一种新的基于snake模型的水平集图像分割方法

基于Hessian矩阵和RSF模型的CT图像淋巴结分割

基于Hessian矩阵和RSF模型的CT图像淋巴结分割王鑫;严加勇;林涛;王伟【摘要】临床上医生分割淋巴结主要依靠手动,针对手动分割淋巴结的缺点和局限,本文提出一种基于Hessian矩阵和区域扩展拟合水平集模型(Region-Scalable Fitting,RSF)的淋巴结自动分割算法.该算法首先利用Hessian矩阵对CT图像中的淋巴结进行增强,并得到淋巴结粗略轮廓,然后把该粗略轮廓作为RSF模型的初始轮廓,并利用RSF模型对初始轮廓进行演化以实现淋巴结的有效分割.将该方法应用于6个病例的CT淋巴结图像中,初步实验结果与医生手动分割结果对比,平均重叠率93.3％,平均Hausdorff距离为3.8 mm.【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2019(040)003【总页数】6页(P161-166)【关键词】淋巴结;分割;Hessian矩阵;RSF模型;CT图像【作者】王鑫;严加勇;林涛;王伟【作者单位】上海理工大学医疗器械与食品学院,上海 200093;上海健康医学院附属周浦医院医学影像科,上海 201318;上海健康医学院医疗器械学院,上海 201318;上海健康医学院附属周浦医院医学影像科,上海 201318;上海健康医学院附属周浦医院医学影像科,上海 201318【正文语种】中文【中图分类】TP391淋巴结检测和评估在癌症的诊断和治疗上有显著的帮助[1-4]。

CT是淋巴结检测的主要成像模式，淋巴结与周围软组织CT值相近，淋巴结的图像特征也比较复杂。

目前，临床上，对CT图像中淋巴结的分割主要依靠医生手动完成，手动分割容易产生误差且工作量大。

近年来，淋巴结自动分割算法受到不少研究人员的关注[5-13]。

Dornheim L和Dornheim J.等[5-6]提出基于一种弹簧质量模型的淋巴结分割算法，Barbu A，Suehling M，Xu X等[7-9]提出一种基于学习的方法来分割淋巴结，Johannes Feulner等[10]提出一种基于差异性学习和空间先验的分割算法，魏骏等[11]提出采用遍历阈值提取淋巴结种子点的区域生长算法，Tan，YQ等[12]提出通过动态规划和活动轮廓进行淋巴结分割，Yu，PC等[13]提出基于区域snake模型的边缘约束淋巴结分割。

脊柱核磁共振图像的分割算法研究与实现

摘要随着计算机与影像技术的不断发展，图像分割被应用到各个领域并发挥着巨大的作用。

近年来，医学图像处理作为医学的一个重要辅助工具逐渐成为研究热点。

核磁共振图像具有软组织成像效果好，空间分辨率高的特点，因此被广泛应用于医学领域，给患者的诊断和治疗带来了很大的帮助。

脊柱核磁共振图像包含着脊柱的重要信息，对脊柱疾病的诊断有着十分重要的意义，这毫无疑问使得它成为重点的研究对象。

本文根据脊柱核磁共振图像的特点，充分利用在核磁共振图像中椎间盘与椎骨灰度的鲜明对比，提出了一种改进的标记符分水岭算法对椎间盘进行分割。

在分割出椎间盘之后，通过构造初始演化轮廓，然后利用水平集曲线演化理论完成了对椎骨的提取。

本文主要工作和研究内容如下：（1）首先分析了常用的图像处理算法，以及它们的优缺点。

然后研究了几种常用分割算法在脊柱磁共振图像上的应用情况，通过仿真结果表明这些算法的处理效果不是很理想。

最后结合脊柱磁共振图像成像特点，给出了本文算法选择方案，提出采用分水岭和水平集算法分别对椎间盘和椎骨进行分割提取。

（2）在分析分水岭算法的基础上，完成了基于控制标记符的分水岭算法。

针对形态学去噪效果不理想的情况，通过加入基于区域面积属性的限制条件，获取到更加精确的内部标记，成功提取出了椎间盘区域，克服了过分割的问题。

并与基于CLAHE的分水岭算法作对比，证明了本文方法的优越性。

（3）在分析水平集算法的基础上，引入距离正则化的水平集模型，并针对该模型中边缘检测函数对噪声敏感的问题，提出新的表达形式进行改进。

通过加入区域灰度信息，改善了噪声和弱边界影响，成功提取出了椎骨的轮廓。

并与基于GVF snake形变模型算法进行对比，证明了本文方法的精确性。

本文创新点如下：（1）在改进的控制标记符分水岭算法对椎间盘的分割中，通过计算区域面积并给定限制范围，获得了相对精确的内部标记。

（2）将距离规则化的无须初始化水平集模型应用于脊柱MRI图像的椎骨分割，并提出新的边缘检测函数改善噪声和弱边缘的影响。

血管内超声图像序列分割的研究进展

万方数据第４期血管内超声图像序列分割的研究进展・４４１・而辅助冠心病的诊断及有效的介入治疗。

临床应用中，为了对血管腔的直径、截面积、容积、血管壁厚以及斑块的大小等重要参数进行测量，需要首先提取出各帧ＩＶＵＳ图像中血管壁的内、外膜边缘和可能存在的斑块边缘，它同时也是ＩＶＵＳ图像三维重建的重要步骤，二维分割的质量直接决定量化分析和三维重建的精度。

１ＩＶＵＳ图像特点常规ＩＶＵＳ的操作要求经右股动脉穿刺，插入引导导管至相应的冠状动脉口，进行选择性冠脉造影。

然后在ｘ线透视下沿靶血管插入直径０．０１４寸的引导钢丝至血管远端，沿引导钢丝将超声探头导管插入靶血管远端，在透视下缓慢回撤探头导管。

根据导管内有无机械旋转装置，将超声探头分为机械旋转型和电子相控阵型两种。

前者包括旋转晶片和晶片固定而旋转一声学反射镜两种。

单晶片位于一个可弯曲的轴心头端，轴心在外鞘管内以１８００ｒ／ｒａｉｎ的速度旋转，而鞘管是固定不动的，因此可以保证回撤路径的稳定，在临床上应用较为广泛。

电子相控阵型超声导管由３２—６４个晶片组成，呈环状排列于导管顶端，同时向３６００发射声束形成管腔横断面图像¨１。

血管内超声图像与其它医学图像相比有明显区别，例如，图像中的组织呈现为圆环形结构；图像噪声形式多样，有斑点噪声、回声失落、图像失真等；图像序列前后帧之间非常相似，具有很强的相关性；血管壁内、外膜边缘属于强噪声环境下的弹性体弱边缘等。

图１是一幅典型的ＩＶＵＳ图像，清晰地显示了血管腔横截面的形态结构，包括内腔、斑块和血管壁的中、外膜等。

图１血管内超声图像Ｆｉｇｕｒｅ１Ｉｎｔｒａｖａｓｃｕｌａｒｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ（ＩＶＵＳ）ｉｍａｇｅ２研究进展２．１现有方法分类按照方法的自动化程度，可将现有的ＩＶＵＳ图像分割方法分为以下四类。

（１）全手动操作者用鼠标驱动画笔逐一在每一幅图像上绘出目标轮廓线。

这项工作不仅耗时，对操作人员的技术水平和专业知识要求较高，而且结果不可避免的受到操作者技术和主观因素的影响，可重复性差。

一种基于G 0分布的水平集SAR图像分割方法

ｏｅＧｉｒｕｉｅｅｔａｅｙｈｅｏｓａｅｎＭｅｉｔｎｆｍ．ｎｖｌｅｆｎｔｎｉａｐｉｒｈｕｅｃ — ｆｈｄｓｂｔｎａｓｍｔｂｅｍｔｄｓｄｏｌｎｒｓｒａｄｌｅｓｔｕｃｏｐｌｄｆｅｎｍｒａＳｔＯｔｉｏｒｉｄｔｈｂｌａｏｅｉｓｅｏｔｉｌＯ
第３２卷第ｌ２期２１００年１２月
现代雷达
ＭｏｒｄｒｄｅｎＲａａ
Ｖｏ＿２Ｎｏ２ｌ３．１Ｄｅｃ．２００１
・
信号／数据处理・
一
中分号：７．文标码：图类Ｔ５１Ｐ１献志Ａ
文编号１４７９２１１—０ —５章：０—８｛０２０５００５０｝３
ｔｎｌｔａｐｌａｌｒＳｍａｅｓｇｎａｉｎｉｄｆｅ．ＴｍｐｅｎｈｅｍｅｔｔｎｏｅＳｍａｅｈａａｔｍｉａｈｔｉａｐｉｂｅｆＡＲｉｇｅｍｅｔｔｓｅｎｄｏｉｌｍｅｔｅｓｇｎａｉｆｔＡＲｉｇ，ｔｅｐｍｅｅｏｓｃｏｏｉｔｏｈｒ
关键词：ＡＳＲ图像；割；分水平集；０布分变Ｇ分
ＡｖｌＳｔＡｐｐｏｃｏＡＲｍａｅＳｇｅａｉｎＬｅｅｅｒａｈｆｒＳＩｇｅｍｎｔｔｏ
ＢａｅｎＧ”Ｄｉｔｉｔｏｓｄｏｓｒｂｕｉｎ
特性。文中基于Ｇ分布提出了一种基于概率统计模型的变分水平集ＳＲ图像分割方法。该方法通过引入Ｇ分布统计模０Ａ０型，定义了一种更加适用于ＳＲ图像分割的能量泛函。利用基于Ｍｌｎ变换的Ｇ分布的参数估计方法估计各个区域内最Ａｅｌｉ０优的分布参数，并且通过水平集方法进行偏微分方程的数值求解，实现了ＳＲ图像的区域和目标分割。由于Ｇ分布的采Ａ０用，使得该方法能够适用于多种ＳＲ图像的分割。利用模拟和真实ＳＲ图像上的分割实验验证了该方法的有效性。ＡＡ

一种基于改进Chan-Vese模型的图像分割方法

ＬＵｎｆｎ，ＹＮＧＪ．ｈｎＨＩｎｕｕｕ —ｉｇＩＥ．Ａｉｃｅｇ，Ｓ－ｎ，ｘＧｏｑａａ．ｕＷｅｊｎ
（．ｌａｙＣｍｎｃｔｎｐｒｅｔｆｉＦｒｅｑｉｍｅｔｐｒｅ￣Ｂｉｎ０８３Ｃｉ；１ＭｉｔｏｍｕｉｉａｔｎＡｒｏｃｕｉｒａｏＤｅｍｏＥｐｎａｔｎｅｇ１０４，ｈｎＤｅｍｆａ
第３卷第９３期
２１年９月０１
红外技术
ＩｒｒｄｃｎｏｌｇｙｎｆａｅＴｅｈｏ
Ｖｌ－３Ｎｏ９０３ｌ．Ｓｐ．２１ｅ０１
一
种基于改进Ｃａ．ｅｅ型的图像分割方法ｈｎＶｓ模
刘恩凡，杨久成２，石文君，徐国强
（．装军通部，北京１０４；２济空装备部军通处，山东济南２００￣１空０８３．５０２
பைடு நூலகம்
３空军第一航空学院航空导弹教研室，河南信阳４４０）．６００
摘要：为了解决红外目标在运动过程中因遮挡带来的误分割和误跟踪问题，在参考ＣｕｍｎｉｈｎｉＬ提ｇ出的无需重新初始化水平集方法的基础上，提出了基于改进Ｃａ—ｅｈｎＶｓｅ模型的图像分割方法，给出了模型的能量函数及数值实现，通过对实际采集红外序列图像数据的对比实验验证了所提图像分割
２ＭｉｔｒｏｕｉａｉｎＯｃＡｒｏｃｑｉｍｎｐｒｎｉｎＲｇｏ，ｉａ５０２Ｃｉａ．ｌａｙＣｍｍｎｃｔｆｅｆｉＦｒｅｕｅｔａｔｔｎｎｅｉｎＪｎｎ２００，ｈｎ；ｉｏｉｏＥｐＤｅｍｅｉＪａ３ＡｒｎｕｉＭｉｉｐｒｅｔｆｔｅｉｔｅｏａｔｓｔｔｏＡｒｏｃ，ｉａｇｎｎ４４０，ｈｎ）．ｅｏａｔｓｌＤｅａｔｎｈｒｒｎｕｉＩｔｕｅｆｉＦｒｅＸｎｎａ６００ＣｉｃｓｅｍｏＦｓＡｃｎｉｙＨｅａ

水平集方法

水平集方法水平集方法是一种用于描述曲线演化和形状优化的数学工具，它在图像处理、计算机视觉、医学成像和计算流体力学等领域具有广泛的应用。

本文将介绍水平集方法的基本原理、数学模型和应用领域，并探讨其在实际问题中的应用。

水平集方法最早由Osher和Sethian在1988年提出，它是一种基于偏微分方程的数值计算方法。

其核心思想是将曲线的演化过程转化为一个隐式函数的演化过程，通过对隐式函数的演化来描述曲线的变化。

这种方法的优势在于能够自然地处理曲线的拓扑变化，例如曲线的分裂、融合和重连接。

在数学上，水平集方法可以用偏微分方程的水平集表示来描述。

假设隐式函数φ(x, y)表示一个曲线或曲面，其零水平集即为所描述的曲线或曲面。

水平集方法的基本方程为：∂φ/∂t + F|∇φ| = 0。

其中，F是速度函数，|∇φ|表示φ的梯度模长。

这个方程描述了隐式函数φ的演化过程，其演化速度受到速度函数F的影响。

通过适当选择速度函数F，可以实现曲线的收缩、扩张、平移等各种形状变化。

水平集方法在图像处理中有着广泛的应用。

例如，它可以用于图像分割，通过曲线演化将图像分割为不同的区域。

此外，水平集方法还可以用于图像去噪、边缘检测和形状重建等任务。

在医学成像领域，水平集方法被广泛应用于肿瘤分割、器官分割和病灶检测等方面，为医生提供了重要的辅助诊断手段。

除了图像处理领域，水平集方法还在计算流体力学、计算机视觉和机器人学等领域有着重要的应用。

在计算流体力学中，水平集方法可以用于模拟自由表面的演化和流体-固体相互作用。

在计算机视觉和机器人学中，水平集方法可以用于目标跟踪、路径规划和运动控制等任务。

总之，水平集方法是一种强大的数学工具，它在描述曲线演化和形状优化方面具有独特的优势。

通过对隐式函数的演化来描述曲线的变化，水平集方法能够自然地处理曲线的拓扑变化，并在图像处理、医学成像、计算流体力学等领域发挥着重要作用。

随着科学技术的不断发展，相信水平集方法将会有更广泛的应用前景。

一种基于三维直方图的改进C—V模型水平集图像分割方法

关键词：图像分割；．ＣＶ模型；平集方法；三维直方图水中图分类号：Ｐ９．１文献标识码：Ｔ３１４Ａ
ＬＥＶＥＬＳＥＥＴＭＴＨｏＤｏＦ Ⅱ ＡＧＥＳＥＧＭＥＮＴＡＴＩｏＮＡＳＤＢＥ
ＡｂｔａｔｅｖｌｅＤＥｂｓｄｏｈｉｌｅｍｏ－ｈｈｍｏｅｏｇｅｍｅｔｔｎＷｒｐｓｄｂｈｎｓｒｃ：ＡｎｗｌｅｔＰａｅｎｔｅｓｅｓｍｐｉｄＭｕｉｆｆｒＳａｄｌｒｉｅｓｇｎａｉａｐｏｅｙＣａｄｆｍａｏｓｏ
Ｋｅｒｓｍａｅｓｇｅｔｔｎ；Ｃａ — ｅｅｍｏｅ；ｌｖｌｓｔｔｏ；３Ｄｈｓｏａｙｗｏｄ：ｉｇｅｍｎａｉｏｈｎＶｓｄｌｅｅｅｈｍｅｄ－ｉｔｇｍｒ
引言
图像分割是图像处理的关键问题之一，也是一个经典难题．１８自９７年Ｋｓａｓ等人 … 提出主动轮廓模型以来，于曲线演化（ｕｖｖｌｔｎ的形变模基ｃｒｅｅｏｕｉ）ｏ型已被广泛地应用于图像分割．由于形变模型的图像分割方法具有能够有效结合图像本身的低层次视觉属性与待分割目标先验知识的灵活开放的框架，
维普资讯
第２７卷第１期
２００８年２月
红外与毫米波学报
ＪｎｒｒｄＭｉｉ．Ｉｆａｅｌｍ．Ｗａｅｌｖｓ

基于自蛇模型的图像放大算法及实现

基于自蛇模型的图像放大算法及实现任小斌;王佛荣;张善卿【摘要】图像分辨率是决定图像质量的关键因素之一.目前有许多图像放大算法,但是,大多算法放大后的图像普遍性存在的问题是边缘模糊化和边缘锯齿化.为了克服这个缺点,可以把其当成是一种噪声,采用了滤波去噪的进行处理.本文采用的自蛇模型是一个非常有效的去噪模型,它在去噪和保持图像边缘方面,有非常优异的效果.因此,本文尝试运用自蛇模型处理图像放大时的边缘方片效应,并增加了校正的过程以提高复原后的图像质量.最后,对该方法进行了编程实验,对比并验证了该方法与传统方法相比的优越性.【期刊名称】《安阳师范学院学报》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】4页(P28-31)【关键词】图像放大;边缘方片效应;自蛇模型;去噪【作者】任小斌;王佛荣;张善卿【作者单位】河南中原高速公路股份有限公司郑开分公司,河南郑州410016;杭州电子科技大学计算机图像研究所,浙江杭州310018;杭州电子科技大学计算机图像研究所,浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TP317.4图像分辨率是决定图像质量的关键因素之一。

图像的放大，又称超分辨率复原是图像处理中的基本课题之一。

最早自Harris和Goodman于60年代提出，80年代Tsai和Huang提出一种由低分辨率图像序列复原单帧高分辨率图像的方法，在图像放大领域开始得到广泛的研究[1]。

图像放大有着重要的应用价值，如对交通运输监控， CT 图像，侦察照片，日常的相片等进行放大。

传统的放大方法是插值法，主要包括最近邻插值，双线性插值，双三次插值，样条插值等[2]。

但放大后的图像普遍性存在的问题是边缘模糊化和边缘锯齿化。

为了克服上述缺点，文献[1]提出可以把其当成是一种噪声，采用了去噪的进行处理。

自蛇模型[3]是一个非常有效的去噪模型，它是由著名的分割模型测地活动轮廓线(GAC)模型[4]推广而来的，它在去噪和保持图像边缘方面，有非常优异的效果。

基于改进变分水平集的红外图像分割方法

中圈分类号：Ｐ７Ｔ３
基于改进变分水平集的红外图像分割方法
杨威，李俊山，史德琴，胡双演
（．第二炮兵工程学院４３室，西安７０２１０１０５；２．空军工程大学工程学院，西安７０３）１０８
攮
要：提出一种基于水平集的红外图像偏微分分割方法，通过改进Ｃａ— ｅ模型中的能量函数获得偏微分方程，ｈｎＶｓｅ该能量函数将红外图
像边缘与区域信息相结合，取得了全局极小值，该能量模型对水平集初始曲线的位置不敏感，并可定位图像边缘。基于该模型的变分水平
集分割方法可分割出红外图像目标。实验结果表明，该方法效果良好，便于下一步的红外目标识别与跟踪。关健词：图像分割；曲线演化；水平集方法；Ｃａ— ｓｈｎＶｅｅ模型
ＩｆａｅｍａｅＳｇｅｔｔｎＢａｅｎｎｒｒｄＩｇｅｍｎａｉｓｄ０ｏＩｐｏｅｒａｉｎｌｖｌｅｍｒｖｄＶａｉｔｏａＬｅｅｔＳ
ＹＡＮＧｅＬＩｕ－ｈｎ，ＨＩＤｅｑｎ，Ｗｉ，ｎｓａＳ．ｉＨＵｈａｇｙｎＪＳｕｎ．ａ
ｓｅｔｐ．
［ｙｗｏｄｌｉｇｅｍｅｔｔｎｃｒｅｅｏｕｉｎｌｅｔｔｏ；ｈｎＶｅｅｄｌＫｅｒｓｍａｅｓｇｎａｉ；ｕｖｖｌｔ；ｅｌｅｈｄＣａ — ｓｅｏｏｖｓｍｅｍｏ
１概述
红外运动目标识别与跟踪系统具有被动工作、抗干扰能力强和全天候工作等特点，在军事目标的识别、跟踪和精确定位中有着重要的地位，其中如何准确快速地从红外图像中分割出目标是系统的关键技术之一。由于红外传感器受到大气热辐射、作用距离、探测器噪声等因素的影响，因此红外图像通常存在着噪声大、目标和背景之间具有较小的灰度差、边缘较模糊等特点。阈值法 …是目前最常用的红外图像分割方法，但阈值的选取主要是基于局部信息的统计特性来计算得到，不能实现自动、非参数的分割。文献【】２采用Ｏｓｔｕ最大类间方差法阈值方法分割出目标，而该目标只是目标的高灰度部分。Ａｕａ提出了二维最大熵法，考虑像素的灰度级ｂｔｅｌ及其邻域平均灰度级构成的二维直方图，应用二维最大熵法

医疗影像处理中的图像分割算法

医疗影像处理中的图像分割算法图像分割是一种将图像划分成多个具有独立语义信息的区域的方法，它在医疗影像处理中扮演着重要的角色。

医疗影像分割的目标是将影像中感兴趣的区域从背景中分离出来，以帮助医生进行病变分析、诊断和治疗。

在医疗影像处理中，图像分割算法的准确性和效率至关重要。

准确性确保分割结果与医生给定的标注一致，而效率则决定了算法能否在实际应用中处理大规模医疗影像数据。

常见的医疗影像分割算法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和基于机器学习的方法等。

下面将分别介绍这些算法的原理和应用。

1. 阈值分割阈值分割是一种简单但常用的图像分割方法。

它基于图像灰度值的不同，在图像上设置一个或多个阈值来实现分割。

通过选择合适的阈值，可以将感兴趣的区域与背景区域分离开来。

但该方法对于光照变化和噪声敏感，因此在复杂的医学影像中效果有限。

2. 区域生长区域生长是一种基于相似性的图像分割方法。

它从种子点开始，不断生长并将与种子点相似的像素合并为同一区域。

该方法通常需要人工提供种子点，并根据图像特点调整生长准则。

区域生长方法适用于具有明显边界的图像，但对于灰度均匀且模糊边界的图像分割效果较差。

3. 边缘检测边缘检测是一种通过检测图像中的强度变化来实现分割的方法。

它通过计算图像中像素灰度值的一阶或二阶导数来检测边缘。

常用的边缘检测算法有Sobel、Canny和Laplacian等。

该方法对于具有明显边界的图像分割效果较好，但在存在噪声或纹理较强的图像中容易产生误检。

4. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法在医疗影像分割中越来越受到关注。

这些方法利用训练数据来构建分类器或分割模型，以实现自动分割。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林和卷积神经网络（CNN）等。

这些算法通过学习大量的标注数据，可在医疗影像分割任务中取得较高的准确性和泛化能力。

除了以上常见的图像分割方法外，还有一些其他的算法，如基于水平集的方法、活动轮廓模型等。