔｄｆｅｍｅａｉｎｏｈｎｃｒｉｍ，ｗｈｉｈｃｑｕｒｈｅｕｘｔａｎｔｂａｅｎｃｒｌｓａｏｅｏｒｓｇｎｔｔｏｆｔｅｅｄｏａｄｕｃｏｎｅｓｔｎｅ — ｐｃｅｏａｉｉｅｔｄｌｃｌｎｍｕｍｔｍｍｉｏｍｍａｅｉｍｓｅｎｇｆｒｉｇｎｈｏｇｅｅｔｎｄｐｐｉａｙｍｕｃｅｍｏｎｉｙａａｌｒｓｌ．Ａｓｔｅｍｅａｌｏｓｇｎｔ — ｔｏｎｏｆｔｅｅｃｒｉ，ｔｒｄｉｎｔｖｃｏｏｉｈｐｉａｄｕｍｈｅｇａｅｅｔｒｃｍｐｏｅｓａｅｒｃｎｆｇｅｏｇｅｒｔｈｅｅｅｎａｎｎｔｒｅｏｉｕｒｄｔｎｅａｅｔｘｔｒｌｆｃｉｌｏｒｅｆｅｄ．ｎａｅｙ，ｔｋｎｇｔｉａｏｏｕｏｎｄｃｒｉｍｓｉｉｉｌｚｔｏｎＴｈｉｘｅｎａｏｃｍｌａｉｈｅｆｎｌｃｎｔｒｆｒｅｏａｄｕａｎｔａｉａｉ．ｓｅｔｒｌｆｒｅｃｎｏｅｃｍｅｔｅｒｔｔｒｇｉｌＧＶＦｎｄＮＧＶＦｏｃｓａａｎｔｉｈｅｃｒｉｍａｖｒｏｈｅｄｍｅｉｓｏｆｈｅｏｉｎａａｆｒｅｎｄｍｉａｎｔｅｐｉａｄｕｂｏｄａｉｓｅｅｆｔｏｔａｔｂｅｗｅｎｔｙｃｒｕａｅｇｏｒｏｇａｓｖｅｙｌｕｎｒｅｖｎｉｈｅｃｎｒｓｔｅｈｅｍｏａｄｉｍｎｄｎｉｈｂｒｎｓｉｒｏｗ．Ｗｉｈｔ

图像分割技术研究综述

图像分割技术研究综述随着科技的快速发展，图像分割技术作为计算机视觉领域的重要分支，已经在众多应用领域中发挥着越来越重要的作用。

本文将对图像分割技术的研究进行综述，包括其发展历程、应用领域、研究成果以及未来研究方向。

图像分割技术是指将图像按照像素或区域进行划分，从而提取出感兴趣的目标或背景的过程。

图像分割技术在信号处理、计算机视觉、机器学习等领域具有重要的应用价值。

例如，在智能交通中，图像分割技术可以用于车辆检测和跟踪；在医学图像分析中，图像分割技术可以用于病灶区域提取和诊断。

根据图像分割技术所采用的方法，可以将其大致分为以下几类：基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于模型的分割以及基于深度学习的分割。

1、基于阈值的分割是一种简单而又常用的图像分割方法，其基本原理是通过设定一个阈值，将图像的像素值进行分类，从而将图像分割为不同的区域。

基于阈值的分割方法实现简单、运算效率高，但在处理复杂图像时，往往难以选择合适的阈值，导致分割效果不理想。

2、基于区域的分割方法是根据图像像素的灰度或颜色特征，将图像分割为不同的区域。

这类方法通常适用于均匀背景和简单目标的图像，但对于复杂背景和遮挡情况的处理效果较差。

3、基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘信息，将不同区域之间的边界提取出来，从而实现图像分割。

这类方法对噪声和光照变化较为敏感，需要结合其他方法进行优化。

4、基于模型的分割方法通常是利用数学模型对图像进行拟合，从而将图像中的目标或背景分离出来。

常用的模型包括参数化模型和非参数化模型两类。

这类方法能够处理复杂的图像特征，但对模型的选择和参数调整要求较高。

5、基于深度学习的分割方法是通过训练深度神经网络，实现对图像的自动分割。

这类方法具有强大的特征学习和自适应能力，能够处理各种复杂的图像特征，但在计算复杂度和训练成本方面较高。

近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于深度学习的图像分割技术在学术研究和实际应用中取得了显著的成果。

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主动轮廓的演化过程就是顶点序列的迭代过程，每次迭代得到顶点序列的新位置并计算得到的新参数。
利用水平集来实现图像分割流程：
建立能量泛函引入水平集函数
用水平集函数表示能量泛函
使用变分法得到拉格朗日欧拉方程使用梯度下降法得到关于时间的PDE 使用有限差分法 PDE的解即为最终的分割边界
获得了一个包含所需曲线的曲面，然后进行演化：
此解为一幅图像（图像增强，图像修复）或为图像和它的边界（图像分割）
基于水平集的图像分割研究趋势：
① 水平集计算效率：水平集函数初始化；自适应步长；初始化函数：基于多分辨技术； ② 水平集与其它方法融合：基于分水岭；基于SVM；基于核空间；基于图割；基于随机场；（主要是给分割提供先验知识，先粗分再细分） ③ 多相水平集分割：即多目标分割，关键在于如何自动确定待分割区域的数目。 ④ 分割灰度不均匀图像：（医学图像，核磁共振图像，遥感图像）提升抗噪能力和计算效率。 ⑤ 真实运动目标的分割：与目标跟踪相结合，分割为跟踪提供轮廓信息解决遮挡问题，跟踪为分割提供关于目标区域的先验信息提升分割效率和结果。
主动轮廓图像分割综述
基于PDE的主动轮廓图像分割（主要使用水平集）
主动轮廓图像分割：将目标边缘整体化，通过完整的轮廓曲线经过特定的算法自动的将目标与背景分割开。分割流程：建立一个能量泛函在图上给出一个初始轮廓用变分法最小化能量泛函使轮廓曲线在自身的内力和图像信息的外力下发生形变曲线演化到目标边界时能量达到最小实现目标与背景的分割
基于边缘梯度信息或基于区域特征（只有曲面演化速度方程不同）曲面演化速度方程即水平集演化方程：
在曲线演化过程中，由于图像的离散性和噪声的干扰，水平集函数经过一段时间后会发生震荡，并逐渐失去光滑性和距离函数特性，出现尖角或平坦的现象，从而导致最终的计算结果偏离真实情况。
早期研究人员提出通过周期性重新初始化来解决，现在普遍使用李春明教授提出的在能量函数中嵌入能量惩罚项来解决这一问题。
参数主动轮廓模型：基于拉格朗日方程框架，以弧长等参数显式地表达演化曲线。（snake模型）几何主动轮廓模型：基于欧拉方程框架，用水平集函数的零水平集来表示轮廓曲线。
基于边缘：利用图像梯度信息，对噪声敏感，结果依赖初始化的设置。（GAC）基于区域：从统计上对前景和背景进行建模仿真，通过寻找一个最优能量来使模型最佳拟合原图像。(MS-CV,LBF)
基于水平集的主动轮廓模型（几何活动轮廓）：不可表示点和非闭合曲线，不可描述有相交点的曲线变化。可处理演化曲线的拓扑结构改变，计算稳定，但计算慢。基于边界：GAC(1997) 利用边界信息，对噪声敏感，依赖初始曲线的选取。利用图像灰度值的突变。基于区域：MS——CV——PS——RSF(LBF)——新的局部区域分割模型【Zhang,2010】不利用梯度信息，对弱边界目标仍有好的分割效果，将图像分割成相似的区域。
MS：
CV:
PS:
RSF:
水平集将曲线演化转化成一个纯粹的求PDE数值解的问题。源于变分原理的PDE方法将所研究的图像处理问题归结为一个求泛组PDE（有初始条件或边界条件以此保证PDE有实际意义）求能量函数极值，求极值函数的欧拉微分，最后利用梯度下降法获得PDE. 用PDE的数值方法求解（有限差分法）利用等间隔网格化后的离散图像中相邻点的值只差与此相邻点间的距离之比来近似函数的偏导数。