结合数学形态学和无边界主动轮廓模型的图像分割方法

对数似然图像分割的快速主动轮廓跟踪算法

在视频目标跟踪过程中，目标相对摄像机运动造成目标尺度变化时，当普通的跟踪算法往往很难准确地定
位目标。针对这个问题国内外学者提出了许多改进的方法，文献［］１采用 ±１的增量分别对Ｍｅｎｓｉ算ｏａ —ｈｆｔ法的核窗宽进行修正。该方法在跟踪目标逐渐增大尺寸时，窗宽很难被扩大，而越变越小。文献Ｉ］用核反－应２高斯尺度空间理论来变换相关跟踪的模板，在一定程度上解决了相关跟踪算法中图像尺度变化的问题，但是此方法利用高斯核函数对图像进行卷积时会丢失图像本身很多重要信息，且当目标由大到小变化时，而此方法不能准确地找目标真实位置。文献［］合期望最大（Ｍ）法］扩展了Ｍｅｎｓｉ算法，决了尺度变化问３结Ｅ算，ａ —ｈｆｔ解题，计算量较大。基于对数似然图像分割的快速主动轮廓跟踪算法，但解决了在目标跟踪中目标尺度变化问题，传统的主动轮廓跟踪算法只利用到目标的轮廓信息］在复杂背景下不能很好地区分目标和背景，但，同时在主动轮廓跟踪算法中由于目标在两帧图像间相对位移较大，踪点为了达到收敛所需的迭代次数急剧增加，跟
对数似陈善静，曾凯，张红。。。
（．脉冲功率激光技术国家重点实验室，合肥２０３；２１３０７．电子工程学院安徽省红外与低温等离子体重点实验室，合肥２０３３０７３．电子工程学院物理教研室，合肥２０３）３０７

医学图像的分割技术及其新进展

医学图像的分割技术及其新进展3楚存坤,李月卿,王昌元(泰山医学院,山东泰安　271000)关键词:医学图像分割;图像分割评价中图分类号:R319　文献标识码:A　文章编号:100427115(2007)0420315203 近几年,计算机断层成像(Computed T omo2 graphy,CT),核磁共振成像(Magnetic Res onance I m2 age,MR I),超声成像(ultras ound i m age,USI)等医学成像技术已经广泛应用在医疗的诊断、术前计划、术后监测等各个环节中,其目的是全面而精确地获得病人的各种数据,为诊断、治疗计划、手术和术后评估提供正确的数字信息。

只有把感兴趣的目标从图像的复杂景物中提取出来,才有可能进一步对它们进行定量分析或者识别。

目前,医学图像分割主要以各种细胞、组织与器官的图像来作为处理的对象或内容。

图像分割是根据某种均匀性或一致性原则将图像分成若干个有意义的部分,使得每一部分都符合某种一致性的要求[1]。

1　医学图像分割技术的发展111　传统图像处理领域中的医学图像分割技术11111　基于阈值的方法阈值分割法是将灰度图像变为二值图像以达到分割目的的方法,它是一种PR(并行区域)法。

阈值法的过程是决定一个灰度值,用以区分不同的类,这个灰度值就叫做“阈值”。

把灰度值大于阈值的所有像素归为一类,小于阈值的所有像素归为另一类。

阈值法是一种简单但是非常有效的方法,特别是不同物体或结构之间有很大的强度对比时,能够得到很好的效果。

此分割法通常是交互式的。

因为阈值法能够实现实时操作,所以它更能够建立在用户视觉估计的基础上。

阈值法一般可以作为一系列图像处理过程的第一步。

其主要局限是,最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分两个不同的类。

另外,它只考虑像素本身的值[2],一般都不考虑图像的空间特性,这样就对噪声很敏感。

针对它的不足,有许多经典阈值法的更新算法被提了出来[3,4]。

主动轮廓算法 python

主动轮廓算法 python主动轮廓算法是一种常用于图像分割的算法，它能够自动地将图像中的目标对象轮廓提取出来。

这一算法能够在医疗影像、自动驾驶等领域有着很广泛的应用。

本文将介绍如何在 Python 中使用主动轮廓算法实现图像分割。

第一步：导入相应的库在 Python 中，要使用主动轮廓算法，我们需要导入 numpy 和skimage 中的相应模块。

具体代码如下：```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import data, img_as_floatfrom skimage.segmentation import active_contour```第二步：读取图像要对图像进行分割，我们首先需要读取图像。

这里我们使用skimage 库自带的一张图像，具体代码如下：```pythonimage = img_as_float(data.camera())```第三步：生成初始轮廓接下来，我们需要生成初始的轮廓。

我们可以使用一些预定义的方法生成初始轮廓，如圆形、矩形等。

下面是生成圆形轮廓的代码。

```pythons = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)x = 220 + 100*np.cos(s)y = 100 + 100*np.sin(s)init = np.array([x, y]).T```第四步：运行主动轮廓算法有了初始轮廓，我们就可以运行主动轮廓算法了。

在这里，我们可以设置循环的次数、阿尔法值以及 beta 值等参数。

代码如下：```pythonsnake = active_contour(gaussian(image, 3),init, alpha=0.015, beta=10,gamma=0.001)```这里的 gaussian 用于对图像进行高斯滤波以平滑图像。

基于轮廓的图像分割算法优化研究

基于轮廓的图像分割算法优化研究在数字图像处理领域中，图像分割是一项基本的任务和挑战。

图像分割是将图像分成多个部分或区域的过程。

图像分割可以应用于许多应用程序，如医学图像分析、计算机视觉、图像识别和广告等领域。

图像分割方法根据其分割结果和计算复杂度的不同可以分为区域生长、边缘检测和基于轮廓的图像分割算法。

区域生长方法使用像素相似性度量来生成一组连通区域。

边缘检测方法将图像分割成与对象边缘匹配的区域。

而基于轮廓的图像分割算法则是在检测到对象边缘的基础上进一步分割图像。

对于提高基于轮廓的图像分割算法的准确性和实现效率，研究学者提出了许多优化方法。

下面将分别介绍这些优化方法。

1. 梯度计算优化技术梯度计算是基于轮廓的图像分割的关键步骤，他们提供图像中有关对象边缘的信息。

近年来，许多学者提出了优化算法，以最小化梯度计算的计算复杂度和提高准确性。

例如，Hildreth提出了使用高斯滤波器的方法来降低梯度计算的计算复杂度。

2. 直方图统计优化技术直方图统计是基于轮廓的图像分割中的重要步骤，可以根据图像的整体亮度和对比度自适应调整图像的分割阈值。

许多研究人员尝试了许多优化直方图统计方法。

例如，Zhang提出了一种改进的局部自适应阈值方法，该方法可以在保留图像细节的同时提高阈值效果。

3. 分割融合优化技术分割融合是将多个分割结果合并为单个分割结果的过程。

这种方式可以提高分割结果的准确性和鲁棒性。

学者们提出了许多分割融合的方法，如比例化平均融合方法、最小方差融合方法、模糊C均值聚类融合方法和模糊PID控制融合方法。

4. 特征提取优化技术在基于轮廓的图像分割算法中，特征提取非常重要，这可以明确描述对象的特征。

许多优化技术已经提出来以提高对象特征的提取方式。

例如，许多研究人员提出了特征提取方法，如形状描述、纹理特征描述、傅里叶描述和Gabor描述等。

5. 模型选择优化技术模型选择是选择与对象特征最匹配的图像分割模型的过程。

5 基于Mumford泛函和Level set的主动轮廓模型及贴壁细胞分割解析

5 基于Mumford泛函和Level set的主动轮廓模型及贴壁细胞分割自从Kass等在1987年提出主动轮廓模型，由于其独特的优势而被广泛应用于图像处理和计算机视觉领域，例如形状描述、物体定位、图像分割等。

随后其各种改进型得到发展，不断提高了其性能，拓展了应用领域。

本文将基于Mumford-Shan泛函和Level set的主动轮廓模型用于贴壁细胞的分割，并结合形态学的基本操作，得到理想的结果。

5.1 引言主动轮廓模型（Active Contour Model或Snake）最早由Kass等[1]在1987年提出，这种模型具有自动改变形状以及一旦开始不再需要人工干预的特点，它的基本思想是一个假定的轮廓基于能量最小化方法演化，同时轮廓在演化过程中受到外部力、内部图像力和人为限制项的约束，直到它停止在感兴趣物体的边界。

原始的Snake虽有独特的优点，但也有一些不足，如分割结果与主动轮廓的初始位置有关，很难收敛到曲率高的边缘，拓扑结构不易改变等。

故出现了许多改进型，按是否可以用少量参数捕捉、表述物体的形状，它们可分为两大类：参数化主动轮廓模型(Parameter active contour, PAC)和非参数化（也叫几何化）主动轮廓模型(Geometric active contour , GAC)[2,3]。

在参数化主动轮廓模型中，将主动轮廓不断运动，最终使得主动轮廓的内部能量和外部能量的加权和为最小，这个过程可以看成是一个各种力达到平衡状态的一个过程。

其中内力影响内部能量的变化，使轮廓曲线具有一定的光滑度；外力影响外部能量的变化，使轮廓曲线向所期望的图像特征运动。

Balloons[4]方法是针对初始轮廓必须位于所要分割的物体边缘这一局限提出的,它的思想是提高外部能量所能捕获的范围，它在外力中增加了膨胀力；梯度矢量流（Gradient Vector Flow，GVF）方法[5]等是针对轮廓不能移动到物体的边缘凹度这一难题提出的，此法设计了一种基于梯度向量流的新的外力，在整个图像域计算梯度场，扩大了轮廓在扩散过程中的捕获区域，从而促使轮廓到达边缘的凹陷部分；梯度向量扩散(Gradient Vector Diffusion，GVD)[6]的方法，应用向量数量和方向的扩散，大大地推动了向量的扩散行为。

活动轮廓模型之Snake模型简介

图像分割之（五）活动轮廓模型之Snake模型简介在“图像分割之（一）概述”中咱们简单了解了目前主流的图像分割法。

下面咱们主要学习下基于能量泛函的分割法。

这里学习下Snake模型简单的知识，Level Set（水平集）模型会在后面的博文中说到。

基于能量泛函的分割法：该类法主要指的是活动轮廓模型（active contour model）以及在其基础上发展出来的算法，其基本思想是使用连续曲线来表达目标边缘，并定义一个能量泛函使得其自变量包括边缘曲线，因此分割过程就转变为求解能量泛函的最小值的过程，一般可通过求解函数对应的欧拉(Euler．Lagrange)程来实现，能量达到最小时的曲线位置就是目标的轮廓所在。

主动轮廓线模型是一个自顶向下定位图像特征的机制，用户或其他自动处理过程通过事先在感兴趣目标附近放置一个初始轮廓线，在部能量（力）和外部能量（外力）的作用下变形外部能量吸引活动轮廓朝物体边缘运动，而部能量保持活动轮廓的光滑性和拓扑性，当能量达到最小时，活动轮廓收敛到所要检测的物体边缘。

一、曲线演化理论曲线演化理论在水平集中运用到，但我感觉在主动轮廓线模型的分割法中，这个知识是公用的，所以这里我们简单了解下。

曲线可以简单的分为几种：曲线存在曲率，曲率有正有负，于是在法向曲率力的推动下，曲线的运动向之间有所不同：有些部分朝外扩展，而有些部分则朝运动。

这种情形如下图所示。

图中蓝色箭头处的曲率为负，而绿色箭头处的曲率为正。

简单曲线在曲率力（也就是曲线的二次导数）的驱动下演化所具有的一种非常特殊的数学性质是：一切简单曲线，无论被扭曲得多么重，只要还是一种简单曲线，那么在曲率力的推动下最终将退化成一个圆，然后消逝（可以想象下，圆的所有点的曲率力都向着圆心，所以它将慢慢缩小，以致最后消逝）。

描述曲线几特征的两个重要参数是单位法矢和曲率，单位法矢描述曲线的向，曲率则表述曲线弯曲的程度。

曲线演化理论就是仅利用曲线的单位法矢和曲率等几参数来研究曲线随时间的变形。

主动轮廓模型综述

主动轮廓模型综述
主动轮廓模型是一种用于图像分割的有效方法，它可以以高效的方式生成自然图像中物体的准确轮廓。

主动轮廓模型使用类似的技术来检测图像中的物体边界，但它不使用像素的灰度信息，而是使用形状信息。

它是基于边缘检测理论的一种改进，通过计算图像像素之间的相关性来识别物体边界。

主动轮廓模型采用具有动态内容的边缘检测算法，旨在从图像中检测物体边界。

与传统的边缘检测理论不同，主动轮廓模型采用了非线性的边缘检测算法，这种算法可以检测出复杂的物体边界，包括难以检测的边缘、曲线和斑点等。

主动轮廓模型也可以检测到图像中存在的物体边界，即使它们看起来无法被人眼所见。

主动轮廓模型采用多种技术来检测图像中物体边界，包括水平边缘检测、垂直边缘检测、对比度检测和颜色检测等。

它还可以使用特定的算法来识别和分类图像中的物体和背景，这样可以更好地检测出物体的边界。

此外，主动轮廓模型还可以自动检测和追踪图像中的运动物体，例如人物和动物等。

主动轮廓模型具有很强的实用性，它已经广泛应用于图像处理、机器视觉和计算机视觉等领域。

主动轮廓模型
可以自动检测出图像中的物体边界，帮助研究者更好地理解图像中的物体结构，并提取出图像中的有用信息。

主动轮廓模型在图像分割、机器人视觉、运动检测和视频监控等领域都有着广泛的应用。

总之，主动轮廓模型是一种有效的图像分割算法，它通过计算图像像素间的相关性来识别物体边界，同时可以自动检测出图像中的物体边界，并且广泛应用于图像处理、机器视觉、运动检测和视频监控等领域。

一种采用数学形态学与主动轮廓模型的熔池边缘提取方法

ｔｅｃａａｔｉｉｓｆＭＡ（ａＭｅａＡｃＷｅｉｇ，ｅａａｚｅｃａａｔｒｔｓｏｅｍｌｎｐｏ，ｒｓｎｓａｍｔｏａｅｎｈｈｒｃｒｔｅｓｃｏＧＷＧｓｔｒｌｌｎ）ｎｌｅｔｈｒｃｅｓｃｆｈｏｔｏｌｐｅｅｔｅｄｂｓｄｏｄｗｙｈｉｉｔｅｈ
接质量的研究，主要集中在ＴＧ焊这一类干扰少、Ｉ飞溅小的焊接工艺中鲫。而本研究应用于ＧＷ焊接，ＭＡ在焊接过程中需要较大的电流，而使得电弧光非从
常强烈，溅干扰大，飞目前在这个方面国内外的研究成果较少。此在ＧＭＷ焊接过程中，靠的熔因Ａ可
张敏，静１，李，李芳，２朱伟
（南京航空航天大学信息科学与技术学院，苏南京２０１；．山工研院工业机１．江１０６２昆器人研究所有限公司，苏昆山２５０）江１３０
深度以及焊丝长度等参数是影响焊接质量的重要因素，其是熔池图像的信息对焊缝尺寸参数的影尤响最为直接。ＭＡ焊中焊丝的位置可以通过熔池ＧＷ
Ｋｙｗｏｄ－ｔｅａｃｍｒｈｌｇ；ｄｅｅｔｃｏ；ｃｖｏｔｒｉａｅｐｏｅｓｇｅｒｓｍａｍｔｏｐｏｏｅｇｘｒｔｎａｔｅｎｏ；ｇｒｓｉｈｉｙａｉｉｃｕｍｃｎ

图像分割毕业论文

第一章绪论1.1课题的研究背景及意义随着信息技术的开展和不断深入，人们越来越多的利用计算机来帮助人类获取与处理各种信息。

据统计，在人类从外界获得的信息中有75%左右是来自视觉或者说图像信息，它是人类最有效的信息获取和交流方式，图像也因为其所含的信息量大、表现直观而在近年得到的广为宣传和应用的多媒体中占据了重要的地位。

图像分割是一种根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。

图像分割就是将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，是进行图像分析的第一步工作，也是解决起来比较困难的一个问题。

对于那些基于图像分割结果的接下来的任务，如特征提取、目标识别等的质量的好坏都取决于是否有一个质量比较好的图像分割结果，有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息，从而使得更高层的图像理解成为可能[1]。

1.1.1图像分割在数字图像处理中的地位为了弄清图像分割在数字图像处理中所处的地位，我们引入并使用“图像工程〞这个概念。

图像技术在广义上是各种与图像有关技术的总称。

图像技术种类很多，跨度很大，但可以将它们归在一个整体框架一一“图像工程〞之下。

图像工程是一个对整个图像领域进行研究应用的新科学，它的内容非常丰富，根据抽象程度和研究方法等的不同可分为三个有特点的层次〔如图1-1所示〕：图像处理、图像分析和图像理解[2]。

图1-1图像分割在图像工程中的位置图像处理着重强调在图像之间进行变换以改善图像的视觉效果。

图像分析那么主要是对图像中感兴趣的目标进行监测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。

图像理解的重点是在图像分析的根底上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对原始成像客观场景的解释，从而指导和规划行动。

图像处理、图像分析和图像理解具有不同的操作对象，参考图1-1图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理。

图像分析那么进入了中层，它侧重于对像素集合到目标的表达测量描述。

彩色眼底图像视盘自动定位与分割

彩色眼底图像视盘自动定位与分割邹北骥;张思剑;朱承璋【摘要】针对彩色眼底图像视盘定位时图像边缘高亮环对定位准确率的影响,提出了一种有效的图像预处理方法.针对已有的视盘分割算法中存在的问题,提出了一种结合形态学、椭圆拟合及梯度矢量流(GVF) Snake模型的分割算法.提出的预处理方法首先利用最小二乘法拟合出眼底图像的边界,然后裁剪掉边界的一部分高亮像素点,最后进行视盘定位.视盘分割算法则首先进行血管擦除,然后用椭圆拟合提取初始轮廓,最后使用GVF Snake精确调整视盘边界.用提出的方法对Messidor眼底图像数据库1 200幅图像上进行了实验,结果显示:视盘定位准确率由原来没经过预处理的95.4％提升到了98.7％;视盘分割错误率与当前已知最好的算法相比由12.5％降低到了9.39％.结果表明:提出的眼底图像视盘自动定位与分割方法准确率高、实用性强,可以用于眼科疾病的计算机辅助诊断.【期刊名称】《光学精密工程》【年(卷),期】2015(023)004【总页数】9页(P1187-1195)【关键词】彩色眼底图像;图像预处理;视盘定位;视盘分割【作者】邹北骥;张思剑;朱承璋【作者单位】中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083;“移动医疗”教育部-中国移动联合实验室,湖南长沙410083;中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083;“移动医疗”教育部-中国移动联合实验室,湖南长沙410083;中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083;“移动医疗”教育部-中国移动联合实验室,湖南长沙410083;湖南理工学院,湖南岳阳414000【正文语种】中文【中图分类】TP391.7;R770.41 引言彩色眼底图是眼科疾病诊断的最基本检查方式。

通过眼底可无创直接观察血管、视盘的形态及变化，可及早发现青光眼、白内障、黄斑病等重要致盲性眼科疾病，帮助医生获得更准确的诊断结果［1－2］。

青光眼等不可逆致盲性疾病在早期没有明显症状，发现时一般已是晚期，此时由于已造成不可修复的损伤，将导致永久性失明。

基于选择性注意机制的无边界主动轮廓图像分割算法

的无边界主动轮廓模型中，对单目标和多目标图像分别采用基于显著图的方法以及基于选择注意与小波变换相结
合的方法进行掩膜初始化，最后应用水平集方法进行图像分割。结果表明，该算法不仅可以减少迭代次数，当图像
中存在多个目标时还可以得到更精确的分割结果，有效地提高了主动轮廓算法的效率。
２０１３年
第３７卷
中国石油大学学报（自然科学版）
ｊｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｅｔｒｏｌｅｕｍ
Ｖｏ１．３７Ｎｏ．６
Ｄｅｃ．２０１３
第６期
噪性能更强，而且能够收敛到全局最优，其中，最具有代表性的是Ｃｈａｎ等于２００１年提出的无边界主动轮廓模型ｌ９］。无边界主动轮廓模型（又称为分段常量模型）是一种全局最优的分割方法，认为所分的两个区域
文章编号：１６７３ — ５００５（２０１３）０６－０１７７￣７
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３ — ５００５．２０１３．０６．０２９
基于选择性注意机制的无边界主动轮廓图像分割算法
出一种基于选择性注意机制的无边界主动轮廓图像分割算法
基金项目：国家自然科学基金项目（６１２７１４０７）作者简介：李蕙（１９８６一），女，博士研究生，主要研究方向为计算机视觉和模式识别。Ｅ－ｍａｉｌ：ｕｐｃ７３７ｉｉｓｌａｂ＠１２６．ｃｏｉｎ。

基于形态学的边缘特征提取算法

基于形态学的边缘特征提取算法基于形态学的边缘特征提取算法1. 引言边缘检测是计算机视觉领域中一个重要的任务，其在图像分割、目标识别和图像重建等领域具有广泛的应用。

而边缘特征提取算法作为边缘检测的关键环节之一，其目标是从图像中提取出能够准确反映目标边界的特征信息。

在这篇文章中，我们将探讨基于形态学的边缘特征提取算法，介绍其原理和算法流程，并分享我对这一主题的观点和理解。

2. 形态学基础形态学是一种基于图像形状和结构的数学理论，常用于图像处理和分析中。

形态学操作主要包括腐蚀（erosion）和膨胀（dilation）两种基本操作。

腐蚀操作可以将目标边界向内部腐蚀，而膨胀操作则相反，可以将目标边界向外扩展。

这两种操作的结合可以产生一系列形态学操作，如开操作、闭操作、形态学梯度等。

基于这些形态学操作，我们可以利用形态学算法来提取图像中感兴趣的边缘特征。

3. 基于形态学的边缘特征提取算法基于形态学的边缘特征提取算法主要分为两步：预处理和特征提取。

3.1 预处理在进行形态学边缘检测之前，我们需要进行一些预处理操作，以克服图像噪声对结果的影响。

常见的预处理方法包括图像平滑和二值化。

图像平滑可以通过应用高斯滤波或中值滤波等技术来减少图像中的噪声。

而二值化操作将图像转换为二值图像，将目标物体与背景分离出来，为后续的形态学操作做准备。

3.2 特征提取在预处理之后，我们可以开始进行形态学的边缘特征提取。

常用的形态学边缘特征提取算法包括基于腐蚀和膨胀操作的梯度算法、基于掩膜操作的边缘算子算法等。

3.2.1 基于腐蚀和膨胀操作的梯度算法该算法通过对原始图像进行腐蚀和膨胀操作，并计算两幅结果图像的差值，得到图像中的边缘特征。

具体步骤如下：1) 对原始图像进行腐蚀操作，得到腐蚀图像；2) 对原始图像进行膨胀操作，得到膨胀图像；3) 计算膨胀图像和腐蚀图像的差值，得到边缘特征图像。

3.2.2 基于掩膜操作的边缘算子算法该算法通过定义一种特殊的掩膜模板，对原始图像进行卷积操作，从而得到图像中的边缘特征。

医学图像分割算法分类及特点

随着医学图像在临床诊断中的广泛应用，图像分割在医学图像处理与分析中的地位愈加重要，病变组织的定位、分割后的图像正被用于各种场合，如组织容积的定量分析、解剖结构的研究、计算机辅助诊断、治疗规划、功能成像数据的局部效应校正和计算机引导手术。

因此，对医学图像分割方法的研究具有重要的理论价值和广泛应用前景。

1医学图像分割技术分类医学图像分割是图像分割在医学领域的应用，准确的分割可以辅助医生判断病情、量化分析病灶区域，为正确的疾病诊断提供可靠的依据。

此外，医学图像分割作为病变体区域提取、特定组织测量以及三维重建的必要手段，对现代医学发展具有重要的科学意义。

为了更加清晰地了解医学图像的分割方法，可以根据不同的理论原理、不同的图像类型或不同的分割定义方式进行分类。

依据图像灰度值的不连续性和相似性及处理策略的不同，将分割技术分为：并行边界类、串行边界类、并行区域类和串行区域类四种。

本文从具体方法出发将现有的医学图像分割算法分为三大类，包括：基于形变模型（Model-based）的分割方法、基于区域(Region-based)的分割方法和基于统计学的分割方法。

下面，简要介绍各种方法，分析它们的应用范畴及优缺点。

1.1基于形变模型的图像分割方法基于形变模型的分割算法综合利用图像的区域和边界信息，是目前研究最多、应用最广的方法。

该方法的主要优点是能够直接产生闭合的参数曲线或曲面，并对噪声和伪边界有较强的鲁棒性。

最重要的形变模型是主动轮廓（Active contour）模型，可分为参数主动轮廓模型（Parametric ACM）和几何主动轮廓模型（Geometric ACM）两类。

1．1．1参数活动轮廓模型参数活动轮廓模型直接用参数来表达待分割的图像，通过形变来接近实际的形状，如血管图像分割中使用的椭圆参数模型。

基于物体边缘能量最小的事实，Kass等提出的Snake模型是参数形变模型的典型代表。

参数活动轮廓模型就是在图像内力和外力的共同作用下最小化目标函数，并收敛到物体边缘的曲线。

一种新的泊位飞机阴影分割方法

Ｋｅｙｗｏｒ：ｄｏｋｎｉｃａｔｅｍｅｔｔｏｈｄｏ；ｍｕｔｄｓｃｉｇａｒｒ；ｓｇｎａｉｎｓａｗｆｌｉ —ｗｅｇｔｄｍｏｈｏｏｙ；ｐｗｅｒｎｓｏ；ｅｇｌｓｃｉｅｉｈｅｒｐｌｇｏｒｔａｆｒｍｄｅｅｓａｔｖ
ｎｉｎｎｔｉｕｂａｅｎｄｃｉｇａｒｒｆｉｇｓｌｒｄＴｅｒｃｓｉｇｐｗｅａｓｏｕｌｕｏｓａｄｍｉｕｅｄｓｒｒａｏｏｋｎｉａｔｍａｅｉｆｔｅ．ｈｎｐｏｅｓｎｏｒｒｎｆｒｔｂｉｐｅｔｃｅｉｔｍｏｄ
进行检测，对场景和运动目标的几何特征、光照方向等都有要求，运动目标的阴影会被误判为运动目标的
收稿日期：０１０ — ６；回日期：０１１ — ７２１－６１修２１－０２
基金项目：国家自然科学基金项目（０７８１；６７６１）中国民用航空局科技基金项目（０２８５ＭＹ４１０）
动轮廓线模型结合的阴影分割方法，首先利用多方向权重形态学对泊位飞机图像中的噪声和微小的干扰区域进行滤除．然后进行幂变换来增强图像质量．最后利用无边界主动轮廓线模型分割阴影。实验结果表明，方法不仅能够滤除噪声，留图像细节，该保而且能提高分割阴影的精确度，且抑制了泊位飞机分割产并

细胞分割方法综述

细胞分割方法综述作者：陈爱斌萧湘来源：《中国集体经济·上》2009年第11期摘要:显微图像定量分析已广泛用于病理诊断、病理管理系统、癌变分级分类等多方面的医学研究领域。

细胞区分割提取是一个重要技术,直接关系诊断的可靠性,也是医学图像处理的难题。

文章对各种细胞分割方法进行了系统的论述,并分析了各种方法的优缺点。

关键词:细胞分割;医学图象;数学形态学;细胞粘连一、绪论所谓细胞分割是指根据灰度、彩色、几何形状等特征把细胞图像划分成若干个互不相交的区域,使得这些特征在同一区域中,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显的不同。

细胞分割是医学图象处理中最为基础和重要的领域之一,它是对细胞图像进行识别和计数的基本前提。

同时它也是一个经典难题,到目前为止不存在一种通用且高效的分割方法能够广泛的应用在细胞分割中。

二、传统细胞图像分割技术(一)阈值分割阈值分割是一种传统的图像分割方法,它实现简单、计算量小、性能较为稳定,尤其适合于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。

在很多情况下,是进行细胞分割、细胞识别之前必要的图像预处理过程。

Shirin Nasr-Isfahani等提出的一种聚堆细胞的新方法中,就是先使用组合图像分割算法和阈值分割来提取前景对象并转化为二值图像的。

阈值分割法的主要局限在于,最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分两个类,而且它只考虑像素本身,一般都不考虑图像的空间特性,这样就对噪声很敏感。

(二)基于边缘检测的方法边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。

它可以快速准确地找到边缘,从而通过边缘确定区域内的灰度或颜色信息,从而达到对图像的快速分割。

边缘点的判定是基于所检测点的本身和它的一些邻近点,主要包括局部微分算子,如Roberts梯度算子、Sobel梯度算子和Canny算子等。

Roberts梯度算子有利于对具有陡峭边缘的低噪声图像的分割;Laplacian算子具有各向同性的特点;Prewitt梯度算子、Sobel梯度算子等有利于对具有较多噪声且灰度渐变图像的分割。

轮廓分割原理

轮廓分割原理一、引言轮廓分割是图像处理和计算机视觉中的一项基本任务，它涉及到从数字图像中提取出感兴趣对象的边界。

这一过程对于后续的图像分析和理解至关重要，因为它可以帮助我们识别、定位和量化图像中的对象。

轮廓分割的原理和方法在许多领域都有广泛的应用，包括医学成像、遥感图像分析、工业检测、安全监控等。

二、轮廓分割的基本概念轮廓分割是指将图像分割成多个区域或对象，并识别出这些区域的边界。

在这个过程中，通常需要识别出图像中的不同特征，如颜色、纹理、亮度等，并将它们用于构建对象的轮廓。

轮廓分割的目标是尽可能地将图像中的每个独立对象与其周围环境区分开来，以便进行进一步的分析。

三、图像处理中的轮廓分割在图像处理中，轮廓分割通常涉及以下几个步骤：1. 预处理：包括去噪、增强对比度等，以改善图像质量。

2. 特征提取：识别图像中的关键特征，如边缘、角点等。

3. 分割算法应用：根据提取的特征应用不同的分割算法。

4. 后处理：对分割结果进行优化，如去除小的噪声区域、平滑边界等。

四、轮廓分割的算法与技术4.1 边缘检测边缘检测是一种基于图像亮度变化来检测对象边界的技术。

常用的边缘检测算子包括Sobel、Canny和Laplacian等。

这些算子通过计算图像中像素点的梯度强度和方向来识别边缘。

4.2 阈值分割阈值分割是一种简单有效的分割方法，它通过设定一个或多个灰度阈值将图像分为不同的区域。

当像素值高于（或低于）阈值时，该像素被归为对象区域；否则，被归为背景区域。

4.3 区域生长区域生长是一种基于区域相似性的分割方法。

它从一个或多个种子点开始，逐步将相邻的像素点合并到种子点所在的区域，直到满足一定的停止条件。

4.4 分水岭算法分水岭算法是一种基于拓扑理论的分割方法。

它将图像视为地形图，像素值代表高度，通过模拟水流的融合过程来确定区域的边界。

五、轮廓分割在不同领域的应用- 医学成像：用于病变组织的检测和分割，辅助医生进行诊断。

不规则曲面分割方法

不规则曲面分割方法一、引言不规则曲面分割在计算机图形学中有着重要的应用，它可以用来处理各种不规则的曲面模型，比如自然景物、动物形态等。

而不规则曲面分割方法的研究对于解决计算机图形中模型的构建、处理和表达等问题具有重要的意义。

本文将针对不规则曲面分割方法进行介绍和探讨。

二、前沿技术在研究不规则曲面分割方法之前，我们先了解一下目前的前沿技术。

目前，主要的曲面分割方法有：1. 边界分割法边界分割法是一种常用的曲面分割方法，它主要通过检测曲面的边界来进行分割。

这种方法适用于处理封闭曲面以及具有明显边界的曲面模型。

但是对于不规则曲面模型来说，边界分割法的效果并不太好。

2. 网格分割法网格分割法是一种基于模型网格的分割方法，它主要通过对模型网格进行一定的操作来实现曲面的分割。

这种方法适用于处理多边形网格模型，但对于包含大量拓扑结构的不规则曲面模型来说，网格分割法的效果也不太理想。

3. 三角形分割法三角形分割法是一种基于三角形网格的分割方法，它主要通过对三角形网格进行分割来实现曲面的分割。

这种方法适用于处理三角形网格模型，但对于不规则曲面模型来说，三角形分割法的效果也不太理想。

以上所述的方法都有其局限性，尤其对于不规则曲面模型来说，效果并不理想。

因此，研究一种更加有效的不规则曲面分割方法势在必行。

三、不规则曲面分割方法的研究针对不规则曲面的分割问题，学者们提出了很多不同的方法。

这些方法大致可以分为以下几类：1. 基于特征的不规则曲面分割方法基于特征的不规则曲面分割方法主要通过对曲面的特征点、边界等进行分析和处理来实现曲面的分割。

这种方法比较直观和简单，但对于特征点和边界的提取算法要求较高，而且对于不同形状和结构的曲面效果并不一定好。

2. 基于拓扑结构的不规则曲面分割方法基于拓扑结构的不规则曲面分割方法主要通过对曲面的拓扑结构进行分析和处理来实现曲面的分割。

这种方法适用于处理包含大量拓扑结构的不规则曲面模型，但对于不同形状和结构的曲面效果并不一定好。

主动轮廓模型的研究及其改进模型在目标检测中的应用的开题报告

主动轮廓模型的研究及其改进模型在目标检测中的应用的开题报告一、研究背景和意义：随着计算机技术和现代视觉技术的不断发展，图像处理和计算机视觉技术已经得到了广泛的应用。

其中，目标检测技术是图像处理和计算机视觉领域的一个重要问题。

目标检测就是从图像或视频中确定感兴趣物体的位置和形状。

目标检测技术在许多领域都有广泛的应用，如智能交通、视频监控、医学诊断、娱乐等等。

主动轮廓模型（Active Contour Model，ACM）是一种特殊的变分模型，常用于图像分割和目标检测。

ACM模型基于贝叶斯定理和弯曲能量，通过最小化能量函数的方法来找到轮廓。

相比于一些传统的图像分割技术，主动轮廓模型能够更好地提取图像中的轮廓信息，并且能够适应复杂的轮廓形状。

因此，研究主动轮廓模型的改进和应用具有很大的意义。

二、研究内容和目标：本文主要研究主动轮廓模型的改进方法以及在目标检测中的应用。

具体内容包括以下几个方面：1.研究当前主动轮廓模型的改进方法，对比不同的主动轮廓模型，并分析比较其优劣势。

常用的主动轮廓模型包括基于全局和局部的模型、形态学方法、Snake模型、Level Set等。

2.研究如何将主动轮廓模型应用在目标检测中。

本文将主要研究基于主动轮廓模型的目标检测算法，重点解决目标检测中遇到的问题，如遮挡、光照变化等。

3.设计和实现改进的主动轮廓模型并进行实验验证。

我们将设计一种基于Level Set方法的改进主动轮廓模型，并与传统的主动轮廓模型进行对比实验。

在此基础上，我们将开发一个基于主动轮廓模型的目标检测系统，并对其进行评估和优化。

三、研究方法和技术路线：本文将采用如下的研究方法和技术路线：1.研究和分析当前主动轮廓模型的改进方法，包括基于全局和局部的模型、形态学方法、Snake模型、Level Set等。

2.研究主动轮廓模型在目标检测中的应用，包括基于主动轮廓模型的目标检测算法，解决目标检测中的遮挡、光照变化等问题。