一种新的基于CV模型的图像分割算法

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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C-V模型的眼底图像交互式杯盘分割

ＣＶｄｌｂｓｄｏｔｉｋａｄｏｔｕｎｅａｔｅｌｖｌｓｔｓｇｎａｉｎｍｅｈｄ－ｍｏｅａｅｐｉｄｓｎｐｉｃｐｉｔｒｃｉｅｅｅｅｍｅｔｔｔｏ．Ｔｈｔｏｃｃｖｏｅｍｅｈｄ，ｔｒｕｈａｎｅａｔｅｗａｈｏｇｎｉｔｒｃｉｙ，ｐｏｉｅｖｒｖｄｓ
董银伟沈建新王玉亮
（南京航空航天大学机电学院江苏南京２０１１０６）
摘要
针对眼底图像视杯和视盘水平集分割中ＣＶ模型自适应能力不强等问题，出一种基于ＣＶ模型的视盘和视杯交互式－提－
水平集分割算法。该方法通过交互方式给定不同的视盘初始轮廓和Ｃｖ模型参数，眼底图像的杯盘进行精确地分割。实验结果 — 对
量模型被用于彩色视乳头图像的杯盘重建、分割和度量Ｊ取，
０引言
视网膜视神经疾病（如青光眼、糖尿病视网膜病变、老年性黄斑病变等）由多种原因引起的视网膜及神经组织病变，是并有致盲的风险。该疾病在世界范围内有较高的发病率，且早期大多无临床征兆，因此，早期的诊断十分重要。而视盘与视杯的形态和杯盘比值等参数，在相关病变（如青光眼、动脉炎性前非
ｍｅｈｄｃｎｏｅｃｍｅｉａｔｆｍｏｓｏｌｔｎ，ｕｅｅｌｍｉａｉｎｂｃｒｏｔｓｓｗｌａｔｅｈｒｏｎｓｏｕｄｓｉｇｔｏａｖｒｏｍｐｃｓｒｏｎｉｅｐｌｉｓｎｖｎｉｕｎｔ，ｏｓｕｅｃｎｒｔａｅｌｓｏｈｒｓｏｔｍｉｇｎｆｎｕｍａｅｕｏｌｏａｃ

opencvsharp颜色分割计算面积

opencvsharp颜色分割计算面积OpenCvSharp是一个基于OpenCV的开源计算机视觉库，它提供了一系列的图像处理和计算机视觉算法。

在图像处理中，颜色分割是一种常见的技术，它可以将图像中的不同颜色区域分割开来，并计算这些区域的面积。

颜色分割是一种基于颜色信息的图像分割方法。

在图像中，不同的颜色代表着不同的物体或者物体的不同部分。

通过提取图像中特定颜色的像素，我们可以将图像分割成不同的区域。

颜色分割在许多应用中都有广泛的应用，比如目标检测、图像分析等。

在OpenCvSharp中，颜色分割可以通过以下步骤实现：1. 加载图像：首先，我们需要加载需要进行颜色分割的图像。

可以使用OpenCvSharp提供的函数来读取图像文件，并将其转换为OpenCvSharp中的数据结构。

2. 转换颜色空间：在进行颜色分割之前，我们通常需要将图像从RGB颜色空间转换为其他颜色空间。

常用的颜色空间包括HSV、Lab等。

在OpenCvSharp中，可以使用cv::cvtColor函数来实现颜色空间的转换。

3. 阈值分割：一旦将图像转换到目标颜色空间，我们可以根据不同颜色的像素值进行阈值分割。

阈值分割将图像中的像素分成两个部分：一个部分是满足特定条件的像素，另一个部分是不满足条件的像素。

在OpenCvSharp中，可以使用cv::threshold函数来实现阈值分割。

4. 连通域分析：阈值分割之后，我们可以通过连通域分析来识别不同的区域。

连通域分析可以将图像中相邻的像素组合成一个区域，并为每个区域分配一个标签。

在OpenCvSharp中，可以使用cv::connectedComponents函数来实现连通域分析。

5. 计算面积：最后，我们可以通过计算每个区域的像素数量来得到该区域的面积。

在OpenCvSharp中，可以使用cv::countNonZero函数来计算非零像素的数量，即区域的面积。

通过以上步骤，我们可以实现对图像的颜色分割，并计算每个区域的面积。

基于CV模型的肝脏核磁共振序列图像自动分割方法

RESEARCH WORK引言图像处理过程中图像分割具有重要作用，通过将图像中感兴趣部分提取，有助于后续图像数据分析。

医学图像分割在患者精确量化诊断中发挥着关键性作用，因此对感兴趣部位做到快速、准确提取，对患者来说具有重要意义。

但大部分医学图像结构相对复杂，并且其灰度差异较小，采取传统的分割方法提取图像的效果不理想[1]。

无边缘主动轮廓（Chan-Vese，CV）模型是一种较为经典的模型，主要是根据图像全局信息，在目标、背景两个不同均值区域对比度图像分割过程中发挥着重要作用，通过探测图像模糊、离散边缘，在噪声干扰应用中具有较强的适应性[2-3]。

CV模型以定位边界的方式选择图像全局信息，其缺点体现在复杂场景中计算效率相对较低，造成能量函数加权因子调节困难，具有局限性。

李淑玲[4]研究指出，CV模型在灰度不均匀、边界不明显、噪声多等医学图像分割中效果不理想。

肝脏图像变化较复杂，不同肝脏MR图像灰度特征存在不同的表现，因为组织、器官等灰度特征不具有单一性，成为腹部医学图像肝脏分割研究的难点[5]。

CV模型改进引入轮廓线图像局部信息，在图像目标边缘处控制曲线演化，减少迭代次数，促进轮廓收敛效能提高[6]。

本文旨在研究基于CV模型的肝脏核磁共振序列图像自动分割方法，为临床医学图像分割选择理想的方法提供理论依据。

1 基本原理1.1 传统CV模型CV模型属于一种经典的活动轮廓模型，以曲线演化和基于CV模型的肝脏核磁共振序列图像自动分割方法高倩倩，孙世春北部战区总医院放射及核医学科，辽宁沈阳 110055[摘要] 目的研究基于无边缘主动轮廓（Chan-Vese，CV）模型的肝脏磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）序列图像自动分割方法。

方法在传统CV模型的基础上，通过对CV模型能量泛函进行改进，使用新的边缘指示函数来替换Dirac函数，优化CV模型参数优化，促进CV模型分割精度、分割速度提升。

基于改进CV模型的立体图像分割方法

基于改进CV模型的立体图像分割方法
冯金蕾;于晓艳
【期刊名称】《电子制作》
【年(卷),期】2014(0)21
【摘要】为了克服Chan-Vese(CV)模型对初始轮廓敏感的不足，提高分割效率，针对双目立体图像，提出了一种基于双目视差的CV模型。

该方法利用双目立体图像的双目视差进行预分割，将分割得到的结果自适应地构造为CV模型的初始轮廓，再通过改进后的能量泛函进行曲线演化，使其接近真实目标边缘，最后得到预期的分割结果。

经过实验证明，该模型能有效分割双目立体图像，提高分割效率，对初始轮廓也具有较好的鲁棒性。

【总页数】2页(P35-36)
【作者】冯金蕾;于晓艳
【作者单位】哈尔滨师范大学物理与电子工程学院 150025;哈尔滨师范大学物理
与电子工程学院 150025
【正文语种】中文
【相关文献】
1.改进CV模型图像分割的Split-Bregman方法 [J], 龚劬;王迎龙;马家军
2.基于KFCM与改进CV模型的Split Bregman图像分割方法 [J], 谢东;龚劬;陈
小彪
3.基于改进CV模型的多尺度图像分割方法 [J], 任继军;何明一
4.基于CV模型改进的磁共振成像图像分割方法 [J], 兰红;韩纪东
5.基于改进CV模型的图像分割算法 [J], 鲁圆圆;强静仁;汪朝
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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

关键词：图像分割；．ＣＶ模型；平集方法；三维直方图水中图分类号：Ｐ９．１文献标识码：Ｔ３１４Ａ
ＬＥＶＥＬＳＥＥＴＭＴＨｏＤｏＦ Ⅱ ＡＧＥＳＥＧＭＥＮＴＡＴＩｏＮＡＳＤＢＥ
ＡｂｔａｔｅｖｌｅＤＥｂｓｄｏｈｉｌｅｍｏ－ｈｈｍｏｅｏｇｅｍｅｔｔｎＷｒｐｓｄｂｈｎｓｒｃ：ＡｎｗｌｅｔＰａｅｎｔｅｓｅｓｍｐｉｄＭｕｉｆｆｒＳａｄｌｒｉｅｓｇｎａｉａｐｏｅｙＣａｄｆｍａｏｓｏ
Ｋｅｒｓｍａｅｓｇｅｔｔｎ；Ｃａ — ｅｅｍｏｅ；ｌｖｌｓｔｔｏ；３Ｄｈｓｏａｙｗｏｄ：ｉｇｅｍｎａｉｏｈｎＶｓｄｌｅｅｅｈｍｅｄ－ｉｔｇｍｒ
引言
图像分割是图像处理的关键问题之一，也是一个经典难题．１８自９７年Ｋｓａｓ等人 … 提出主动轮廓模型以来，于曲线演化（ｕｖｖｌｔｎ的形变模基ｃｒｅｅｏｕｉ）ｏ型已被广泛地应用于图像分割．由于形变模型的图像分割方法具有能够有效结合图像本身的低层次视觉属性与待分割目标先验知识的灵活开放的框架，
维普资讯
第２７卷第１期
２００８年２月
红外与毫米波学报
ＪｎｒｒｄＭｉｉ．Ｉｆａｅｌｍ．Ｗａｅｌｖｓ

Opencv与图像分割

1、几何分割采用cvSetImageROI()函数获取图像中的感兴趣区域，也就是子图像的区域，而后将得到的感兴趣区域（ROI）通过cvCopy()函数装载进入事先已经生成好的图像框架中，得到对应的子图像。

通过对子图像区域的索引可以获得所有的子图像。

保存的文件名为如下格式：H0_V0_Channel_Gray.bmp，其中，H0为某一子图像的在拆分行列中的列数，V0为行数，Channel为通道分割后的颜色分量，Gray为等值分割后的灰阶。

例如，原始图像在第一次图像分割中采用几何分割，分割的行列数为（m，n），则第（5,7）个子图像存储文件名为H7_V5.bmp，而后对该子图像进行通道分割，则通道分割后存储的文件名为H7_V5_R .bmp、H7_V5_G .bmp、H7_V5_B .bmp。

在对图像H7_V5_R .bmp进行等值分割成256张单灰阶子图像，则分割存储的文件名为H7_V5_R_0 .bmp、H7_V5_R _1.bmp、…………….、H7_V5_R _255.bmp。

再如，先对图像进行通道分割，再进行几何分割，则子图像的命名方式为R_H7_V5 .bmp。

也就是子图像的命名实现对分割顺序的记录。

子所以这样命名，是为了在图像融合时便于逆向重构。

2、通道分割采用Opencv中的函数cvSplit()实现图像中三个通道的分离，其分离出来的数据类型为IplImage类。

子图像的命名如上。

3、等值分割采用像素遍历的方法，先生成n个8位单通道图像框架（这里不一定要256个，考虑到图像的大小，以及子图像的显示方式），采用如下方式IplImage* pImag_gray[256];//=cvCreateImage(cvGetSize(red),red->depth,red->nChannels);for(int i=0;i<=255;i++){pImag_gray[i]=cvCreateImage(cvGetSize(red),red->depth,red->nChannels);cvCopy(red,pImag_gray[i],NULL);for(k=0;k<=(pImag_gray[i]->height*pImag_gray[i]->widthStep)-1;k++){if((*(pImag_gray[i]->imageData+k))!=char(i))*(pImag_gray[i]->imageData+k)=0;}}将图像中的灰阶提取出来，得到的每一张子图像中只存在两个灰阶，即0和与子图像索引对应的像素灰阶。

基于改进的CV模型对脑白质疏松症MRI图像区域分割

收稿日期：２０１３ — ０１ — １２作者简介林白山人，长春工业大学硕士研究生，主要从事信号检测与处理技术方向研究，Ｅ－ｍａｉｌ
３２４５４６９＠１６３．ｅｏｍ．
Ｏ引言
脑白质疏松症临床表现为认知存在障碍以及产生忧郁等症状的脑白质发生病变的疾病。医
学研究现状表明，脑白质疏松症能产生认知功能障碍的情况不单单与病变发生区域大小有关系，
而且还与病变发生的具体位置有联系。现在，医生对发生脑白质病变区域的大小和所在具体位置判断＿２大体还是通过以前的临床经验进行主观的判断与估计，但是这种主观的判断和估计会降低对病变诊断结果的准确性。所以，将脑白质病变区域的边缘和形状提取出来，从而确定病变区域
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｎＣＶｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｒｉｏｒｓｈａｐｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｔｈｅｌｅｕｋｏａｒａｉｏｓｉｓＭＲＩｉｍａｇｅｌｅｓｉｏｎａｒｅａｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｉｍａｇｅｉｓｆｉｌｔｅｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｔｏｂｕｉｌｄｔｈｅ

基于改进CV模型的多尺度图像分割方法

ｅｒｃｅｔｅｃｃｌ．Ｍｏｅｖｒ，ｔｉｄｅｓｉｌｍｅｅｓｎａｉｔｏｌｌｖｌｓｔａｐｒａｈ．Ｔｘｒｍｅｔｂｔｉｘｔａｔｄａａｈｓａｅｒｏｅｈｓｍｏｌｗａｍｐｅｎｔｄｕｉｇｖｒａｉｎａｅｅｅｐｏｃｈｅｅｐｅｉｎｓｏａｎｐｅｅａｌｅｕ．ｒｆｒｂｅｒｓｈｓ
Ｋｙｗｒｓｍｇｅｍｎａｏ；ｒｄｎｅｔｏ（Ｖ）Ｃａ —ｅｅｍｄｌｕｉａｅｏｄ：ｉａｅｓｇｅｔｉｇａｉｔｃｒｗＧＦ；ｈｎＶｓｏｅ；ｍｈｓｌｔｎｅｖｏｆｌｃｅ
图像分割是图像处理和分析应用中一项非常重要的前期
ＭｕｔｓａｅｉｇｅｍｅｔｔｏａｅｎｉｒｖｄＣＶｄｌｌｃｌｍａｅｓｇｎａｉｎｂｓｄｏｍｐｏｅｉｍｏｅ
ＲＮＪｊｎＨＥＭｉｇｙＥｉｕ，ｎ —ｉ－
（ｈａｘＫｙＬｂｒｔｒｒｏｏｍｔｎＡｑｉｔｎ＆ＰｏｅｉＳａｎｉｅａｏａｏｙｏｌｒａｉｃｕｓｉｆｆｏｉｏｒｃｓｇ，Ｓｈｏｏｌｔｎｃ＆ＩｏｍｔｎｏｔｅｔｎＰｌｅｈｉｌｎｅｉｓｎｃｏｌｆＥｅｒｉｃｏｎｒａｉ，ＮｒｗｓｒｏｔｎｃｉｒｔｆｏｈｅｙｃａＵｖｓｙ
工作。尺度是图像分割和机器视觉中的一个基本概念。多尺
集方法在一定程度上克服了Ｓａｅｎｋ模型的缺点，如对初始轮廓
的选择无特殊要求，以很好地处理拓扑结构改变等。但是，可传统的水平集图像分割方法仅利用图像的局部边缘信息，于对

基于改进CV模型的图像分割算法

及偏置场修正水平集模型的实验结果进行对比，结果表明所提模型分割效果最优，且分割速率最高。
关键词：图像分割；改进型 CV 模型；曲线驱动力；L1 范数能量泛函；分割效率；数据计算
中图分类号：TN911.73⁃34；TP301.6；TP391.9
文献标识码：A
文章编号：1004⁃373X（2018）21⁃0071⁃05
收稿日期：2018⁃01⁃26
修回日期：2018⁃04⁃20
基金项目：国家自然科学基金青年科学基金（51404182）
Project Supported by Youth Scientists Fund of National Natural
Keywords： image segmentation；improved CV model；curve driving force；L1 norm energy functional；segmentation efficiency；data calculation
0引言
近年来，数字图像处理技术得到了快速发展，现已广泛应用于人工智能、机器视觉、模式识别等相关领域。图像分割算法是数字图像处理技术中至关重要且不可缺少的部分。 [1⁃2] 但是由于真实图像存在目标形状各异、噪声影响严重等特点，因此相关算法不能精确地进行图像分割，这将直接导致后续处理效果的优劣，故针对图
（1. 武汉学院信息及传播学院，湖北武汉 430212；2. 西安建筑科技大学材料与矿资学院，陕西西安 710055）
摘要：传统 CV 模型在目标图像存在噪声干扰及图像背景较为复杂的情况下，图像分割效果较差，极易造成误分割。

矢量图像分割的快速C-V模型

矢量图像分割的快速C-V模型一、引言- 矢量图像分割的背景和意义- 相关研究成果的回顾- 本文研究内容和目的二、C-V模型介绍- 基本原理和公式- 优点和不足之处- 改进方法的总结三、矢量图像分割算法设计- 快速C-V模型的设计理念- 关键步骤和具体实现方法- 算法的应用范围和性能分析四、实验结果分析- 实验方法和数据集介绍- 比较分析不同算法的实验结果- 针对实验发现的问题和不足进行改善五、结论与展望- 本文算法的优势和应用价值- 未来的研究方向和可行性预测- 总结本文的研究成果和下一步工作建议一、引言矢量图像分割旨在将图像中不同区域的像素划分到不同的标签中，以便进行进一步的分析和处理。

随着数字图像处理技术不断的发展和应用，矢量图像分割已经成为计算机视觉中一个非常重要的研究方向，并广泛应用于医学图像处理、自动驾驶、扫描仪自动拍摄、医学影像分析等领域。

因此，矢量图像分割的研究对于提高图像处理的精度和效率，具有重要的意义。

随着矢量图像分割算法的不断完善和提高，基于C-V模型的方法已经成为分割算法中应用最为广泛的方法之一。

C-V模型是基于“积分曲率流”模型的改进算法，可以有效地解决图像分割过程中的边界模糊和噪声干扰等问题。

但是传统的C-V模型在处理大规模图像时的计算量较大，难以满足实际应用的要求。

因此，如何改进C-V模型，提高分割算法的分割效率，成为当前矢量图像分割研究的热点问题之一。

本文旨在对传统的C-V模型进行改进，提出一种快速C-V模型，并将其应用于矢量图像分割中。

目的在于提高图像分割的效率和精度，以更好地满足实际应用需求。

下面将从相关研究、本文研究内容和目的等方面进行介绍。

二、相关研究成果回顾矢量图像分割是计算机视觉中的核心问题之一，因此在相关领域进行了广泛的研究。

其中基于C-V模型的区域生长法，是一种常用的矢量图像分割方法。

该算法通过不断生长、合并邻近像素点来完成图像的分割。

虽然该方法具有简单易操作、快速高效等优点，但是对图像中边界模糊的区域处理欠缺精度，容易出现分割误差。

基于CV模型改进的磁共振成像图像分割方法

基于CV模型改进的磁共振成像图像分割方法兰红;韩纪东【摘要】为解决灰度变化缓慢、边缘变化不明显的磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像的分割问题,在CV(Chan-Vese)模型的基础上,改进了CV模型的能量泛函,同时用新的边缘指示函数来替换Dirac函数,优化了CV模型的参数,提高了CV模型的分割精度和分割速度.首先,引入了一个新的局部项.用局部直方图均衡化预处理过的图像与原图像相减得到目标边缘变化较为明显的图像,并将其作为局部项引入到CV模型的能量泛函.然后,由局部项构建新的边缘指示函数.用新构建的边缘指示函数代替Dirac函数,解决了CV模型演化曲线不能检测远离目标的边缘的问题.最后,优化平滑项参数,减少迭代次数提高运行效率.实验结果显示,算法对脑部复发性胶质母细胞瘤的MRI图像具有较好的分割效果.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2018(018)028【总页数】6页(P229-234)【关键词】活动轮廓模型;CV模型;MRI图像分割;局部直方图均衡化;边缘指示函数【作者】兰红;韩纪东【作者单位】江西理工大学信息工程学院,赣州341000;江西理工大学信息工程学院,赣州341000【正文语种】中文【中图分类】TP391.41随着医学成像技术的快速发展，医学图像已经成为医务人员诊断各类疾病的重要依据。

医学图像在医疗中的普遍使用，导致医学图像数据爆炸式增长。

这一方面，在一定程度上增加了医务人员的工作负担；另一方面，由于医务人员在诊疗的过程中，对医学图像的认知有很大的主观性；再者，医学图像在成像过程中可能受到干扰而产生噪声等，这都不利于医学图像的合理使用。

医学图像处理技术就是为解决这些问题应运而生。

医学图像分割技术又是医学图像处理技术中的重要环节。

活动轮廓模型是Kass等在文献[1]中提出的一种基于偏微分方程的图像分割算法，作为图像分割领域的常用算法，在医学图像分割领域得到了很好的应用，如Yang 等、Zheng等分别在文献[2,3]中用活动轮廓模型分割脑磁共振图像。

基于OpenCV实现图像分割

基于OpenCV实现图像分割本⽂实例为⼤家分享了基于OpenCV实现图像分割的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下1、图像阈值化源代码：#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;int thresholds=50;int model=2;Mat image,srcimage;void track(int ,void *){Mat result;threshold(srcimage,result,thresholds,255,CV_THRESH_BINARY);//imshow("原图",result);if(model==0){threshold(srcimage,result,thresholds,255,CV_THRESH_BINARY);imshow("分割",result);}if(model==1){threshold(srcimage,result,thresholds,255,THRESH_BINARY_INV);imshow("分割",result);}if(model==2){threshold(srcimage,result,thresholds,255,THRESH_TRUNC);imshow("分割",result);}if(model==3){threshold(srcimage,result,thresholds,255,THRESH_TOZERO);imshow("分割",result);}if(model==4){threshold(srcimage,result,thresholds,255,THRESH_TOZERO_INV);imshow("分割",result);}}int main(){image=imread("2.2.tif");if(!image.data){return 0;}cvtColor(image,srcimage,CV_BGR2GRAY);namedWindow("分割",WINDOW_AUTOSIZE);cv::createTrackbar("阈a值：","分割",&thresholds,255,track);cv::createTrackbar("模式：","分割",&model,4,track);track(thresholds,0);track(model,0);waitKey(0);return 0;}实现结果：2、阈值处理//阈值处理#include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"using namespace cv;using namespace std;int main(){printf("键盘按键ESC--退出程序");Mat g_srcImage = imread("1.tif",0);if(!g_srcImage.data){printf("读取图⽚失败");}imshow("原始图",g_srcImage);//⼤津法阈值分割显⽰/*⼤津法,简称OTSU.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和⽬标2部分。

一种结合GVF和CV模型的水平集图像分割方法

一种结合GVF和CV模型的水平集图像分割方法胡小为;刘宏申;徐国雄;阮越;刘恒;潘祥【摘要】由于CV(Chan-Vese)模型是一个非凸性泛函，对该泛函求极值只能得到局部最优解，运用该模型进行图像分割时，很难在全局范围内得到理想的结果。

鉴于此，提出一种结合梯度矢量流(gradient vector flow, GVF)和CV模型的水平集图像分割方法。

该方法通过GVF将边缘梯度信息扩散至整幅图像，在保留CV模型基本优点的同时，融入GVF的全局性梯度信息，从而引导CV模型在全局范围内演化至准确的目标边缘。

实验结果表明，该方法的分割效果和收敛速度均明显优于传统CV模型。

%Owning to the non-convex functional of with the Chan-Vese(CV) model, one can only obtain a local optimal solution. It is difficult to achieve an ideal result for image segmentation in the global range. Therefore a new level set based image segmentation method that combining CV model and gradient vector flow(GVF) was proposed. The edge gradient information is spreaded to the entire image with GVF, which guides the evolution of CV model to the correct target edge in the global range and retains the basic advantages of CV model. The experimental results indicate that the present method are obviously better than the traditional CV model.【期刊名称】《安徽工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(033)003【总页数】6页(P289-294)【关键词】图像分割;水平集方法;CV模型;梯度矢量流【作者】胡小为;刘宏申;徐国雄;阮越;刘恒;潘祥【作者单位】安徽工业大学计算机科学与技术学院，安徽马鞍山243032;安徽工业大学计算机科学与技术学院，安徽马鞍山243032;安徽工业大学计算机科学与技术学院，安徽马鞍山243032;安徽工业大学计算机科学与技术学院，安徽马鞍山243032;安徽工业大学计算机科学与技术学院，安徽马鞍山243032;安徽工业大学计算机科学与技术学院，安徽马鞍山243032【正文语种】中文【中图分类】TP391.41近20年以来，基于曲线演化理论和偏微分方程图像分割方法取得了一系列的研究成果[1-4]，尤其是结合Osher等[5]于1988年提出的水平集算法，为此类分割方法提供了有效的数值解方法。

基于改进CV模型的多尺度图像分割方法

κ 是满足使能量方程 ε = μ( u2x + u2y + v2x + v2y ) + | f |2 | V -
f | 2 dxdy最小化的一个向量场。其中 :μ为权重系数 , 控制方
程中第一项与第二项之间的平衡 ,一般取 011; f为原灰度图像
的边缘图 ; 表示梯度算子。可以看出 , 最小化该式可以使
图像分割是图像处理和分析应用中一项非常重要的前期工作。尺度是图像分割和机器视觉中的一个基本概念。多尺度的思想源于对人眼视觉的认知 ,高水平的图像理解和低水平的图像理解可以分别对应为粗尺度分析和细尺度分析 ,进而引出多尺度图像分割的概念。
自 1987年 Kass等人 [1 ]提出主动轮廓模型以来 ,基于曲线演化 ( curve evolution) 的形变模型已被广泛地应用于图像分割。基于形变模型的图像分割方法具有能够有效结合图像本身的低层次视觉属性与待分割目标先验知识的灵活开放的框架 ,从而可获得分割区域的完整表达 ,这就在一定程度上克服了传统的非模型分割方法由于其自身的局限性使得分割区域的边界可能不完整 ,以及缺乏结合先验知识的能力等缺陷。目前常见的轮廓演化模型有两种 ,即基于参数的模型和基于几何特性的模型。其中 ,参数形变轮廓模型 ( Snake模型 )是一种能量函数最小化的形变轮廓曲线 ,常常能得到很好的整体结果 , 但由于模型本身的缺陷 ,使得 Snake模型对初始位置过于敏感 ,不能处理拓扑结构改变并且易于陷入局部极值 ,使其稳定性难以满足复杂图像分割的要求 ;基于几何活动轮廓线 ( geo2 metric active contours)的水平集 ( level set)图像分割方法是处理封闭运动界面随时间演化过程中几何拓扑变化的有效计算工具 ,其主要思想是将移动的界面作为零水平集 ( zero level set)嵌入高一维的水平集函数中 ,这样 ,由闭超曲面的演化方程可以得到水平集函数的演化方程 ,而嵌入的闭超曲面总是其零水平集 ,最终只要确定零水平集即可确定演化的结果。水平

一种改进的C-V图像分割模型

一种改进的C-V图像分割模型李五强;杨巧;韩国栋【摘要】Aiming at the deficiency of the traditional C-V model for image segmentation in terms of efficiency and accuracy of segmentation, this paper presents an improved C-V image segmentation model. Firstly, the level set function is restricted as a signed distance function by adding the internal energy term in the model, which could avoid the re-initialization and improve the efficiency of image segmentation. Secondly, the new regularization function of Heaviside function is chosen to improve the approximation effect and the accuracy of image segmentation. Finally, the regularization function is applied to replace the traditional Dirac function in C-V model with positive real functions. On the one hand, it’s able to eliminate the latter inhibition of homogeneous areas near the border to detect non-initial active contour lines, and then makes the better global optimization features to improve the accuracy of image segmentation; on the other hand, it gives more simple model and improves the efficiency of image segmentation. Compared with the original C-V model, the numerical experiments show that the improved model has better efficiency and higher accuracy.%针对传统C-V图像分割模型在分割效率和准确性两方面的不足，本文提出了一种改进的C-V图像分割模型：一，在模型中加入内部能量项，使水平集函数被限定为符号距离函数，从而避免了水平集函数的重新初始化，提高了图像分割的效率。

一种新的自适应模型的水平集图像分割方法

一种新的自适应模型的水平集图像分割方法谢意1, 杨玲2XIE Yi1, YANG Ling 21.成都信息工程学院电子工程学院,成都6102252.成都信息工程学院网络工程学院,成都6102251.College of Electronic Engineering, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, China2.College of Networks Engineering, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, ChinaE-mail: cornyi@New level set method of image segmentation based on the adaptive modelAbstract：Level-set has been Widely used in image segmentation. Firstly, introduce the traditional level-set based on the model of C-V and GAC, And then a new method has been presented to segment images, which combined with the advantages of the C-V model and the GAC model meanwhile selectively consider the local information in the illegibility area according to the characteristics of image. Finally, a real example is used to demonstrate the method is effectiveness and feasibility on segmenting the noisy blurry boundary and intensity inhomogeneity images.Key words: level-set; energy function; image segmentation; PDE摘要: 水平集广泛应用于图像分割。