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融合统计范数度量的局部区域图像分割 被引量:1
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作者 李更生 刘国军 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第16期2550-2563,共14页
主动轮廓模型(Active Contour Model,ACM)已成为最常用的图像分割工具之一,但在处理灰度不均匀的图像时,现有的算法比较耗时而且会导致分割精度急剧下降。为此,本文结合局部图像信息,提出了一种统计范数用于图像分割。首先,利用新的偏... 主动轮廓模型(Active Contour Model,ACM)已成为最常用的图像分割工具之一,但在处理灰度不均匀的图像时,现有的算法比较耗时而且会导致分割精度急剧下降。为此,本文结合局部图像信息,提出了一种统计范数用于图像分割。首先,利用新的偏置场模型来建模图像,将图像的灰度不均匀性分解为观测图像的一个分量。与传统的乘性偏置场相比,加性偏置场模块使能量泛函能够从新的维度提取图像的纹理信息。其次,采用局部信息融合的策略,计算轮廓内外的特征拟合图。最后,利用统计范数刻画特征拟合图与原始特征图的相似度。因此,新设计的能量泛函通过利用分层局部特征、全局空间一致性和多尺度抽象表示等来处理具有复杂背景的图像。实验结果表明:分割非同质医学图像,本文模型仅仅需要迭代50次,其他模型均在100次以上;算法运行时间仅仅需要8 s,但其余模型远远高于8 s。同时,采用客观评价指标评价所提出的算法:DC指标的平均值是0.9851,FP指标的平均值是0.0052,JCS指标的平均值是0.9706,P指标的平均值是0.9947,TP指标的平均值是0.9757。本文模型能够提取更多的纹理结构信息,并且对灰度不均匀和初始轮廓具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 活动轮廓 统计范数 加性偏置场 水平集 灰度不均匀
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克服灰度不均匀性的脑MR图像分割模型 被引量:17
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作者 王利 陈允杰 +2 位作者 韦志辉 夏德深 王平安 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期1624-1631,共8页
为了克服脑核磁共振图像中存在的灰度不均匀现象,提出一种有效的脑核磁共振图像分割模型.该模型利用多相位水平集方式来拟合图像的局部灰度,实现多种脑组织的同时分割,并提供光滑且准确的目标边界或曲面.在二维、三维的图像上的比较实... 为了克服脑核磁共振图像中存在的灰度不均匀现象,提出一种有效的脑核磁共振图像分割模型.该模型利用多相位水平集方式来拟合图像的局部灰度,实现多种脑组织的同时分割,并提供光滑且准确的目标边界或曲面.在二维、三维的图像上的比较实验结果表明,该模型是有效的. 展开更多
关键词 磁共振图像 灰度不均匀 活动轮廓模型 EM算法 水平集
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基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割 被引量:14
3
作者 蔡青 刘慧英 +1 位作者 周三平 孙景峰 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期24-31,共8页
针对仅采用局部或全局信息无法快速准确分割灰度不均匀图像的问题,提出了一种基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割模型。首先,利用图像局部信息和全局信息建立局部能量项和全局能量项,并且利用演化曲线轮廓内外小邻域的灰度均值... 针对仅采用局部或全局信息无法快速准确分割灰度不均匀图像的问题,提出了一种基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割模型。首先,利用图像局部信息和全局信息建立局部能量项和全局能量项,并且利用演化曲线轮廓内外小邻域的灰度均值差作为自变量,建立了权重函数模型,实现了局部能量项和全局能量项之间权重的自适应调整,提高了模型分割灰度不均匀图像的效率和准确性。其次,提出了一种新的能量惩罚项,避免了水平集函数的重新初始化,增强了数值计算的稳定性。最后,为验证模型的优越性,将模型与CV模型、LBF模型和LGIF模型进行了对比,并通过分割时间、迭代次数以及相似度等指标对分割结果进行了客观、定量分析。最终结果表明:该模型不但对初始轮廓具有较高鲁棒性,而且对灰度不均匀图像具有较高的分割准确性与分割效率。 展开更多
关键词 图像分割 灰度不均匀 水平集 权重函数 惩罚项
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灰度不均的弱边缘血管影像的水平集分割方法 被引量:13
4
作者 薛维琴 周志勇 +2 位作者 张涛 李莉华 郑健 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期2489-2499,共11页
针对血管影像中灰度不均和弱边缘情况下已有水平集模型不能正确分割血管问题,提出一种耦合了血管影像的几何信息、边缘信息和区域信息的水平集分割方法.首先,采用Hessian矩阵的各向异性性对血管状目标进行识别,对原始影像数据进行多尺... 针对血管影像中灰度不均和弱边缘情况下已有水平集模型不能正确分割血管问题,提出一种耦合了血管影像的几何信息、边缘信息和区域信息的水平集分割方法.首先,采用Hessian矩阵的各向异性性对血管状目标进行识别,对原始影像数据进行多尺度滤波;然后采用拉普拉斯算子零交叉点的快速边缘积分方法将边缘信息嵌入能量泛函中,构建一种基于结构、边缘和区域信息的水平集分割方法.相比于单一依靠影像边缘信息或区域信息模型及其改进模型,该方法在分割严重灰度不均匀的血管造影影像上能够准确提取血管,并精确定位血管边缘. 展开更多
关键词 血管分割 灰度不均 弱边缘 水平集 边缘积分 几何结构 各向异性 管状滤波器
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结合邻域信息的Chan-Vese模型图像分割 被引量:20
5
作者 杨名宇 丁欢 +1 位作者 赵博 张文生 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期413-418,共6页
灰度异质图像广泛存在于日常生活及医学图像中,而现有方法不能很好地解决灰度异质图像的分割问题,为此提出一种结合邻域信息的改进Chan-Vese模型.首先通过计算找出邻域内与中心点属于同一类的点,其次将这些点与中心点的距离作为它们与... 灰度异质图像广泛存在于日常生活及医学图像中,而现有方法不能很好地解决灰度异质图像的分割问题,为此提出一种结合邻域信息的改进Chan-Vese模型.首先通过计算找出邻域内与中心点属于同一类的点,其次将这些点与中心点的距离作为它们与中心点相似程度的权值进行累加,最后通过统计整幅图像中每个局部区域内各点与中心点的相似程度,加强了该模型对区域细节的捕获能力,实现对灰度异质区域的分割.实验结果表明,与Chan-Vese模型相比,文中模型可以准确地分割包含灰度异质区域的图像;与Piecewise Smooth模型相比,2个模型分割效果几乎相同,但文中模型的速度更快. 展开更多
关键词 图像分割 灰度异质 Chan—Vese模型 水平集 邻域加权函数
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含先验形状的水平集血管分割方法 被引量:5
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作者 薛维琴 周志勇 +1 位作者 郑健 张涛 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期1213-1222,共10页
针对图像中灰度分布不均匀和弱边缘情况下已有的水平集模型不能正确分割,且现有基于先验形状的水平集模型都要利用大量样本来进行训练的不足,提出一种无需训练的血管先验形状水平集分割方法.首先通过机械应力张量的方法分析Hessian矩阵... 针对图像中灰度分布不均匀和弱边缘情况下已有的水平集模型不能正确分割,且现有基于先验形状的水平集模型都要利用大量样本来进行训练的不足,提出一种无需训练的血管先验形状水平集分割方法.首先通过机械应力张量的方法分析Hessian矩阵,并建立血管相似函数;然后根据血管相似函数临界值得到血管的先验形状,并用水平集符号距离隐式表达形状曲线;最后将先验血管形状模型作为约束加入到耦合最小方差和FLUX模型的能量函数中,采用变分水平集法求解能量函数的极值.由于曲线的演化不仅依赖图像的区域信息和梯度信息,还受到血管先验形状的约束,因此该模型不但能精确定位边缘,还能准确地提取出血管.实验结果表明,采用该方法分割严重灰度分布不均匀的血管造影图像,具有准确度好、精度高、鲁棒性好的优点. 展开更多
关键词 血管分割 先验形状 灰度分布不均匀 水平集 各向异性
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基于多尺度水平集的MR图像海马区分割方法 被引量:5
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作者 赵姝颖 张丹 +2 位作者 覃文军 杨金柱 潘峰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期2286-2292,共7页
针对MR图像中海马区存在灰度不均匀性,基于区域动态轮廓的C-V模型只利用区域信息无法获得准确的海马区分割问题,结合多尺度边缘约束的演化思想和图像区域的全局信息,提出了一种结合边缘和区域信息的多尺度水平集MR(magnetic resonance)... 针对MR图像中海马区存在灰度不均匀性,基于区域动态轮廓的C-V模型只利用区域信息无法获得准确的海马区分割问题,结合多尺度边缘约束的演化思想和图像区域的全局信息,提出了一种结合边缘和区域信息的多尺度水平集MR(magnetic resonance)图像海马区分割方法。首先,在C-V模型的基础上采用内部约束能量项,消除水平集的重初始化,提高分割速度;其次,改进水平集函数中外部能量项的图像区域全局信息,解决由于灰度不均匀所引起的分割不准确问题;最后,在水平集函数的外部能量项中加入基于多尺度图像边缘的梯度信息,作为边缘约束停止项,使分割效果达到优化。实验结果表明,该算法对存在灰度不均匀性的图像海马区分割速度快、准确率高。 展开更多
关键词 水平集 多尺度分割 灰度不均匀 脑部MR图像
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结合全局和双核局部拟合的活动轮廓分割模型 被引量:6
8
作者 赵杰 祁永梅 潘正勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第4期1092-1095,共4页
针对可缩放区域拟合(RSF)模型对初始轮廓敏感的缺点,提出了一种结合全局和局部图像信息的变分水平集活动轮廓模型。该模型设计了一个灰度域上的核函数,将其与RSF模型空域核的线性组合作为局部能量项,弥补了采样权值仅与空间距离有关的缺... 针对可缩放区域拟合(RSF)模型对初始轮廓敏感的缺点,提出了一种结合全局和局部图像信息的变分水平集活动轮廓模型。该模型设计了一个灰度域上的核函数,将其与RSF模型空域核的线性组合作为局部能量项,弥补了采样权值仅与空间距离有关的缺陷,提高了分割精度;构造了带有自适应全局指示函数的面积项,作为全局拟合力,提高了模型的收敛速度且避免陷入局部极小值;使用了高斯滤波方法,规则水平集函数,使其保持光滑,并避免了复杂的重新初始化过程。实验结果表明,该模型初始化灵活,对灰度不均匀图像有很好的分割效果。 展开更多
关键词 图像分割 活动轮廓模型 水平集函数 灰度不均 初始轮廓线
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融合全局和局部信息的水平集乳腺MR图像分割 被引量:8
9
作者 张旭梅 范虹 乔柱 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第1期307-311,共5页
针对乳腺核磁共振成像的灰度不均匀现象,提出一种融合全局和局部信息的水平集图像分割方法(global and local combined C_V,GLCCV)。该方法将图像的局部信息融入基于全局信息的Chan-Vese(C_V)水平集方法;根据局部灰度拟合均值占全局灰... 针对乳腺核磁共振成像的灰度不均匀现象,提出一种融合全局和局部信息的水平集图像分割方法(global and local combined C_V,GLCCV)。该方法将图像的局部信息融入基于全局信息的Chan-Vese(C_V)水平集方法;根据局部灰度拟合均值占全局灰度均值的比例,构造自适应平衡指示函数调节全局和局部效应之间的均衡;加入惩罚项以避免重新初始化。对比实验表明,该水平集分割模型能够有效分割多种灰度不均匀场景下的乳腺MR图像,在抗噪和精确性方面优于融合前的分割方法。 展开更多
关键词 乳腺MRI 融合全局和局部信息 水平集 灰度不均匀 自适应指示函数
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变分水平集方法在灰度不均图像分割中的应用 被引量:4
10
作者 韩红伟 冯向东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第14期203-208,共6页
灰度不均严重影响图像分割的准确性,主动轮廓模型广泛应用于图像分割中。为了克服灰度不均对图像分割的影响,提出了一种基于变分水平集的主动轮廓模型。该模型利用了图像局部统计信息的均值和方差,适合对灰度不均图像分割。为了检验算... 灰度不均严重影响图像分割的准确性,主动轮廓模型广泛应用于图像分割中。为了克服灰度不均对图像分割的影响,提出了一种基于变分水平集的主动轮廓模型。该模型利用了图像局部统计信息的均值和方差,适合对灰度不均图像分割。为了检验算法的性能,利用该算法和经典算法作对比实验,结果表明,不管是对合成图像还是真实图像的分割,都验证了该方法的有效性,而且该方法在曲线演化过程中无需重新初始化水平集函数,在一定程度上减少了计算量。 展开更多
关键词 图像分割 水平集 灰度不均 主动轮廓 偏移场校正 变分法
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基于局部与全局信息的活动轮廓图像分割模型 被引量:2
11
作者 李守荣 周秋 +1 位作者 周三平 郝建红 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期1189-1194,共6页
根据贝叶斯分类准则提出了一种改进的基于局部与全局信息的水平集图像分割模型。首先,利用图像的局部信息建立了局部能量项,引导目标附近的演化曲线停在目标边缘上;然后,利用图像的全局信息建立了全局能量项,加速远离目标边缘处演化曲... 根据贝叶斯分类准则提出了一种改进的基于局部与全局信息的水平集图像分割模型。首先,利用图像的局部信息建立了局部能量项,引导目标附近的演化曲线停在目标边缘上;然后,利用图像的全局信息建立了全局能量项,加速远离目标边缘处演化曲线的演化;最后,提出了一种联合局部能量项和全局能量项的统一的水平集模型架构,提高了分割效率和分割灰度不均匀图像的能力。分割实验结果表明,该改进模型不但提高了对初始轮廓位置的鲁棒性,而且在分割灰度不均匀的图像时也取得了令人满意的分割结果。 展开更多
关键词 图像分割 灰度不均匀 水平集方法 活动轮廓模型
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一种基于局部信息的多相脑图分割模型 被引量:4
12
作者 王海军 柳明 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第7期185-187,共3页
针对脑核磁共振成像中灰度不均匀的现象,提出一种基于局部信息的多相脑图分割模型。采用阈值法进行轮廓初始化,利用多相水平集拟合图像的局部信息,从而得到脑灰质、脑白质和脑脊液图像。实验结果表明,该模型能有效地对多相脑图进行分割... 针对脑核磁共振成像中灰度不均匀的现象,提出一种基于局部信息的多相脑图分割模型。采用阈值法进行轮廓初始化,利用多相水平集拟合图像的局部信息,从而得到脑灰质、脑白质和脑脊液图像。实验结果表明,该模型能有效地对多相脑图进行分割,给出准确光滑的目标边界,并且不需要重新初始化。 展开更多
关键词 核磁共振成像 灰度不均匀 多相脑图 水平集 图像分割 重新初始化
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融合模糊全局和双核局部信息的活动轮廓模型 被引量:2
13
作者 赵杰 祁永梅 潘正勇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第3期663-666,共4页
尺度可控的局部区域(RSF)活动轮廓模型可用于灰度不均匀图像的分割,但存在初始化敏感和易陷入局部极小值的缺点,从而限制了其实际应用,因此提出了一种结合模糊聚类区域信息的变分水平集活动轮廓模型.该模型采用了模糊均值聚类(FCM)算法... 尺度可控的局部区域(RSF)活动轮廓模型可用于灰度不均匀图像的分割,但存在初始化敏感和易陷入局部极小值的缺点,从而限制了其实际应用,因此提出了一种结合模糊聚类区域信息的变分水平集活动轮廓模型.该模型采用了模糊均值聚类(FCM)算法对图像进行预处理,将预处理结果二值化后作为下一步水平集演化的初始轮廓,解决了初始化敏感问题;设计了一个灰度域上的核函数,将其与RSF模型的空域核的一个线性组合作为局部能量项,弥补了采样权值仅与空间距离有关的缺陷,提高了分割精度;将聚类分析得到的模糊隶属度作为图像的全局信息,结合改进的CV模型,作为全局拟合力,增加了模型的自适应性,并加快了模型的收敛速度.实验结果表明,该模型能够自动初始化,抗噪性能强,对灰度不均匀图像有很好的分割效果. 展开更多
关键词 图像分割 活动轮廓模型 模糊均值聚类 水平集函数 灰度不均 初始轮廓线
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水平集图像分割核映射模型的改进 被引量:1
14
作者 张迎春 郭禾 张丹枫 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期248-254,共7页
为提高水平集演化迭代效率和图像分割质量,对核映射(KM)模型进行改进,依据粗糙集理论提出图像数据离散化的定义和方法。由于加权后的KM模型推导出的区域参数具有收敛性,且离散化后图像灰度均匀性有所提高,区域参数可以更好地表达对应演... 为提高水平集演化迭代效率和图像分割质量,对核映射(KM)模型进行改进,依据粗糙集理论提出图像数据离散化的定义和方法。由于加权后的KM模型推导出的区域参数具有收敛性,且离散化后图像灰度均匀性有所提高,区域参数可以更好地表达对应演化区域的灰度值,使得图像能够被更精确地分割。在迭代演化过程中,加权后的KM模型对应的水平集权重最小值为1。权重值越大水平集元素更新与演化曲线收敛越快,原始KM模型对应的非加权水平集可看作是所有权重值为1的加权水平集,提出的方法能够以相对较高的迭代效率完成图像分割。合成图像和自然图像分割实验结果表明,改进后的水平集图像分割方法有更好的分割质量和迭代效率。 展开更多
关键词 图像分割 水平集 离散区域 灰度不均匀 图像数据离散化 粗糙集
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融合局部图像信息的SLGS活动轮廓模型 被引量:1
15
作者 刘瑞娟 何传江 原野 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第10期188-190,共3页
SLGS模型不能处理灰度不均图像,而RSF模型对初始轮廓较敏感。为此,将RSF模型定义的局部信息融入SLGS模型中,提出一个以偏微分方程形式表达的活动轮廓模型。利用SLGS模型全局拟合量和RSF模型局部拟合量的线性组合构造符号压力函数,调整... SLGS模型不能处理灰度不均图像,而RSF模型对初始轮廓较敏感。为此,将RSF模型定义的局部信息融入SLGS模型中,提出一个以偏微分方程形式表达的活动轮廓模型。利用SLGS模型全局拟合量和RSF模型局部拟合量的线性组合构造符号压力函数,调整拟合量的权重以提升模型对灰度不均图像的处理能力和轮廓初始化的灵活性,并利用高斯滤波正则水平集函数法实现水平集函数的正则化。实验结果表明,该模型的分割结果比SLGS模型更准确。 展开更多
关键词 图像分割 水平集方法 活动轮廓模型 C-V模型 RSF模型 SLGS模型 灰度不均
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基于偏移场修正的C-V模型水平集图像分割算法 被引量:6
16
作者 黄保山 滕炯华 +1 位作者 徐婧林 周三平 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期218-222,共5页
灰度不均匀效应广泛存在于现实图像(real-world images)中,这给图像分割带来了很大的挑战,目前许多的图像分割算法都依赖于图像灰度分布均匀这一假设,这严重影响了算法分割现实图像的分割精度。因此文章结合图像的数学模型,提出了一种... 灰度不均匀效应广泛存在于现实图像(real-world images)中,这给图像分割带来了很大的挑战,目前许多的图像分割算法都依赖于图像灰度分布均匀这一假设,这严重影响了算法分割现实图像的分割精度。因此文章结合图像的数学模型,提出了一种基于偏差修正的C-V模型,该方法在水平集函数的演化过程中,同时进行图像的分割与偏移场的估计,利用偏移场的估计值来抑制灰度不均匀效应的影响。仿真结果表明,该方法比经典的C-V模型有更高的分割精度,对初始化轮廓曲线以及噪声有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 图像分割 偏移场修正 灰度不均匀效应 水平集
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基于变分水平集的灰度不均匀医学图像分割 被引量:8
17
作者 林颖 印桂生 杨耘 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第24期203-205,共3页
针对医学图像中存在的灰度不均匀现象,提出一种变分水平集分割模型。将邻域信息引入到基于Bayes决策准则的水平集分割框架中,以增强灰度不均匀条件下弱目标边界的识别能力。为缓解模型求解时易出现的局部极小问题,设计一种简单而有效的... 针对医学图像中存在的灰度不均匀现象,提出一种变分水平集分割模型。将邻域信息引入到基于Bayes决策准则的水平集分割框架中,以增强灰度不均匀条件下弱目标边界的识别能力。为缓解模型求解时易出现的局部极小问题,设计一种简单而有效的随机优化方法以搜索近似全局最优解。实验对比及分析验证了该水平集分割模型在多种灰度不均匀场景下均表现出较好的分割性能。 展开更多
关键词 变分水平集 灰度不均匀 医学图像分割 曲线演化
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基于局部熵的边界与区域水平集图像分割模型 被引量:4
18
作者 张梦梦 张泾周 +1 位作者 周三平 张永涛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2884-2888,共5页
基于图像局部熵提出了一种改进的结合边界信息和区域信息的水平集图像分割模型。利用局部熵构造自适应权重系数,使其能够根据图像性质自适应的决定演化方向,准确引导演化曲线向目标方向移动;然后,根据自适应权重系数定义新的边界指示函... 基于图像局部熵提出了一种改进的结合边界信息和区域信息的水平集图像分割模型。利用局部熵构造自适应权重系数,使其能够根据图像性质自适应的决定演化方向,准确引导演化曲线向目标方向移动;然后,根据自适应权重系数定义新的边界指示函数,提高了模型检测弱边界能力,加快了曲线的演化速度;引入ChanVese(C-V)模型作为外部能量项,提高了模型的抗噪性,增强了模型分割灰度不均匀图像的能力。通过图像分割实验,验证模型对初始轮廓以及噪声的鲁棒性、分割灰度不均匀图像的能力,并采用客观数值指标,将所提模型与另外三种模型在分割效率和分割准确性方面进行比较。结果表明,提出的模型增强了对噪声的鲁棒性,提高了分割弱边界图像的能力,而且分割灰度不均匀的图像时也取得了比较满意的效果。 展开更多
关键词 图像分割 水平集方法 局部熵 边界信息 区域信息
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基于水平集的手指静脉图像分割 被引量:3
19
作者 王保生 陈宇飞 +1 位作者 赵卫东 周强强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第2期526-530,共5页
针对手指静脉图像中存在的弱边缘、灰度不均匀以及低对比度等现象,提出一种结合偶对称Gabor滤波与水平集思想的分割算法,并应用于手指静脉图像的分割。首先,使用偶对称Gabor滤波算法,对手指静脉图像从8个不同的方向分别进行滤波运算;然... 针对手指静脉图像中存在的弱边缘、灰度不均匀以及低对比度等现象,提出一种结合偶对称Gabor滤波与水平集思想的分割算法,并应用于手指静脉图像的分割。首先,使用偶对称Gabor滤波算法,对手指静脉图像从8个不同的方向分别进行滤波运算;然后,根据8个方向上的滤波结果进行图像重建,得到目标与背景灰度对比度显著提高的图像;最后,应用结合局部与全局信息的水平集方法对手指静脉图像进行分割。将所提算法与Li等水平集算法(LI C,HUANG R,DING Z,et al.A variational level set approach to segmentation and bias correction of images with intensity inhomogeneity.MICCAI'08:Proceedings of the 11th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention,Part II.Berlin:Springer,2008:1083-1091)、Legendre水平集(L2S)算法相比,所提算法在分割精度评价标准面积差异(AD)百分比上分别降低了1.116%、0.370%,相对差异度(RDD)分别降低了1.661%、1.379%。实验结果表明,与传统只考虑局部信息或全局信息的水平集图像分割算法相比,所提算法能取得更高的分割精度。 展开更多
关键词 灰度不均匀 低对比度 GABOR滤波 水平集 图像分割
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基于小波多尺度聚类水平集的医学图像分割 被引量:4
20
作者 李小伟 伍岳庆 姚宇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第A02期298-301,316,共5页
针对医学图像低对比度、灰度不均匀等特点,提出了一种小波多尺度聚类水平集的图像分割方法,能够很好地解决医学图像灰度不均匀的问题。首先,利用小波多尺度分析的良好信噪分离能力提取各尺度下图像的有效边缘信息,将边缘信息添加到水平... 针对医学图像低对比度、灰度不均匀等特点,提出了一种小波多尺度聚类水平集的图像分割方法,能够很好地解决医学图像灰度不均匀的问题。首先,利用小波多尺度分析的良好信噪分离能力提取各尺度下图像的有效边缘信息,将边缘信息添加到水平集模型的能量函数中从而提高模型的局部控制能力。然后,基于灰度不均匀的图像模型,派生出对于感兴趣区域的局部灰度聚类,在每个点的邻域内定义基于灰度的局部聚类准则函数。将局部聚类准则函数转化为全局准则函数。在水平集框架中,该准则根据水平集函数定义了代表图像域划分的能量项和引起图像强度不均匀的偏置域。最后,从小波变换的顶层低频子带图像开始逐层采用改进的聚类水平集方法分割图像,并将分割结果通过插值方式传递至下一层作为分割的初始轮廓,最终实现灰度不均匀医学图像的分割。实验结果表明,该方法能够有效地分割医学图像,具有计算更加鲁棒稳定、效率更高和更加准确的优点。 展开更多
关键词 小波多尺度 灰度不均匀 医学图像 水平集 图像分割
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