图像分割(水平集方法).

多区域SAR图像分割的改进水平集方法

ｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＴｅｃｈｎｏ的改进水平集方法
殷戴乾，田铮（１．西北工业大学理学院应用数学系，陕西西安７１０１２９；
ｎ
ＳＡＲ图像，更不能获得精确的分割结果对比，因此，首先基于Ｇ统计模型定义能量映射函数以代替像
素值进行后续处理，减小相干斑的影响；其次，使用水平集算法对处理后的图像进行分割处理，选用了
一
种形式更为简单的水平集函数，并可以较容易地推广到多区域ＳＡＲ图像分割情况。实验结果表明，
ｆ１
该方法可以减少相干斑噪声对ＳＡＲ图像分割过程的不良影响，具有较好的准确性。
ｏｎｄｌｙ，ｕｓｉｎｇｌｅｖｅｌｓｅｔｍｅｔｈｏｄｔｏｆｉｎｉｓｈｉｍａｇｅｓｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｕｓｅｓａｍｏｒｅｓｉｍｐｌｅｅｎｅｒｇｙｆｕｎｃｔｉｏｎｗｈｉｃｈｉｓｅａｓｙｔｏｂｅｕｓｅｄｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｍｕｈｉｒｅｇｉｏｎＳＡＲｉｍａｇｅｓｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎｒｅｄｕｃｅｓｐｅｃｋｌｅｎｏｉｓｅｉｎ —

常用彩色图像分割方法的分析与探讨

常用彩色图像分割方法的分析与探讨严春来袁双云(攀枝花学院计算机学院，四川攀枝花617000)i喃要】彩色图像包含了丰富的颜色信息，是对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述。

近年来，随着计算机技术的进一步提高。

，‘彩色图像的使用越来越多，彩色图像的分割方法的研究也成为了一大研究热点。

本文讨论了4类常见的分割算法的原理、特点以及在解决分；割问题时需要深入分析的要素。

4供键词】彩色图像；分割；算法；要素所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每—个区域都满足特定区域的一致性。

图像分割是一种基本的计算机视觉技术，是从图像处理到图像分析的关键步骤，也是解决起来比较困难的一个问题。

近年来，随着计算机技术的进—步提高，彩色图像的使用越来越多，彩色图像的分割方法的研究也成为了一大研究热点，其关键就是姗0用丰富的色彩信息来达到有效分割的目的。

常用彩色图像分割方法=单色图像分割方法+颜色空间。

1基于区域的分割技术1．1直方图阈值法直方图阈值法广泛应用于单色图像的分割。

在利用阈值法来分割图像时有一定的假设(换句话说，是基于一定的图像模型的)，即图像具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标或背景内的相邻像素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的像素在灰度值上有很大的差别。

由于彩色图像不仅只有灰度这—个属性，所以使用直方图阈值法会出现很大的不同。

大多数方法都是对彩色图像的每个分量(属性)分别采用直方图阈值法。

．12颜色聚类的方法彩色图像分割对于图像中不同物质的颜色因光源颜色和亮度的不同变化较大，而同一物质颜色比较单一，可以利用相似色合并的方法，对颜色进行聚类，最终得到由几种颜色表示不同区域的分割图像。

常用的聚类方法有K均值聚、模糊c均值聚类和分层聚类等。

13区域生长和区域合并与区域分型区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域，而区域分裂技术则是将种子区域不断分裂为4个矩形区域，直到每个区域内部都是相似的为止。

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

基于水平集方法的显微细胞图像分割

吉林大学学报（理学版）
ＪＵＮＬＯＩＩＮＶＲＩＹ（ＣＥＣＤＴＯＯＲＡＦＪＬＮＵＩＥＳＴＳＩＮＥＥＩＩＮ）
Ｖｌ４４Ｎｏ５ｏ｜＿．
Ｋｅｒｓ：ｅｇｅｅｔｎａｄｓｇｎａｉｎ；ｌｖｌｅ；ｕｗｎｉｅｅｔｌｓｈｍｅ；ｍｉｒｓｏｉｅｌｉｇｙｗｏｄｄｅｄｔｃｉｎｅｍｅｔｔｏｏｅｅｔｐｉｄｄｆｒｎｉｃｅｓａｃｃｐｃｃｌｍａｅｏ
边缘检测是图像处理、图像分析和计算机视觉领域内的经典课题 … ．经典的边缘检测方法是构造像素灰度级阶跃变化敏感的微分算子，Ｒｂｒ梯度算子、ｏｅ梯度算子、Ｏ如ｏｅｓｔＳｂｌＬＧ算子、ａｎＣｎｙ方法
等，其特点是边缘检测速度快，但得到的往往是断续的、不完整的结构信息，这类方法对噪声较敏感，
ＢａｅｎＬｅｅｅｅｈｄｓｄｏｖｌＳｔＭｔｏｓ
ＬＵＯｎ．ｎＨｏｇｗｅ，ＭＡ．ｉｎ，ＸＵｏｇｙＳｉ１ａｇＺｈｎ．ｕ，
（．１ｉｅｏｔｅａｉ，ｉｎＵｉｒｔ，Ｃａｇｈｎ１０１，Ｃｉ１￣ｔｕｔｆＭａｈｍｔｓＪｉｎｅｉｔｃｌｖｓｙｈｎｃｕ３０２ｈｎａ；２ｏｅｅｏｏｐｔｃｎｅａｄＥｇｎｅｎ，ｈｎｃｕｎｅｓｙｏｅｈｏｏｙＣａｇｈｎ１０１，ｈｎ）．ＣｌｇＣｍｕｅＳｉｃｎｎｉｅｒｇＣａｇｈｎＵｉｒｔＴｃｎｌ，ｈｎｃｕ３０２Ｃｉｌｆｒｅｉｖｉｆｇａ

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

一种新的水平集图像分割方法

ｌ引言
图像分割是计算机视觉与高层次图像处理的基础和经典
难题自１８９７年Ｋｓ等人Ｉ出主动轮廓模型以来，别是在ａｓｌ＿提特ＯｈｒＳｔａｓｅ和ｅｉｈｎ提出的水平集方法（ｖｌｓｔｍｔｏ）钿何１ｅｅｅｄ几ｅｈ
条件下．文模型具有比传统Ｃ该Ｖ模型和ＧＣ模型更高的演化效率和分割质量。Ａ关键词：图像分割：水平集方法；地线主动轮廓模型测文章编号：０２８３（ｏ７１一ｏ６ｏ文献标识码：中图分类号：Ｐｌ．１０ — ３１２ｏ）９ｏ１一３ＡＴ９１３７
维普资讯
１６
２０，３１）０７４（９
Ｃｍｕｅｎｉｅｉｎｐｌａｉｓ计算机工程与应用ｏｐｔＥｇｎｒｇａｄＡｐｉｔｎｒｅｎｃｏ
一
种新的水平集图像分割方法
Ｖｓ（ｄ１ｎｏｅｉｔｅＣｎｏｒ（ＡＣ）ｍｏｅＩｒｅｏｏｅｃｍｅｌｔｔｎｏｏｈｍｏｅｓｔｅｅｏｕｉｎｆｎｔｎｅｅＣＶｍｏｅ）ａｄＧｅｄｓｃＡｃｉｏｔｕＧｖｓｄ．ｏｄｒｔｖｒｏｉａｉｆｂｔｄｌ．ｖｌｔｕｃｉｎｍｉｏｈｏｏ
ｏｐｒｔｏ．ｅａｉｎｓ
Ｋｅｒｓｉｇｅｍｅｔｔｎ；ｖｌｓｔｍｅｈｄ；ｏｅｉｔｅＣｏｔｕｓｍｏｅｙｗｏｄ：ｍａｅｓｇｎａｉｌｅｅｔｏＧｅｄｓｃＡｃｉｎｏｒｄｏｅｖ

水平集原理

水平集原理水平集方法的基本原理是基于曲线演化的思想，通过对图像中的曲线进行演化，最终得到图像的分割结果。

在水平集方法中，曲线被表示为一个隐式函数，通过偏微分方程对曲线进行演化。

水平集方法的优势在于能够处理复杂的图像结构，对噪声和断裂具有一定的鲁棒性。

在数学模型方面，水平集方法通常采用水平集函数作为曲线的表示形式，该函数可以被视为图像中每个像素点到曲线的距离。

通过对水平集函数进行演化，可以实现曲线在图像中的移动和变形，从而实现图像的分割和轮廓提取。

水平集方法的数学模型是基于偏微分方程的，其中最常见的是水平集方程和活动轮廓模型等。

在算法实现方面，水平集方法通常采用数值方法对偏微分方程进行离散化求解。

常用的数值方法包括有限差分方法、有限元方法、级数展开方法等。

这些数值方法能够有效地求解水平集方程，并实现图像的分割和轮廓提取。

此外，为了提高算法的效率和鲁棒性，还可以结合其他技术，如边界平滑、能量最小化等。

水平集方法在图像处理领域有着广泛的应用，其中包括医学图像分割、目标跟踪、形状重建等方面。

在医学图像分割中，水平集方法能够有效地提取出肿瘤、器官等目标结构，为医生的诊断和治疗提供重要依据。

在目标跟踪中，水平集方法能够实现对目标轮廓的跟踪和识别，为计算机视觉和机器人导航提供支持。

在形状重建中，水平集方法能够实现对物体形状的重建和分析，为工程设计和制造提供帮助。

总之，水平集原理是一种重要的图像处理方法，它基于曲线演化的思想，通过对图像中的曲线进行演化，最终实现图像的分割和轮廓提取。

水平集方法的数学模型基于偏微分方程，通过数值方法进行离散化求解。

水平集方法在医学图像分割、目标跟踪、形状重建等方面有着广泛的应用，为图像处理领域的发展做出了重要贡献。

希望本文的介绍能够为读者对水平集方法有更深入的了解，为相关领域的研究和应用提供帮助。

结合梯度与区域信息的变分水平集图像分割方法

ＩａｅＳｅｍｅａｉｓｄｏｒａｉｎａｖｌＳｅｔｒｄｍｇｇｎｔｔｏｎＢａｅｎＶａｉｔｏｌＬｅｅｔｗｉｈＧａａｅｉｎＩｏｍａｉｎｄＲｇｏｎｆｒｔｏｎ
Ｌｎ —ｈｎ，ＡＮｕ。ＺＩＢｉｇｃｕＴＩＪｎ，ＨＯＮＧｈ— ｎ３Ｚｉｍｉｇ
（．ＮｅｗｒｅｔｒＫａｈａｅｃｅｓＣｌｇ，ｓｇｒＸｉｊａｇ８４０，Ｃｉａ２ｏｌｅｏｄｃｌｇｎｅｉｇ１ｔｏｋＣｎｅ，ｓｇｒＴａｈｒｏｌｅＫａｈａ，ｎｉｎ４００ｈｎ；．ＣｌｇｆＭｅｉｉｅｒｅｅａＥｎｎａｄＴｃｎｌｙＸｉｊａｇＭｅｉａＵｉｅｓｙｒｍｑ，ｎｉｎ３０ｈｎ；．ＤｅａｔｎｆＩｆｒｔｎｎｅｈｏｏ，ｎｉｎｄｃｌｎｖｒｉ，ＵｕｉＸｉｊａｇ８０１，Ｃｉａ３ｇｔ１ｐｒｍｅｔｏｍａｉｏｎｏ
３喀什师范学院信息工程技术系，．新疆喀什８４０；４００）．
摘
要：在研究分析基于梯度的图像分割方法和基于区域的Ｃａ — ｅｅ（．分割方法的基础上，ｈｎＶｓＣＶ）提出了一种改进的分割方法，该方法将图像的边缘信息和区域信息相结合，既保留了基于图像边缘信息的分割方法对图像边
第２年第４７２１誊ｌ月００１期
Ｊｕｎｌｆｎｉｎｎｖｒｉ自ａｕａＳｃｄｔｎｏｒａ新疆大学学报（Ｎｔｒｌｃｅｅｉｏ）ｏＸｉｊｇＵｉｓ然科学版）ｎＥｉａｅｔ（ｙｉ