一种基于主动轮廓模型的连接米粒图像分割算法

曲率无关方向扩散及改进型Chan-Vese主动轮廓模型

曲率无关方向扩散及改进型Chan-Vese主动轮廓模型一、引言1.1 研究背景和意义1.2 相关研究综述1.3 研究内容和方法二、曲率无关方向扩散2.1 常规方向扩散模型2.2 曲率无关方向扩散模型的原理和优点2.3 数值实现及实验结果分析三、Chan-Vese主动轮廓模型3.1 Chan-Vese模型的基本原理3.2 模型的优缺点分析3.3 修改型Chan-Vese主动轮廓模型提出及原理四、改进型Chan-Vese主动轮廓模型实验4.1 实验数据集及方法4.2 结果分析与对比4.3 模型评价及应用前景展望五、结论5.1 研究成果总结5.2 存在问题及未来工作展望5.3 对相关领域的启示和贡献注：上述提纲是一般模式的论文提纲，实际情况根据所选材料确定第一章：引言1.1 研究背景和意义图像处理技术在医学成像、工业检测、交通监控等领域应用广泛。

主动轮廓模型是图像处理中常用的技术之一，能够对图像中感兴趣的区域进行分割。

常规的主动轮廓模型使用曲率流方法对轮廓进行演化，但是这种方法容易出现边缘模糊或者断裂的问题，同时处理高曲率区域的精度较低。

曲率无关方向扩散模型是一种新的主动轮廓模型，它不仅可以保持边缘的清晰度，而且对高曲率区域的处理效果也很好。

因此，优化主动轮廓模型的方法成为图像处理研究的热点之一。

1.2 相关研究综述主动轮廓模型和曲率流方法已经被广泛研究和应用。

为了解决曲率流方法的问题，相继提出了很多曲率无关的方法，如全变分模型(Variational model)、水平集方法(Level-set method)和区域竞争模型(Region competition model)等。

这些方法在实际应用中有较好的效果，但是也存在一些问题，如计算量大、收敛速度慢等。

近年来，针对主动轮廓模型的不足之处，采用改进型的方法进行研究。

例如，针对区域竞争模型的计算量大的问题，提出了基于快速多分辨率分析的算法；针对全变分模型的边缘细化不明显，提出了可以减少计算量的全变分-动态正则化模型等。

医学图像的分割技术及其新进展

医学图像的分割技术及其新进展3楚存坤,李月卿,王昌元(泰山医学院,山东泰安　271000)关键词:医学图像分割;图像分割评价中图分类号:R319　文献标识码:A　文章编号:100427115(2007)0420315203 近几年,计算机断层成像(Computed T omo2 graphy,CT),核磁共振成像(Magnetic Res onance I m2 age,MR I),超声成像(ultras ound i m age,USI)等医学成像技术已经广泛应用在医疗的诊断、术前计划、术后监测等各个环节中,其目的是全面而精确地获得病人的各种数据,为诊断、治疗计划、手术和术后评估提供正确的数字信息。

只有把感兴趣的目标从图像的复杂景物中提取出来,才有可能进一步对它们进行定量分析或者识别。

目前,医学图像分割主要以各种细胞、组织与器官的图像来作为处理的对象或内容。

图像分割是根据某种均匀性或一致性原则将图像分成若干个有意义的部分,使得每一部分都符合某种一致性的要求[1]。

1　医学图像分割技术的发展111　传统图像处理领域中的医学图像分割技术11111　基于阈值的方法阈值分割法是将灰度图像变为二值图像以达到分割目的的方法,它是一种PR(并行区域)法。

阈值法的过程是决定一个灰度值,用以区分不同的类,这个灰度值就叫做“阈值”。

把灰度值大于阈值的所有像素归为一类,小于阈值的所有像素归为另一类。

阈值法是一种简单但是非常有效的方法,特别是不同物体或结构之间有很大的强度对比时,能够得到很好的效果。

此分割法通常是交互式的。

因为阈值法能够实现实时操作,所以它更能够建立在用户视觉估计的基础上。

阈值法一般可以作为一系列图像处理过程的第一步。

其主要局限是,最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分两个不同的类。

另外,它只考虑像素本身的值[2],一般都不考虑图像的空间特性,这样就对噪声很敏感。

针对它的不足,有许多经典阈值法的更新算法被提了出来[3,4]。

基于特征和主动轮廓算法的运动果蝇识别与跟踪研究

基于特征和主动轮廓算法的运动果蝇识别与跟踪研究摘要多目标跟踪是视频监控等领域的一项关键技术。

阐述目标跟踪算法的研究现状，运用灰度阈值分割，基于特征和主动轮廓跟踪方法实现对多只运动果蝇进行目标识别与跟踪。

运用c#以及emgu 开发应用程序予以系统实现。

经验证，该系统识别率高，具有稳健的跟踪效果。

关键词多目标跟踪；果蝇；运动检测；特征匹配中图分类号 tp391.41 文献标识码 a 文章编号 1007-5739（2013）14-0340-03多目标跟踪方法的研究和应用是计算机视觉的一个重要分支。

目标跟踪，即要在一段视频的不同帧中把被跟踪的物体标记出来。

目标跟踪简单地说就是估计一个对象的运动轨迹[1]。

目前，目标跟踪算法一般包括基于区域的跟踪算法、基于特征的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于主动轮廓的跟踪算法[2]。

常用的数学方法有：卡尔曼滤波器（kalman filter）、mean shift、粒子滤波器（particle filter）、动态贝叶斯网络等[3]。

而一个跟踪算法的理想性应该具有快捷性、鲁棒性、透明性、高效性、稳定性、简单性等特性[4]。

1 基于特征和主动轮廓的跟踪实现多目标跟踪的关键在于完整地分割目标、合理地提取特征和准确地识别目标，同时要考虑算法实现的时间，保证实时性。

因为培养皿中的运动果蝇会经常聚集甚至重叠在一起，有必要采取相应的方法尽可能地排除这类影响。

因为培养皿中的果蝇只有在极少数情况下才会快速飞行，所以其运动轨迹通常具有连续性，针对果蝇的该种情况我们运用基于特征和主动轮廓的跟踪算法。

1.1 基于主动轮廓的跟踪主动轮廓模型即snake模型是在图像域内定义的可变形曲线，又称为snake曲线，由kass等人提出的，是将其能量函数进行最小化处理，使其动态轮廓逐渐向目标轮廓调整，最终成为一致。

该技术对于任何形状、任意变动的物体都可以进行处理，其具体的操作技术如下：一是将目标进行分割，将得到的物体边界作为跟踪的初始模板；二是确定目标轮廓函数即表征物体真实边界的目标函数；三是逐渐降低目标函数值，使初始轮廓逐渐向物体的真实边界移动。

基于L1L0层分解模型的家具死节缺陷图像分割

Furniture2019Vol.40No.2基于L1L0层分解模型的家具死节缺陷图像分割周宇，程玉柱*,周仲凯，于音什，刘伟嘉(南京林业大学机械电子工程学院.南京210037)摘要：针对成品家具中的表面死节缺陷，提出一种基于L1L0层分解模型与主动轮廓模型的死节缺陷图像分割算法将RGB彩色图像转换成Lab图像，对Lab各通道灰度图进行L1L0两层分解，得到分解后的低频灰度图与高频系数图；并用主动轮廓模型对各低频灰度图进行分割得到Lab多通道的二值图最后对多通道的二值图进行比较，选择b通道二值图作为图像最终分割结果，得到死节缺陷目标：试验结果表明，提出的算法能降低复杂背景噪声，分割效果好，能很好地提取家具表面死节缺陷，性能优于传统的Otsu方法。

关键词：成話家具；死节缺陷:L1L0层分解；主动轮廓模型中图分类号：TS664文献标识码：A文章编号:1000-4629(2019)02-0008-05Dead Knot Defect Image Segmentation in Finished Furniture Surface Based on L1L0Decomposition Model and Active Contour ModelZHOU Yu,CHENG Yuzhu,ZHOU Zhongkai,YU Yinshi,LIU Weijia(College of Mechanical and Electronic Engineering,Nanjing Forestry University,Nanjing210037,China)Abstract:Aiming at the surface defect of dead knot in finished furniture,an image segmentation algorithm based on LIL0decomposition model and active contour model was proposed.The RGB color image was transformed into Lab image,and the Lab channel gray images were decomposed by L1L0two-layer decomposition,he n ee the decomposed low-frequency gray images and high-frequency coefficients were obtained.Finally,the multi-channel binary image obtained by segmenting these gray images with active contour model was compared.The b-channel binary image was selected as the final segmentation result and the dead-knot defect target was attained.The experimental results show that the proposed algorithm can reduce the noise of complex background,and has good segmentation effect,which can extract the dead knot defects of furniture surface well,and have better performance than the traditional Otsu method.Key words:finished furniture;dead knot defect;L1L0decomposition;active contour model死节缺陷是降低家具美感的因素之一。

医疗影像处理中的医学图像分割技术教程

医疗影像处理中的医学图像分割技术教程在医学影像处理中，医学图像分割是一个重要的技术领域。

它涉及将医学图像中感兴趣的区域分离出来，以便进行进一步的诊断和分析。

医学图像分割可以帮助医生识别病变的位置和形状，从而更准确地进行诊断和治疗。

本文将介绍一些常见的医学图像分割技术和其应用。

1. 阈值分割阈值分割是最简单的图像分割方法之一。

它基于图像中像素的不同灰度值，并根据预先设定的阈值将图像分成两个或多个不同的区域。

这种方法适用于图像中病变和正常组织的灰度差异较大的情况。

但是，在一些图像中，不同组织或病变的灰度差异很小，使用阈值分割可能无法得到满意的结果。

2. 区域生长算法区域生长算法是基于像素的相似性进行分割的方法。

它从一个种子点开始，逐渐扩展区域并与相邻像素进行比较。

如果相似性满足预先设定的条件，则将其添加到当前区域中。

该方法适用于病变边缘比较清晰，具有连续性的情况。

但是，如果图像中存在一些边缘不明显或互相重叠的病变，区域生长算法可能会导致错误的分割结果。

3. 边缘检测和描绘边缘检测是一种常见的图像处理方法，用于检测图像中不同区域之间的边界。

在医学图像分割中，边缘检测可以帮助医生识别病变的轮廓和形状。

常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。

检测到的边缘可以通过描绘线或多边形来表示，以实现图像的分割。

4. 主动轮廓模型主动轮廓模型是一种基于能量最小化的图像分割方法。

它通过在图像中放置一个具有弹性的轮廓线，并利用能量最小化算法来调整轮廓，以最好地适应图像中的边界和纹理。

主动轮廓模型适用于复杂的病变或器官分割，可以通过人工干预来提高分割的准确性。

5. 基于机器学习的方法近年来，基于机器学习的方法在医学图像分割中得到了广泛的应用。

这些方法利用大量的标注数据进行训练，并根据输入图像的特征来预测每个像素的类别。

常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。

机器学习方法在分割准确性和自动化程度方面具有优势，但是需要大量的训练数据和计算资源。

基于多种群粒子群优化算法的主动轮廓线模型

ｒｓｌｂａｅｙｔｅｍｕｉｗｌＳｌｏｔａｅｅｎｃｍｐｒｄｗｔｔａｏｎＳｇｒｈｎｅｏｖｎｏａｅｕｓｏｔｎｄｂｌ— ａｎＰＯａｇｒｈｈｖｅｏａｅｉｔｆｉＰＯａｏｉｍａｄｔｎｅｔｎｔｉｈｔｓＴｉｍｂｈｈｓ￣ｅｌｔｈｃｉｌ
Ａｂｔａｔｅｒｈｎｏｈｂｃ’ ｃｎａｉｅｆａｔｅｃｎｏｒｍｄｌ（ｎｋｏｅ）ｉａｄｎｍｉｏｔｚｔｎｓｒｃ：ＳａｉｆｔｅｏｊｔｏｃｖｉｏｃｖｏｔｕｏｅＳａｅｍｄ１ｓｙａｃｐｍｉｉｃｇｒｅＳｔｓｉｉａｏ
维普资讯
第２８卷第１０期
２００８年１０月
文章编号：０１９８（０８１２２０１０ — ０１２０）ｉｎｔｒＡｐｌｃｔｏｓ
Ｖｏ．８Ｎｏ１１２．０Ｏｃ．２０ｔ０８
ｍｅｈｄｔｏ．Ｅｘｅｉｎａｒｓｌｈｗｔａｈｒｐｓｄａｇｒｈｉｒｆｃｅｔｐｒｍｅｔｅｕｔｓｏｈｔｔｅｐｏｏｅｌｏｔｍｓｍｏｅｅｉｉｎ．ｌｓｉ
Ｋｅｏｄ：ｍｌ — ａ；Ｐｒｃｗｒｐｉｚｔｎ（Ｓ）ｎｋｏｅ；ｃｉｏｔｕｏｅ；ｉａｅｓｇｎｔｎｙｗｒｓｕｔｓｒｉｗｍａｉｅＳａｍＯｔａｉＰＯ；Ｓａｅｍｄｌａｔｅｎｏｒｄｌｍｇｅｍｅｔｉｔｌｍｉｏｖｃｍａｏ
ｓｗｌａｄｅｓｌｏｖｒｅｔｏａｏｔ．Ａｍｉｇａｈｂｖｒｂｅ，ｍｕｔｓｒＰＯａｇｒｈｗａｒｐｓｄｔｐｌｌｙｎａｉｃｎｅｇｌｃｌｐｉｏｙｏｍａｉｎｔｅａｏｅｐｏｌｍｓｔｌ —ｗａｍＳｌｏｔｍｓｐｏｏｅｏａｐｙｉｉｉｃｉｅｃｎｏｒｍｏｅｓｆｒｔｅｓｋｆｘａｄｎｈｏｔｌｏｎｆｈｅｒｈｎｒａａｄｏｔｚｎｏｖｒｅｃｐｅ．Ｉｎａｔｏｔｕｄｌａｅｏｐｎｉｇｔｅｃｎｒｉｔｅｓａｃｉｇａｅｎｐｉｉｇｃｎｅｇｎｅｓｅｄｎｖｏｈｅｏｐｏｔｍｉｔｉｌｏｔｍ，ｅｅｙｃｎｒｌｏｎｓｃｒｅｐｎｉｇｔｎｗｒＩｕ —ｗａｍｓｗｒｅｏｅｈｒｖａｉｆｒｔｎｓａｎ．Ｔｅｈｓａｇｒｈｉｖｒｏｔｏｉｔｐｗａｏｒｓｏｄｎｏｏｅｓａｉ．ＳｂｓｒｏｋｄｔｇｔｅｉｎｏｍａｉｈｒｇｈＴｏｉ

一种基于边缘与区域信息的先验水平集图像分割方法

引
图像分割作为图像工程、式识别以及计算机模
义在高维空间中的水平集函数的零水平集来表示平
面中的演化曲线，将参数主动轮廓模型（ａａｔｉＰｒｍｅｒｃＡｃｉｅｏｔｕ，ＡＣ［５中曲线的演化转化为水平ｔｎｏｒＰ）４ｖＣ－３集函数的演化．这种曲线的隐式表示法允许曲线在
先将图像的区域信息融人基于边缘的水平集方法，然后将其与形状先验结合．比实验表明该文方法由于综合考对
虑了多种信息，够更好地完成被遮盖目标的分割，于与背景灰度相近的目标也能达到更好的效果．能对关键词形状先验；平集；水主动轮廓模型；曲线演化；图像分割
第３卷５
第５期
计
算
机
学
报
Ｖｏ．３Ｎｏ１５．５Ｍａ０２ｙ２１
Байду номын сангаас
２１０２年５月
ＣＨＩＮＥＳＪＥＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＴＥＲＳＵ
一
种基于边缘与区域信息的先验水平集图像分割方法
王斌李洁高新波
（西安电子科技大学电子工程学院西安７０７）１０１
｛ｌＩ目
摘
要
传统的水平集图像分割方法仅考虑了图像的数据信息，此对被遮盖的目标以及与背景灰度相近的目标因

主动形体模型法在肝脏CT图像分割中的应用

医学图像分割是医学图像处理与分析的一个重要领域，同时也是计算机辅助诊断与治疗的基础．图像分割就是根据某种均匀性或一致性的原则将图像分成若干个有意义的部分，每部分都符合一致使性的要求．定医学图像的均匀性和一致性原则，制
收稿日期：０１０－０２１－４１
作者简介：华强（９５）男，西九江人，士研究生，究方向为模式识别与图形图像处理技术， — ｉ：ｌｅ９６３１ｇｉｃｒ．凌１８一，江硕研Ｅｍａｂｕ１８０２＠ｍａ．ｏｌｌｎ
第４Ｏ卷第４期
２１０２年８月
浙江工业大学学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＺＨＥＪＡＮＧＩＵＮＩＶＥＲＳＴＹＩＯＦＴＥＣＨＮＯＬＣＧＹ｝
Ｖｏ１０Ｎｏ．．４４
Ａｕｇ．２２０１
主动形体模型法在肝脏Ｃ图像分割中的应用Ｔ
点中问，用等间距采样的方式选取另外一些中间连
接点］共同构成肝脏轮廓的边界点集合．，以训练集
中的一幅肝脏Ｃ图像（１为例，次从左上角Ｔ图）依开始延顺时针方向标注１８个拐角点或者特征点，确保这些点都能唯一地在训练集的每一幅图像中找到对应的点，最后补齐１２个中间的等间隔点，确定了
ＬＩＧｕａｑａｇＮＨ — ｉｎ，ＬＯＮＧｈｅｇｃｎＳｎ — ｈｕ，ＸＩＮＧｎｇｙａＡＰｅ — ｕｎ