距离保持水平集演化模型的快速实现算法 被引量：1

1

作者 原泉 王艳 李玉先 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第9期2743-2747,共5页

针对梯度下降法收敛性较差、对局部极小值比较敏感的问题,提出一种改进NAG算法,并以此替换距离保持水平集演化(DRLSE)模型中的梯度下降算法,进而得到一个基于NAG的图像快速分割算法。首先,给出初始水平集演化方程;其次,用改进NAG算法计... 针对梯度下降法收敛性较差、对局部极小值比较敏感的问题,提出一种改进NAG算法,并以此替换距离保持水平集演化(DRLSE)模型中的梯度下降算法,进而得到一个基于NAG的图像快速分割算法。首先,给出初始水平集演化方程;其次,用改进NAG算法计算梯度;最后,对水平集函数进行不断更新,从而避免水平集函数陷入局部极小值。实验结果表明,与DRLSE模型中的原算法相比,所提算法迭代次数减少了约30%,CPU运行时间减少了30%以上。该算法实现简单,能够对实时性要求较高的红外图像、医学图像进行快速、有效的分割。 展开更多

关键词 图像分割 水平集方法 活动轮廓模型 距离保持水平集演化模型 NAG算法

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用于图像分割的自适应距离保持水平集演化 被引量：57

2

作者 何传江 李梦 詹毅 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期3161-3169,共9页

Li等人提出的距离保持水平集方法有传统变分水平集方法不具备的许多优点,然而,它有初始曲线必须包围目标物体或完全置于目标物体内部或外部的缺点.提出一种自适应距离保持水平集方法,它无须初始曲线包围目标物体或完全置于目标物体内部... Li等人提出的距离保持水平集方法有传统变分水平集方法不具备的许多优点,然而,它有初始曲线必须包围目标物体或完全置于目标物体内部或外部的缺点.提出一种自适应距离保持水平集方法,它无须初始曲线包围目标物体或完全置于目标物体内部或外部,即初始曲线可以置于图像的任何地方.它能够解决原方法所不能解决的一些图像分割问题,例如,能够从任意选取的一条初始曲线出发自动检测目标物体的内外轮廓,检测多目标物体以及深度凹陷区域的边缘,并能较好地提取目标物体的弱边界.对几幅具有不同目标边界形态的合成图像和自然图像进行了实验,结果都取得了预期的分割效果. 展开更多

关键词 图像分割 几何活动轮廓模型 水平集方法 距离保持水平集方法 偏微分方程

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一种改进的自适应距离保持水平集演化方法 被引量：2

3

作者 周林 平西建 童莉 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期274-280,共7页

提出一种改进的自适应距离保持水平集演化方法.该方法定义新的图像相依权系数与停止函数,有效解决了演化曲线对初始位置敏感的问题.零水平集曲线能根据图像性质自适应地决定向内还是向外运动,而且在像素灰度值相等的区域曲线能继续演化... 提出一种改进的自适应距离保持水平集演化方法.该方法定义新的图像相依权系数与停止函数,有效解决了演化曲线对初始位置敏感的问题.零水平集曲线能根据图像性质自适应地决定向内还是向外运动,而且在像素灰度值相等的区域曲线能继续演化直至目标物体边界,并提高了零水平集曲线对深度凹陷边界的捕获能力.实验结果表明,该方法能有效检测目标边界,且有较强的抗噪能力. 展开更多

关键词 图像分割 偏微分方程 几何活动轮廓 距离保持水平集方法

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无需重新初始化的自适应快速水平集演化模型 被引量：5

4

作者 田巧玉 黄水波 何传江 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第18期174-176,208,共4页

水平集方法已被广泛地应用在图像分割中,传统的水平集方法需要通过周期性的初始化水平集函数使得它一直保持在符号距离函数附近,然而初始化与水平集理论和实现相违背。最近,LiC等人提出一种完全不需要初始化的变分模型,该模型的主要不... 水平集方法已被广泛地应用在图像分割中,传统的水平集方法需要通过周期性的初始化水平集函数使得它一直保持在符号距离函数附近,然而初始化与水平集理论和实现相违背。最近,LiC等人提出一种完全不需要初始化的变分模型,该模型的主要不足就是单方向演化,即演化曲线或收缩或扩张到目标边界。针对二值图像提出一种新的基于距离保持水平集方法的活动轮廓模型,它不依赖于初始位置,演化曲线准确地收敛在目标边界,更重要的是曲线演化只需一次迭代。 展开更多

关键词 水平集方法 距离保持 几何活动轮廓 图像分割

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改进的距离正则化水平集演化方法 被引量：6

5

作者 沈凌云 朱明 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期674-679,共6页

为了有效地对数字图像中的目标物体进行分割,提出了一种结合人类视觉注意机制的距离正则化水平集演化的图像分割方法,首先,利用数据融合获得视觉注意机制的显著图,进而获得曲线演化的初始轮廓,解决了演化曲线对初始位置敏感及不能自适... 为了有效地对数字图像中的目标物体进行分割,提出了一种结合人类视觉注意机制的距离正则化水平集演化的图像分割方法,首先,利用数据融合获得视觉注意机制的显著图,进而获得曲线演化的初始轮廓,解决了演化曲线对初始位置敏感及不能自适应地决定向内还是向外运动的问题;然后,利用自定义的图像边缘指示函数,通过优化函数的演化速度参数及噪声敏感度控制参数,加快了曲线演化速度;最后,利用距离正则化水平集演化至目标物体的边界,完成图像分割,仿真结果表明:该方法能够有效地检测单个及多个目标物体的边界,提高了边界定位精度,抗噪能力较强. 展开更多

关键词 视觉注意 活动轮廓模型 距离正则化水平集方法 图像分割

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基于改进的距离保持水平集的牛肉图像背长肌自动分割

6

作者 张彧龙 刘雅思 +1 位作者 郑丽敏 杨璐 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第A01期213-217,共5页

为了改善牛肉图像中背长肌的分割效果,提出一种改进的距离保持水平集方法实现牛肉图像中背长肌区域的自动分割:根据牛肉背长肌图像的特点,结合大津法和旋转法提取背长肌切面区域,设定候选区域并找到初始轮廓曲线;根据水平集演化过程中... 为了改善牛肉图像中背长肌的分割效果,提出一种改进的距离保持水平集方法实现牛肉图像中背长肌区域的自动分割:根据牛肉背长肌图像的特点,结合大津法和旋转法提取背长肌切面区域,设定候选区域并找到初始轮廓曲线;根据水平集演化过程中自定义系数函数值的变化规律,使用自定义的算法控制零水平集的自动演化和停止;之后结合标记分水岭算法对图像进行加工,得到更精确的目标背长肌区域。与其他分割算法比较,该改进的分割方法效果更好。 展开更多

关键词 距离保持水平集 图像分割 牛肉图像 背长肌

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基于Mumford-Shah模型的快速水平集图像分割方法 被引量：125

7

作者 李俊 杨新 施鹏飞 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第11期1175-1183,共9页

该文对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集分割图像的算法做了两方面的改进:首先改进了C-V方法的偏微分方程,使得C-V方法可以快速计算出全局最优分割;其次,采用源点映射扫描方法来快速计算符号距离函数,克服了常规水平集方法... 该文对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集分割图像的算法做了两方面的改进:首先改进了C-V方法的偏微分方程,使得C-V方法可以快速计算出全局最优分割;其次,采用源点映射扫描方法来快速计算符号距离函数,克服了常规水平集方法中构造符号距离函数计算量大的缺点,并结合该文所提出的基于快速步进法生成符号表的方法,进一步提高了计算稳定性.两方面的改进提高了计算的速度和分割效果,试验统计结果显示,对于512×512的大幅图像,一般只需要10次左右的迭代就可以得到最优的分割效果.对合成图像、生物医学图像的分割结果表明了本文方法的稳健、快速. 展开更多

关键词 MUMFORD-SHAH模型 图像分割 水平集方法 符号距离函数 图像处理 计算机视觉

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改进的C-V水平集模型图像分割算法 被引量：17

8

作者 徐玲凌 肖进胜 +1 位作者 易本顺 娄利军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10期209-210,213,共3页

复杂的计算限制了基于Chan-Vese(C-V)水平集模型的图像分割方法的应用。为提高图像分割的速度,提出一种基于C-V水平集模型的改进水平集方法。在一般情况下,只需要几次简单迭代就能分割出物体的轮廓。实验表明,该方法简单高效,能够快速... 复杂的计算限制了基于Chan-Vese(C-V)水平集模型的图像分割方法的应用。为提高图像分割的速度,提出一种基于C-V水平集模型的改进水平集方法。在一般情况下,只需要几次简单迭代就能分割出物体的轮廓。实验表明,该方法简单高效,能够快速有效地实现图像轮廓分割。 展开更多

关键词 图像分割 Chan-Vese水平集模型 符号距离函数

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改进边界指示函数的水平集活动轮廓模型 被引量：6

9

作者 郑伟 张晶 杨虎 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期126-130,共5页

由于受成像原理的限制,导致超声图像对比度低、边界模糊,因此基于边界的水平集分割效果很不理想。为了提高超声图像的分割精度和分割效率,提出了一种梯度信息与区域信息相结合的水平集分割算法。首先对基于边界的距离正则化水平集演化(D... 由于受成像原理的限制,导致超声图像对比度低、边界模糊,因此基于边界的水平集分割效果很不理想。为了提高超声图像的分割精度和分割效率,提出了一种梯度信息与区域信息相结合的水平集分割算法。首先对基于边界的距离正则化水平集演化(DRLSE)模型进行改进,将区域信息引入到边界指示函数中,并用改进后的边界指示函数代替DRLSE模型中的边界指示函数,最后,得到一个梯度与区域信息相结合的水平集演化模型。结果表明,本文中的模型能准确分割甲状腺肿瘤超声图像,且在分割效率和分割精确度方面均比DRLSE模型有所提高。 展开更多

关键词 图像处理 图像分割 距离正则化水平集演化模型 边界指示函数 梯度信息 区域信息

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一种改进的无需水平集重新初始化的C-V主动轮廓模型(英文) 被引量：12

10

作者 闵莉 李小毛 唐延东 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期52-58,共7页

重新初始化是使水平集函数保持符号距离函数的必要步骤。虽然它保证了水平集函数的稳定收敛,但是它也降低了曲线演化的速度。本文主要在该方面针对Chan-Vese提出的水平集图像分割模型进行了改进,提出了无需重新初始化的C-V模型。该模型... 重新初始化是使水平集函数保持符号距离函数的必要步骤。虽然它保证了水平集函数的稳定收敛,但是它也降低了曲线演化的速度。本文主要在该方面针对Chan-Vese提出的水平集图像分割模型进行了改进,提出了无需重新初始化的C-V模型。该模型将水平集函数与距离函数的偏差作为能量函数引入C-V模型,以此来约束水平集函数成为距离函数,提高了C-V模型的演化速度。同时该模型能够用一般的分段常数函数来定义初始水平集函数,即水平集函数不必初始化为符号距离函数。这样,对于不规则形状的初始轮廓,节省了初始化过程所消耗的时间。实验结果表明,本文所提出的模型不仅提高了C-V模型的演化速度,而且实现了水平集函数初始化的灵活性。 展开更多

关键词 C—V模型 水平集 重新初始化 初始化 符号距离函数

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水平集函数规则化的C-V主动轮廓模型 被引量：6

11

作者 杨勇 潘伟民 徐春 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第34期166-168,共3页

Chan与Vese提出的C-V主动轮廓模型采用传统的水平集方法实现,为了保证水平集函数演化的稳定性,需要加入轮廓的长度项来规则化水平集函数,且在演化的过程中要周期性重新初始化为符号距离函数,从而大大增加了计算量和实现的复杂度。提出... Chan与Vese提出的C-V主动轮廓模型采用传统的水平集方法实现,为了保证水平集函数演化的稳定性,需要加入轮廓的长度项来规则化水平集函数,且在演化的过程中要周期性重新初始化为符号距离函数,从而大大增加了计算量和实现的复杂度。提出一种新的规则化水平集函数的方法,不但可以保证水平集函数演化稳定,而且避免了重新初始化。实验结果表明:该方法稳健、快速。 展开更多

关键词 主动轮廓模型 水平集方法 符号距离函数

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基于简化Mumford-Shah模型的水平集红外图像分割算法 被引量：4

12

作者 张柳 梅雪 林锦国 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第4期885-887,共3页

由于红外图像大多具有目标模糊,对比度低的特点,传统的分割方法容易受到噪声和边界轮廓的影响而导致分割效果不佳,提出了一种基于简化Mumford-Shah模型的水平集红外图像分割算法。该算法能够通过将初始闭合曲线嵌入水平集函数,利用函数... 由于红外图像大多具有目标模糊,对比度低的特点,传统的分割方法容易受到噪声和边界轮廓的影响而导致分割效果不佳,提出了一种基于简化Mumford-Shah模型的水平集红外图像分割算法。该算法能够通过将初始闭合曲线嵌入水平集函数,利用函数的求解从而达到图像分割的目的。仿真实验结果表明,该分割算法与初始轮廓线位置无关,受边界轮廓线和图像噪声的影响较小,具有较强的鲁棒性,在目标与背景灰度级差别较小的红外图像的分割中取得了较好的效果。 展开更多

关键词 MUMFORD-SHAH模型 水平集 曲线演化 红外图像 图像分割

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结合图像过渡区的变分水平集模型 被引量：2

13

作者 汤伟 冯玉玲 +1 位作者 李梦 任泽民 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第8期117-119,154,共4页

为解决无需重新初始化水平集演化模型对初始轮廓敏感的问题,基于过渡区提出一个变分水平集模型。首先从形态学角度提取图像的过渡区,从而获得分割图像的阈值;然后根据这个阈值,加权面积项前的尺度参数修改为一个函数,它在感兴趣的目标... 为解决无需重新初始化水平集演化模型对初始轮廓敏感的问题,基于过渡区提出一个变分水平集模型。首先从形态学角度提取图像的过渡区,从而获得分割图像的阈值;然后根据这个阈值,加权面积项前的尺度参数修改为一个函数,它在感兴趣的目标内外有相反符号,水平集函数可初始化为一个常值函数。提出的模型不但从根本上解决了对初始轮廓敏感的问题,而且能够实现对图像的快速分割。对合成和真实的图像的实验验证了该模型的有效性。 展开更多

关键词 无需重新初始化水平集演化模型 过渡区 变分水平集模型 形态学 水平集函数

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基于Chan-Vese水平集的梯度加速分割模型 被引量：3

14

作者 周小舟 张加万 孙济洲 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第10期166-168,171,共4页

为了提高图像分割的速度和精度,提出了一种新的基于Chan-Vese水平集模型(C-V模型)的梯度加速分割模型。首先,在C-V模型的能量函数中加入一个内部能量项,抵消演化过程中水平集函数和符号距离函数的偏差,从而消除分割中周期性重新初始化... 为了提高图像分割的速度和精度,提出了一种新的基于Chan-Vese水平集模型(C-V模型)的梯度加速分割模型。首先,在C-V模型的能量函数中加入一个内部能量项,抵消演化过程中水平集函数和符号距离函数的偏差,从而消除分割中周期性重新初始化的过程;其次,提出了梯度加速项,通过感兴趣区域的图像特征,快速得到该区域的边界,且能够提高弱边界的分割精度。实验证明,提出的方法不仅能够加速特定区域的分割、提高分割精度,还能保持分割过程的稳定性。 展开更多

关键词 图像分割 水平集 C-V模型 符号距离函数 重新初始化 梯度加速

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一种自适应初始轮廓的水平集演化方法的研究 被引量：4

15

作者 翁桂荣 朱云龙 钱森 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期2728-2734,共7页

距离规则水平集存在对噪声、初始轮廓敏感、收敛速度慢以及容易从弱边缘处泄露等不稳定问题.结合待分割目标灰度统计信息和图像梯度信息,提出了一种自适应初始轮廓的水平集演化方法,利用图像信息构成的自带符号目标信息函数代替面积项... 距离规则水平集存在对噪声、初始轮廓敏感、收敛速度慢以及容易从弱边缘处泄露等不稳定问题.结合待分割目标灰度统计信息和图像梯度信息,提出了一种自适应初始轮廓的水平集演化方法,利用图像信息构成的自带符号目标信息函数代替面积项中的边缘指示函数,解决水平集方法对初始轮廓敏感问题.另外,还设计一个自我调整的面积项系数解决水平集方法对收敛速度慢以及弱边缘处泄露问题.实验结果表明:本文方法不仅可以减少图像分割时间,提高了分割质量,同时能够解决对初始轮廓敏感问题. 展开更多

关键词 水平集 距离规则 主动轮廓模型 图像分割

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实现测地线活动轮廓模型的改进变分水平集方法

16

作者 张玲艳 闫丽 +1 位作者 陈颖 张欢 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第16期188-189,231,共3页

传统的实现测地线活动轮廓(Geodesic Active Contour,GAC)模型的水平集方法中,采用迎风方案作数值求解,需要使用足够小的时间步长,在曲线演化的过程中需要重新初始化,故效率低,据此,给出一种基于测地线活动轮廓模型的变分水平集方法,引... 传统的实现测地线活动轮廓(Geodesic Active Contour,GAC)模型的水平集方法中,采用迎风方案作数值求解,需要使用足够小的时间步长,在曲线演化的过程中需要重新初始化,故效率低,据此,给出一种基于测地线活动轮廓模型的变分水平集方法,引入了一个水平集函数的强制项,避免了重新初始化,简化了初始化的工作,通过实验证明了这种方法是有效的,稳定的。 展开更多

关键词 测地线活动轮廓模型 变分水平集方法 曲线演化

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改进的变分水平集演化的图像分割算法

17

作者 温佳 杨杰伟 杨亚楠 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2020年第1期71-74,共4页

提出了一种改进的变分水平集分割算法。引入演化曲线内外灰度图像的中值代替传统CV(Chan_Vese)模型中的均值作为曲线拟合中心。在轮廓初始化后,采用最大类间方差(OTSU)方法改进曲线拟合中心,将最大类间方差与拟合中心结合,提高分割的准... 提出了一种改进的变分水平集分割算法。引入演化曲线内外灰度图像的中值代替传统CV(Chan_Vese)模型中的均值作为曲线拟合中心。在轮廓初始化后,采用最大类间方差(OTSU)方法改进曲线拟合中心,将最大类间方差与拟合中心结合,提高分割的准确率和适应性。加入双阱势的距离正则项以避免水平集重新初始化,提高效率,从而得到一个自适应阈值与区域信息相结合的水平集演化模型。 展开更多

关键词 图像分割 水平集演化 类间方差 双阱势距离正则项

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基于形状约束的LBF模型的水平集分割 被引量：2

18

作者 欧文杰 范立南 孙申申 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第11期204-206,278,共4页

由于LBF模型是通过高斯核函数来拟合局部内外的区域信息,是典型的局部区域模型。此外医学图像的复杂性且分割经常出现类似特定形状的目标。为了更快地找到局部的区域特征形状(如圆或椭圆),提出将初始水平集与椭圆方程的差异作为形状能... 由于LBF模型是通过高斯核函数来拟合局部内外的区域信息,是典型的局部区域模型。此外医学图像的复杂性且分割经常出现类似特定形状的目标。为了更快地找到局部的区域特征形状(如圆或椭圆),提出将初始水平集与椭圆方程的差异作为形状能量项融入到LBF模型中,在演化过程中无需经过仿射变换来更新相应的形状,只需对初始轮廓和形状水平集差异能量函数进行迭代计算。在实验结果中,选取4幅眼睛图片分别对LBF模型和加入形状项的LBF模型进行比较分析。结果表明,所提出的模型能够准确地检测图像中椭圆状的目标,且分割准确率达到了96%,也解决了图像灰度不均匀、对噪声敏感的问题。 展开更多

关键词 椭圆形状 LBF模型 水平集 曲线演化 灰度不均匀

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基于形状保持的CV变分水平集矩形目标分割 被引量：2

19

作者 冯俊惠 肖阳辉 +1 位作者 王恩德 杨凯 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1468-1474,共7页

目标在被局部遮挡、与背景灰度信息相似以及纹理比较明显等情况下,传统CV模型无法进行准确分割.为此,将模型中活动轮廓曲线的水平集函数用先验形状的水平集函数来代替,使得曲线在演化过程中始终保持某一类特定形状,从而实现了目标分割... 目标在被局部遮挡、与背景灰度信息相似以及纹理比较明显等情况下,传统CV模型无法进行准确分割.为此,将模型中活动轮廓曲线的水平集函数用先验形状的水平集函数来代替,使得曲线在演化过程中始终保持某一类特定形状,从而实现了目标分割过程中的形状保持.根据形状保持的CV变分水平集分割模型建立适用于矩形目标分割的能量函数模型,推导出一组Euler-Lagrange常微分方程;通过水平集函数的不断迭代演化最终实现了矩形目标的分割;最后演化得到的水平集函数是对矩形目标的定量描述.3组实验结果证明,该模型能够解决复杂情况下的矩形目标分割问题,且具有计算量小、鲁棒性强的优点. 展开更多

关键词 形状保持 CV模型 变分水平集 Euler-Lagrange常微分方程 矩形目标分割

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基于AOS格式的扩展Chan-Vese模型及多水平集图像分割方法 被引量：1

20

作者 徐盛 李志斌 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期66-70,140,共6页

对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的多水平集图像分割算法作了改进.首先,使用AOS算法改进了原模型的差分格式,使得差分格式无条件稳定.其次,在水平集的构造中应用了快速推进法的改进算法,减少了水平集初始化时计算的点数和重复次数.

关键词 图像分割 扩展的C-V模型 水平集方法 AOS算法 符号距离函数

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