基于区域划分和改进C-V法的医学图像分割方法

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应用改进的C-V模型分割牛肉眼肌图像

关键词中图分类号牛肉图像分割ＣＶ模型水平集惩罚项因子边缘检测函数 — Ｔ３１Ｐ９文献标识码Ａ
ＵＳＩＮＧＭＰＲｏＶＥＤＶｏＤＥＬＩＣ．ＭＦｏＲＴＨＥＥＧＭＥＮＴＡＴＩＳＯＮｏＦＦＡＴＡＮＤＬＥＡＮＥＡＴＮＭＩＢＥＥＦＭＡＧＥＩ
一
综上所述，水平集方法最大的优势在于其拓扑无关性，统传
的ＣＶ模型的能量函数不依赖于图像梯度，－而是利用图像的全
局信息来计算能量函数，于梯度变化不大的图像也能分割出对
理想的效果。
２改进的ＣＶ模型算能力比较强的分割模型， — 但其分割效果和分割速度有待提高。改进的ｃＶ模型的基本思 — 路是：引入惩罚项因子Ｐ（ｂ约束符号距离函数，（）无需初始化，极大地降低计算复杂度；选取边缘检测函数ｇＶ，提供曲线演（）化停止项，去除图像中含有的噪声点对曲线演化的影响。并
步骤之一＿。文献［５中最先探讨了基于图像处理的牛肉等ｊ１Ｊ４，］级评定技术，应用数学形态学的方法研究了眼肌切面图像中背长肌区域的分割技术。通过对牛肉图像ＲＢ颜色模型的研究，Ｇ文献［］６中提出用牛肉图像颜色模型的Ｒ、Ｂ分量中肌肉与Ｇ、脂肪的不同特征来分割牛肉肌肉与脂肪像素。文献［］７中提出了基于模糊ｃ均值聚类的牛肉图像脂肪和肌肉区域分割技术。文献［］８中已研究了基于数学形态学的牛肉图像分割与大理石

基于GVF和C-V的活动轮廓模型研究的开题报告

基于GVF和C-V的活动轮廓模型研究的开题报告一、研究背景和意义随着计算机视觉和数字图像处理技术的发展，活动轮廓模型已经成为了图像分割和目标识别等领域中不可或缺的一部分。

活动轮廓模型可以根据图像的特征轮廓进行分割，从而在图像处理中起到重要的作用。

目前，活动轮廓模型的研究主要分为两类：基于边缘检测的活动轮廓模型和基于区域分割的活动轮廓模型。

但是，上述方法并不能很好地应对图像中噪声和复杂纹理的情况。

因此，如何提高活动轮廓的鲁棒性和准确性，一直是图像处理领域中的重要研究方向。

二、研究内容和方案本文基于GVF和C-V算法，提出一种改进的活动轮廓模型，以提高图像分割的效果和准确性。

具体的研究内容和方案如下：1、GVF算法的简介和研究GVF（Gradient Vector Flow）算法是一种基于梯度向量的向量场方法。

该算法可以在图像中产生平滑向量场，以减少噪声和边缘断裂等问题。

同时，GVF算法可以自适应地吸引轮廓向目标边缘，并调节轮廓收缩速度，从而提高活动轮廓算法的准确性。

2、C-V算法的简介和研究C-V（Chan-Vese）算法，是一种基于全局能量最小化的活动轮廓方法。

C-V算法根据目标形状和背景形状的不同，提出不同的能量函数。

通过不断优化能量函数，可以得到目标轮廓的最优解。

3、混合算法的设计和实现本文将GVF算法和C-V算法进行结合，提出一种改进的活动轮廓模型。

在新算法中，GVF算法用于生成平滑向量场，并引导轮廓收缩；C-V 算法则用于提取目标轮廓。

通过结合两种算法，可以充分利用GVF算法的优点，在保持C-V算法准确性的同时，增加模型鲁棒性，提高分割效果。

4、算法测试和评估本文将提出的活动轮廓模型在多个实验数据集上进行测试和评估。

通过与其他传统方法进行对比，评估所提出方法的鲁棒性和准确性。

同时，通过控制变量实验来分析所提出方法的参数对分割结果的影响，并优化算法参数，提高分割效果。

三、预期结果和意义预计本文提出的基于GVF和C-V的活动轮廓模型，将能够在分割复杂纹理和噪声图像方面取得更好的效果。

基于C-V模型的医学图像分割方法

精确的医学图像分割是人体解剖结构重建，灶确定病
与诊断以及图形引导手术等的重要基础，生物医学在领域具有重要的研究价值和实际意义。然而，实际在临床应用中，由于医学图像本身的复杂性、样性和各多种不确定因素的影响，导致准确分割成为医学图像分
方法的核心思想是：ｎ维曲线或曲面的嵌入到＋１将维的标量函数中，功解决了演化曲线拓扑结构变化成
的难题。如图１所示。
学图像分割是对正常或病变组织进行定量分析、性定识别的基础，也是计算机辅助诊断的关键步骤，高效且
重要。所以，医学图像分割方法做进一步的研究是对
可行且有必要的。
ｃｓｔｃ（ｔ（，）ｓ” ，
图１ｔ刻水平集函数的零水平集。时
１水平集方法
水平集的概念是美国数学家ＯｈｒＳｔｉｓｅ和ｅａｈｎ于
ＭｅｃｌＩａｅＳｇｅａｉｎｓｄｏＶｏｌｄｉａｍｇｅｍｎｔｔｏＢａｅｎＣ— ｍｄｅ
ＷＥｎｘａｇ．ＣＨＥｕＩＭｉｇｉｎＮＪｎ
（ｃｏｌｆＥｅｔｎｃＥｇｎｅｉｇＳｈｏｏｌｃｒｉｎｉｅｒ，ＸｉｉｎＵｉｅｓｙｉｎ７０７，Ｃｉａｏｎｄａｎｖｒｉ，Ｘ ’ １０１ｈｎ）ｔａ

基于改进C-V模型的图像分割算法

（６）
Ａｌ一Ｊｉｎｓｉｄｅ（Ｃ）ｉｉ（ｘ，ｙ）－Ｃ１ｉｄｅ（Ｃ）ＩＩ（ｘ，ｙ）－ｃ２１
（）
联立式（５）和（６）求稳态解，可得到分割结果。通过上述：ｃ — ｖ模型假设图像由灰度变化不大的目标和背景两个区域组成，则可利用二值分片常值
函数近似逼近，从而提取目标边界。但并不是所有的
２０１５．３数据通信
技术交流
ＴｅｃｈｎｏｌｏａｖＤｉｓｃｕｓｓｉｏｎ
基于改进Ｃ — Ｖ模型的图像分割算法
蔡园园徐磊（上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海２０００９３）摘要：Ｃｈａｔｒ — Ｖｅｓｅ模型是一个基于区域的几何活动轮廓模型。它能较好的改善基于边缘信息模型的边
果不好，而且也处理不了低对比度和模糊边界的复部分￣ｑｏｕｔｓｉｄｅ（Ｃ）。Ｏｌ和ｃ：分别为曲线内部和外部的图
杂图像。
像灰度平均值。在此基础上再添加轮廓线的长度和
３１
技术交流
ＴｅｃｈｎｏｌｏａｖＤｉｓｃｕｓｓｉｏｎ
度。在实际应用中具有很强的应用价值。
关键词：活动轮廓模型；Ｃ — Ｖ模型；图像增强算子；移动因子；惩罚项
１引言

基于改进C-V模型的图像分割算法

基于改进C-V模型的图像分割算法杨艳丹;韩雪松;韩应征;庞冬冬;杜军慧【期刊名称】《电视技术》【年(卷),期】2013(37)13【摘要】In this paper,a new mode called Chan-Vese model is proposed,which is based on curve evolution,the level set method and local statistics.The new model includes two aspects:local core functions and penalty term.Due to the introduction of local statistical information can make segmentation on heterogeneous image effectively.Inaddition,intruducing penalty term in the core functions can be useful to avoid the level set functions initialization and decrease time to model evolution.The simulation of the experiment shows that,the good results are obtained in making segmetation on heterogeneous image.%提出一种新的模型——Chan-Vese模型,该模型是基于曲线演化、水平集方法、局部的统计信息,新模型包括两个方面:局部核心函数和惩罚项.引入局部统计信息后的新模型可以对非同质图像进行有效的分割.另外,核心函数中加入惩罚项,可以有效避免水平集函数初始化,缩短模型演化时间.通过实验的仿真结果发现,新模型在对非同质图像进行分割时得到了良好的结果.【总页数】4页(P29-31,41)【作者】杨艳丹;韩雪松;韩应征;庞冬冬;杜军慧【作者单位】太原理工大学信息工程学院,山西太原030024;中石化山西分公司,山西太原030024;太原理工大学信息工程学院,山西太原030024;太原理工大学信息工程学院,山西太原030024;太原理工大学信息工程学院,山西太原030024【正文语种】中文【中图分类】TN911.7【相关文献】1.改进的快速C-V模型指静脉图像分割算法 [J], 郭树旭;李枭;朱麒;张明阳2.基于偏移场修正的C-V模型水平集图像分割算法 [J], 黄保山;滕炯华;徐婧林;周三平3.基于改进C-V模型的图像分割算法 [J], 蔡园园;徐磊4.改进的C-V水平集模型图像分割算法 [J], 徐玲凌;肖进胜;易本顺;娄利军5.基于C-V模型的医学图像血管钙化分割算法 [J], 史健松;嵇晓强;曲凯歌;李世维;张晓枫;王晓刚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进C-V模型的图像分割算法

分的图像分析中，必须把单个目标从图像中分离出来，形成
在主动轮廓模型中，最为经典的为Ｃｈａｎ— Ｖｅｓｅ模型
以下简称Ｃ — Ｖ模型），Ｃ — Ｖ模型是一种基于区域的动态目标与背景分离，这种处理方式即为图像分割，图像分割就（是根据规定的准则把给定的图像分成具有不同特性的图像轮廓模型。ｃ — Ｖ模型根据全局图像统计信息来完成对图部分，图像分割的算法往往是根据规定的准则，图像内部灰像的分割。假设图像目标是由同质的区域构成，一般能得度颜色纹理等特点目标与背景的不同来预先建立¨ 。到良好的实验结果，但在实际情况中，图像的目标并非同 — Ｖ模型在分割非同质目标时，得到的结果不是在很多的图像分析应用的领域如遥感测量、医学成质。Ｃ同时，在演化过程中，要不断地将水平集函数重新像、安全管制、军事目标检测都需要用到图像分割技术，图很理想；像分割技术越来越重要。在实际的图像分析应用中，当所初始化，增加了迭代时间，使轮廓曲线演化速度大大降低。需目标被分开时，分割就可以停止了，运用自动的图像分
基于改进Ｃ－＿Ｖ模型的图像分割算法
杨艳丹，韩雪松，韩应征，庞冬冬，杜军慧
（１．太原理工大学信息工程学院，山西太原０３００２４；２．中石化山西分公司，山西太原０３００４）２
【摘要】提出一种新的模型——ｃｈａｎ — Ｖｅｓｅ模型，该模型是基于曲线演化、水平集方法、局部的统计信息，新模型包括两个方面：局部核心函数和惩罚项。引入局部统计信息后的新模型可以对非同质图像进行有效的分割。另外，核心函数中加入惩罚项，可以有效避免水平集函数初始化，缩短模型演化时间。通过实验的仿真结果发现，新模型在对非同质图像进行分割时得到了良好的结果。

结合局部信息改进的C—V超声图像分割模型

ＨｅｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂａｏｄｉｎｇ０７１００２，ＨｅｂｅｉＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ；
２．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＤｉｇｉ￣ｌＭｅｄｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｉｎＨｅｂｅｉＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｂａｏｄｉｎｇ０７１００２，ＨｅｂｅｉＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ）
关键词：图像分割；Ｃ — Ｖ模型；局部信息；速度函数；超声图像
中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１００３－５０１Ｘ．２０１５．０８．０１１
ＴｈｅＩｍｐｒｏｖｅｄＣ— ＶＵｌｔｒａｓｏｕｎｄＩｍａｇｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＭｏｄｅｌｏｆ
利用图像局部拟合信息构造一种新的速度函数，使速度函数依据图像局部灰度变化控制曲线的演化速率；然后将
该速度函数引入到Ｃ — Ｖ模型中，具有全局分割能力。实验结果表明，本文方法可以实现对灰度分布不均匀的甲状
腺肿瘤超声图像的准确分割，且分割效率也有所提高。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓａｃｔｉｖｅｃｏｎｔｏｕｒｓｗｉｔｈｏｕｔｅｄｇｅｓ（Ｃ — Ｖ）ｍｏｄｅｌｉｓｄｉｉｃｆｕｌｔｔｏｓｅｇｍｅｎｔｔｈｙｒｏｉｄｕｌｔｒａｓｏｕｎｄｉｍａｇｅｗｉｔｈｉｎｔｅｎｓｉｔｙ

基于改进型C—V模型的红外图像自动分割

ｓｅｔｐ．Ｔｘｅｍｅａｅｕｔｈｗｈａｈｍｐｏｅ —ＶｄｌｃｎｓｅｄｕｈｖｌｔｏｎｋｈｅｍｅｈｅｅｐｒｎｔｒｓｌｓｓｏｔｔｔｅｉｒｖｄＣｉｌｍｏｅａｐｅｐｔｅｅｏｕｉｎａｄｍａｅｔｅｓｇｎ—
线位置的影响。但是，标准的Ｃ— Ｖ模型在数值实
现过程中需要对水平集函数作重新初始化。这个过
程极大地增加了数值计算量，同时不可避免地引入了其他一些问题，响了整个模型的分割速度和精影
ｐｓｄｏｅ．Ｔｉｍｐｏｅｄｌａｏｄｈｒｂｅｏ —ｎｔｌａｉｎｉｈｏｍａ —ＶｄｌｂｄｉｇａｄｖａｏｙｈｓｉｒｖｄｍｏｅｖｉｓｔｅｐｏｌｍｆｅｉｉａｉｔｎｔｅｎｒｌＣｒｉｚｏｍｏｅｙａｄｎｅｉｔｒｔｒｉｔｈｅｍｎｏｔｅＣ—Ｖｍｏｅ．Ｉｃｎｂｍｐｅｎｅｙｓｍｐｅｆｉｉｅｅｃｃｅｔｉｎｆａｔａｇｒｔｄ１ｔａｅｉｌｍｅｔｄｂｉｌｎｔｄｆｒｎｅｓｈｍｅｗｉａｓｇｉｃｎｌｌｅｉｉｅｈｉｙｒｍｅ
平集方法的Ｃ—Ｖ模型是一种典型的区域分割模
型。不同于利用图像局部梯度信息的几何测地轮廓
模型ＪＣ—Ｖ模型利用了图像的全局信息，，在整个图像域中依据最小化分割寻找全局极小值，活动令

改进C-V模型的CT图像肺结节分割方法研究

科技资讯2016 NO.14SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION学术论坛165科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 全球死亡率最高的癌症是肺癌,肺癌早期发展阶段常表现为很小的结节。

但肺结节形状的不规则性、结构的复杂,而常用的医学图像分割方法对CT图像中肺结节的分割效果不理想。

其中,由于基于水平集的分割方法只考虑图像的区域信息实现分割,没有利用待分割对象的边缘信息,造成灰度不均匀的CT图像边缘分割不清晰。

基于以上情况,该文将在C-V模型的基础上结合区域和边缘信息,并基于小波高频分量,提出了一种改进C-V模型水平集分割方法,可有效检测出肺结节病灶区域。

1 C-V 模型基本原理Chan和Vese将原始图像视为不连续集和分片常数图像组成的形式,提出基于Mumford-Shah泛函的图像分割模型,假定图像I被闭合曲线C划分为目标和背景两个同质区域,则C-V模型就是寻找真正的轮廓,引入Heavisidc函数 ()H φ和一维Dirac函数()δφ,能量函数为:式中,c 1、c 2分别表示待分割目标和图像背景区域的灰度平均值。

利用方向导数法得到水平集演化偏微分方程:根据水平集分割模型,在图像中只有当闭合轮廓线位于两同质区域的边界时,其能量函数F达到最小,从而获得图像的分割边缘即此时对应的轮廓线。

DOI:10.16661/ki.1672-3791.2016.14.165改进C-V 模型的CT 图像肺结节分割方法研究程立英刘曼李瑶张志美王君霞(沈阳师范大学物理科学与技术学院辽宁沈阳 110034)摘要:医学图像分割技术是现代图像处理领域的重难点,简化分割步骤、优化分割算法都将给医疗技术的发展带来极大的飞跃。

基于对水平集演化理论的探讨,该文对Chan-Vese模型进行了分析和改进,结合CT图像中肺结节的特点,提出一种结合区域信息和边缘信息,并基于小波高频分量的改进C-V模型的肺结节分割算法。

基于C-V模型的医学图像血管钙化分割算法

基于C-V模型的医学图像血管钙化分割算法史健松;嵇晓强;曲凯歌;李世维;张晓枫;王晓刚【摘要】In order to accurately segment the calcification of the vascular in medical images, a level set segmentation method based on C-V model is designed. Firstly,the image preprocessing is carried out,which including removing the image noise and enhancing the image contrast. Next, the interested regions including the vascular and calcification are segmented. And then, the level set segmentation method based on the C-V model is adopt to segment the calcified points which adhere to the wall of the vascular. Finally,the morphological operation is used to eliminate the noise and hole. A large number of clinical vascular calcification images were tested, and the experimental results clearly indicated that the method in this paper can effectively segments the calcification,and detected the location,size,shape,etc.. At the same time, the C-V model was compared with OTSU threshold segmentation and hill climbing method., and the contrast results showed that the C-V model is more accurate,the edge is smoother and more clear,and is convenient for further measurement and diagnosis of the calcification.%为了准确分割出医学图像中血管的钙化点,设计并实现了一种基于C-V模型的水平集图像分割方法.首先进行去噪和对比度增强预处理,接下来分割出图像中感兴趣的血管和钙化点区域,然后利用C-V模型水平集分割方法分割血管壁上的钙化点目标,最后采用形态学方法消除分割结果中孤立的噪声和孔洞.针对大量的临床血管钙化图像进行了算法的测试,实验结果表明:能有效分割出血管中的钙化灶,准确检测出血管中钙化的位置、大小、形态等.将C-V模型分割方法与OTSU阈值分割、登山法分割方法进行比较,结果表明C-V模型分割方法对于钙化点的分割更准确,边缘更平滑,更清晰,方便对钙化点进行进一步的测量和诊断.【期刊名称】《长春理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(040)004【总页数】5页(P125-128,142)【关键词】血管钙化;预处理;C-V模型;图像分割【作者】史健松;嵇晓强;曲凯歌;李世维;张晓枫;王晓刚【作者单位】长春理工大学生命科学技术学院,长春 130022;长春理工大学生命科学技术学院,长春 130022;长春理工大学生命科学技术学院,长春 130022;长春理工大学生命科学技术学院,长春 130022;长春理工大学生命科学技术学院,长春130022;长春理工大学生命科学技术学院,长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TP391.7血管钙化会引发血栓形成、斑块破裂，是常见血管类疾病的病理表现以及血管疾病高发病率的关键诱因［1］。

图像处理中的图像分割算法的准确性与效率比较

图像处理中的图像分割算法的准确性与效率比较图像分割是图像处理领域中的重要任务之一，它的目标是将图像中的不同区域划分开来，以便进一步进行图像分析、目标识别、图像重建等操作。

图像分割算法的准确性和效率是评估一个算法性能的重要指标。

本文将对几种常见的图像分割算法进行准确性和效率的比较。

一、基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是最简单和常用的一种方法。

它根据像素灰度值与设定的阈值进行比较，将图像分成两个或多个区域。

这种方法的准确性和效率都相对较低。

当图像具有类似灰度的不同物体时，阈值选择变得困难，并且难以处理复杂的图像背景。

二、基于区域的图像分割算法基于区域的图像分割算法是将具有相似特征的像素划分到同一个区域的方法。

常用的算法有区域生长、分水岭算法等。

这种方法通常从种子点开始，根据像素之间的相似性逐步扩展区域。

区域生长算法在处理较小的目标时准确性较高，但在处理大型目标时可能会出现过分合并的情况。

分水岭算法通过模拟水流从最低处开始填充，直到达到分水岭为止。

该算法能够处理复杂的图像背景，但在处理具有重叠目标时准确性较低。

三、基于边缘的图像分割算法基于边缘的图像分割算法通过检测物体边缘将图像分割成不同的区域。

常见的算法有Canny边缘检测、Sobel算子等。

边缘检测算法能够准确地检测物体边界，但在处理噪声较多的图像时效果较差。

四、基于聚类的图像分割算法基于聚类的图像分割算法是将图像像素划分为多个类别的方法。

常见的算法有K-means聚类算法、Mean-Shift算法等。

这种方法可以根据像素之间的相似性将图像分割成不同的区域，准确性较高。

然而，聚类算法的计算复杂度较高，处理大尺寸图像时可能效率较低。

五、基于深度学习的图像分割算法近年来，基于深度学习的图像分割算法取得了显著的进展。

使用卷积神经网络（CNN）等技术，可以对图像进行端到端的像素级别分割。

这种方法的准确性相对较高，并且能够处理复杂的图像场景。

然而，这种方法在计算复杂度和计算资源消耗方面较高，需要较大的训练集和计算设备支持。

基于模糊聚类和改进C-V模型的冠状动脉图像分割方法

基于模糊聚类和改进C-V模型的冠状动脉图像分割方法韩承航;程云章【期刊名称】《北京生物医学工程》【年(卷),期】2017(036)003【摘要】目的提出一种基于模糊聚类和改进C-V模型的新型图像分割方法,以精准和快速地提取冠状动脉CT血管造影图像中的冠脉轮廓.方法首先对原始冠脉CT 造影图像进行预处理;然后利用模糊C均值聚类算法进行预分割,将获得的隶属矩阵和聚类信息耦合进改进的C-V模型中,完成对冠脉图像的分割;最后定性和定量分析本文模型与其他两种传统模型对冠脉CT造影图像的分割结果.结果定性分析结果显示,本文模型以较少的迭代次数完成了对冠脉轮廓的提取,对细小复杂的组织具有较强的分割能力,目标边缘光滑.定量分析结果显示,本文模型迭代200次耗时11.722 s、重叠率83.42%,迭代400次耗时16.493 s、重叠率85.13%.结论结合模糊聚类的改进C-V模型能以较少迭代次数完成对冠脉轮廓的提取,具有分割速度快、抗噪能力强、目标边缘光滑等特点.该方法可以用于冠脉的分割,并为后续冠脉图像的三维重建研究提供参考.【总页数】6页(P262-267)【作者】韩承航;程云章【作者单位】上海理工大学医疗器械与食品学院上海 200093;上海理工大学医疗器械与食品学院上海 200093【正文语种】中文【中图分类】R318.04;TP317.4【相关文献】1.基于改进C-V模型的超声图像分割方法 [J], 杨海洋;刘奇2.基于模糊聚类和C-V模型的水平集方法图像分割 [J], 单建丰;郁道银;陈晓冬;汪毅3.一种基于三维直方图的改进C-V模型水平集图像分割方法 [J], 任继军;何明一4.基于改进C-V模型的图像分割方法 [J], 邵万开;王洪元;石澄贤5.基于改进C-V模型的图像分割方法 [J], 马锐;张新东;杨思渊;唐泉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进C－V模型的辣椒病斑图像分割

基于改进C－V模型的辣椒病斑图像分割王建玺;王启明【摘要】In view of complex background and difficulty in segmentation of capsicum leaf disease spot images,the conventional C -V model was improved.According to the features of capsicum disease spot im-age,firstly,the RGB color components and channel weight coefficient of disease spot image were weighted pro-cessing;then they were calculated using difference image energy;finally,the disease spot segmentation curve was got through the level set evolution equation.The experimental results showed that the improved model had better segmentation effect and noise immunity than C -V model and K -means model on capsicum disease spot image.%针对辣椒叶部常见病斑图像存在背景复杂且不易分割的问题，对传统的 C －V 模型进行改进，根据辣椒病斑图像的特征，首先对病斑图像的 RGB 颜色分量和通道权重系数进行加权处理，接着用差分图像能量进行计算处理，最后，通过水平集演化方程获得病斑的分割曲线。

实验测试表明，经过改进的 C －V 模型对辣椒病斑图像分割的效果比传统 C －V 模型及 K －means 方法分割的效果和抗噪性好。

基于C-V模型的医学图像分割方法

基于C-V模型的医学图像分割方法韦明祥;陈俊【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2012(025)005【摘要】This paper focuses on two different GAC models：Li Chunming model based on gradient information and C-V model based on region information.In light of the drawbacks and advantages of these two models,we introduce penalty-function to C-V mode,and propose a C-V model without re-initialization.A comparison between the two models shows that the proposed model incorporates the segmentation speed of Li Chunming model and the segmentation performance of C-V model.%重点阐述了两种几何活动轮廓模型,基于梯度信息的李纯明模型和基于区域信息的C-V 模型,在分析了两种模型的优缺点后,将李纯明模型中的罚函数项引入到C-V模型中,提出了无需初始化的C-V模型。

实际结果表明,改进后模型具有李纯明模型的分割速度和C-V模型的效果。

【总页数】4页(P101-104)【作者】韦明祥;陈俊【作者单位】西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071;西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于模糊聚类和改进C-V模型的冠状动脉图像分割方法 [J], 韩承航;程云章2.基于区域划分和改进C-V法的医学图像分割方法 [J], 徐旦华;鲍旭东;舒华忠3.基于C-V模型和形态学的道路图像处理方法 [J], 王啸伟;张兴媛;史红标;宋大成;李宝磊4.一种基于C-V模型的电晕放电紫外成像分割方法 [J], 潘臻; 王振洲; 徐达; 双永灿; 王子豪; 栗义康5.基于改进C-V模型的图像分割方法 [J], 马锐;张新东;杨思渊;唐泉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进C-V模型的图像分割方法

基于改进C-V模型的图像分割方法邵万开;王洪元;石澄贤【摘要】传统C-V模型分割图像利用图像区域特征,忽略了边缘等能够反应图像细节的特征.为了达到更好的图像分割效果,对于这些细节信息的处理则显得尤为重要.图像的梯度信息在边缘区域具有较大幅值,在同质区域具有较小幅值,因而可以用图像梯度来反映图像的边缘信息.把边缘信息融入C-V模型,利用同质区域信息和边缘信息控制曲线演化,则可以达到更好的分割效果.本文提出的新模型克服了C-V模型的一些缺陷,对背景灰度不均匀或含弱边缘的图像能够获得更好的分割效果.【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2016(031)001【总页数】7页(P190-196)【关键词】图像分割;C-V模型;水平集方法;偏微分方程【作者】邵万开;王洪元;石澄贤【作者单位】常州大学信息科学与工程学院,常州,213164;常州大学信息科学与工程学院,常州,213164;常州大学信息科学与工程学院,常州,213164【正文语种】中文【中图分类】TP911.73主动轮廓模型在1987年由Kass，Witkin等[1]首次提出,至今已成为图像处理中的重要方法。

它用一个封闭曲线来分割图像中的目标，以能量函数来表示这条封闭曲线，将图像分割问题归结于最小化封闭曲线的能量函数。

能量函数由内部能量项和外部能量项组成。

内部能量项由曲线自身的性质确定,外部能量项包含图像的数据信息。

在最小化工程中内部能量项可保持曲线光滑和尽可能短，外部能量项使曲线向分割目标靠近，并最终停留在目标边缘。

目前，基于曲线演化以及水平集方法的几何主动轮廓模型[2]成为图像分割领域最成功的方法之一。

将主动轮廓隐含地表示为一个函数的零水平集，利用一个偏微分方程对函数进行水平集演化，直到零水平集演化到图像的目标边缘。

这种演化模型有着诸多优点：对零水平集拓扑结构变化的处理更加灵活；对数值计算方案的设计更加方便、有效。

通常将几何主动轮廓模型分为两类：基于边缘的模型，如测地线主动轮廓模型[3]。