基于活动轮廓模型的病理显微图像分割若干关键技术研究概要

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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]。

基于多尺度和多模态特征的医学图像分割方法

基于多尺度和多模态特征的医学图像分割方法摘要：医学图像分割是医学影像处理中的重要任务，旨在将医学图像中的不同组织或病变区域准确地分离出来。

近年来，随着图像处理技术的快速发展，基于多尺度和多模态特征的医学图像分割方法受到了广泛关注。

本文将介绍该方法的基本原理、关键技术及其在医学影像领域中的应用。

第一章引言1.1 研究背景及意义医学图像是迅速发展的医学影像学领域的重要产物。

在临床诊断、疾病分析、手术导航等方面都起着重要作用。

然而，医学图像中的组织和病变区域往往具有复杂多样性，这给医学图像分割带来了巨大挑战。

1.2 研究目的和方法本研究旨在提出一种基于多尺度和多模态特征的医学图像分割方法，通过综合不同尺度和不同模态的特征信息，实现对医学图像中组织和病变区域的准确分割。

具体方法包括特征提取、特征融合和分割算法设计等。

第二章相关技术2.1 医学图像分割方法综述本章对当前常用的医学图像分割方法进行综述，包括基于阈值、基于边缘检测、基于区域生长等方法。

同时，分析这些方法的优缺点，并指出其在复杂医学图像分割中存在的不足。

2.2 特征提取技术特征提取是医学图像分割的关键步骤，能否提取到鲁棒且具有区分度的特征对最终的分割结果有重要影响。

本节将介绍常用的特征提取方法，如灰度共生矩阵、速度不变特征等，以及其在医学图像分割中的应用。

第三章多尺度特征融合方法3.1 多尺度特征的意义和特点多尺度特征是指不同尺度下的图像局部特征，具有从宏观到微观的逐渐细化的特性。

本节将探讨多尺度特征对医学图像分割的重要性，并分析多尺度特征的特点。

3.2 多尺度融合方法针对医学图像分割中存在的尺度不一致问题，本节介绍了常见的多尺度融合方法，包括金字塔结构、多尺度滤波器组合等方法，并详细讨论其在医学图像分割中的应用效果。

第四章多模态特征融合方法4.1 多模态特征的意义和特点多模态特征是指不同影像模态（如CT、MRI等）所提取的特征信息，具有互补性和增强性。

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。

显微图像处理中的细胞核分割技术综述

显微图像处理中的细胞核分割技术综述概述显微图像处理是生物医学领域的重要研究方向之一，它广泛应用于细胞生物学、病理学和药理学等领域。

其中，细胞核分割技术是显微图像处理中的关键任务之一。

细胞核（cell nucleus）是细胞的重要结构，包含了遗传信息并参与许多生物学过程。

细胞核分割的准确性和效率对于细胞形态学分析、细胞计数、疾病诊断和药物发现等方面具有重要意义。

本文将综述当前显微图像处理中的细胞核分割技术，包括传统方法和现代方法，并讨论其特点和应用。

1. 传统方法传统方法主要依赖于图像处理基础知识和特征提取算法，包括阈值分割、边缘检测、区域生长和形态学操作等。

阈值分割是最简单且常用的方法之一，通过选择合适的像素灰度值作为阈值，将图像转化为二值图像，然后应用形态学操作来去除噪声并分离细胞核。

然而，阈值分割方法的准确性受到图像的光照条件和噪声的干扰，对于复杂的细胞核形态和纹理难以满足要求。

2. 现代方法近年来，随着深度学习的迅速发展，现代方法在细胞核分割任务中取得了显著的进展。

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，具有较强的特征学习和分类能力。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和U-Net。

CNN模型通过卷积和池化操作提取图像的特征，然后通过全连接层进行分类。

U-Net模型是一种全卷积网络，其结构类似于编码器-解码器，通过跳跃连接（skip connection）将高级特征与低级特征相关联，能够保留更多的空间信息。

这些现代方法在细胞核分割任务中取得了较好的效果，并且具有良好的泛化性能。

3. 特点和应用细胞核分割技术具有以下特点和应用：（1）自动化：细胞核分割技术可以实现自动化，减少人工操作和时间成本，提高分析效率。

（2）准确性：现代方法基于深度学习模型，能够学习复杂的细胞核形态和纹理特征，提高分割的准确性。

（3）实时性：一些优化方法和硬件加速技术使得细胞核分割可以在实时应用中实现，如细胞动态观察和活细胞药物筛选等。

基于形态学和活动轮廓模型的活体细胞图像分割算法

变化特性，有助于理解这些变化和其他生化过程的
关系．
现有细胞轮廓分割方法的主要缺点是：需要大
量的人工干预．因此，有必要发展自动获取活体细胞
起初，生物学家和医学工作者研究细胞的形态
收稿日期：０６３—０２０４６１
作者简介：陈会羽（９０）男，１８一，浙江金华人，助教，研究方向为图像处理算法，Ｅ— ｉａａｍｙｏ＠１６ｃ（ｍａ）ｎｔｙｕ２．ｏｌｏ
准确的细胞轮廓．实验表明该算法鲁棒性和准确性较好，能在无人工干预的情况下获取准确的细
胞边缘ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
关键词：活体细胞；细胞边缘；活动轮廓；形态学中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标志码：Ａ
Ａｕｏａｉｉｏ－ｅｌｌｒｓｇｅｔｔｏｌｏｉｈｔｍｔｃｖｖｃｌｕａｅｍｎａｉｎａｇｒｔｍ
ｒｃｎａｕｏａｉａｌｅｅｔｔｅｉｔｇａｅｎｉｇｅｐｘｌｅｇｆｖｖ・ｅ１ａｙａｄｃｎａｔｍｔｃｌｙｄｔｃｈｎｅｒｔｄａｄｓｎｌ・ｉｅｄｅｏｉｏｃｌ．Ｋｅｏｄｓ：ｖｖ・ｅｌｅｌｅｇｙｗｒｉｏｃｌ；ｃｌｄｅ；ａｔｅｃｎｏｒｃｉｏｔｕ；ｍｏｈｌｇｖｐｒｏｏｙ
ＤａｅｌｎｌＳｃ０ｍｏｒ ’ ’ Ｒｉａ１ｐｈｏ ‘ 一ａｎｄａｔｏｎｔｕｒｍ０ｄｅｌｌｏｃ一ｃｉ ‘ ｖｅｃｏｌｌ ■

华中科技大学2011年度大学生科技创新项目名单(拟)

陈品华
2008 刘铭俊、安刚、周波、周杭
黄佳庆
84
无限多播的优化研究
丁梦颖 2008 冯浩、闻疏琳
刘应状
85
多小区干扰协调仿真平台
周岳璋 2008 陈泽源、丁勇、黄诺、卫彩萍葛晓虎
86
基于 DSP 的条码快速识别方法研究与实现
陈圆
2008
高运、雷学莲、周晨曦、江秀峰
刘玉
87
基于多平台的日语语段词段分析系统的设计与实现
李斌
11
水藻炼油装置的开发与研究
李玲 2009 何婷、万艺
胡蓉珍
12
路径检测中传感器分布方式的研究
曹阳 2008 陶文
武新军
13
类人型机器人的传感器研究
毛仁超 2008 肖玥、尚亚光、张乔飞
徐龙
14
基于谐波减速器的机器人关节开发
张峻彬 2008 柴丰进、杨佳、肖玥
高亮
15
公平性赛程安排的研究
高鹏程 2008 熊雄、奉云杰、吴国涛
张林
102
融合多信息的多摄像机多目标跟踪技术研究
张祥 2009 张锴、陈雷、杨政煜、许铖刘文予
103
基于博弈论的新型无线网络节点动态联盟行为研究
熊倪 2009 项明
魏蛟龙
104
环状磁电层合材料的研究和高灵敏交变电流探测装置的制备
105
电子科学与技术系
分布式直流电源的低功耗研究
106
基于机器人导航的高精度微型姿态航向参考系统的设计与实现
112
压信号采集与刺激脉冲产生模块
的设计
113
电子科学与技术系
基于脉搏传感器的家用智能心率远程监控系统

一种基于显著性活动轮廓模型的图像分割方法

２Ｃｈｎｃｕｎｔｕｅｏｔｓ．ａｇｈｎＩｓｉｔｆｔＯｐｉ，ＦｉｅＭｅｈｎｃｎｙｉｓＣｈｎｓａｅｆｉｎｅ，Ｃｈｎｃｕ３０３ｃｎｃａｉｓａｄＰｈｓ，ｃｉｅｅＡｃｄｍｙｏｅｃｓＳｃａｇｈｎ１０３；
第３卷第３５期２１年９０２月
长春理工大学学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｆａｇｈｎＵｎｖｒｉｆｃｅｃｎｅｈｏｏｙ（ｔｒｌｃｅｃｄｔｎｏｒａｏＣｈｎｃｕｉｅｓｙｏＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｔＮａｕａＳｉｅＥｉｏ）ｎｉ
ｔｏｉｏｆｃｒｅｅｏｕｉｎｉｔｅａｔｅｃｎｏｒｍｏｅ．Ｌｓｌ．ｔｅｏｊｃｂｕｄｒｓｗｅｅａｑｉｄｕｉｇｄｓａｃｉｐｓｉｎｏｕｖｖｌｔｎｈｃｖｏｔｕｄ１ａｔｈｂｅｔｏｎａｉｒｃｕｒｓｉｎｅｍｔｏｉｙｅｅｎｔ
中图分类号：Ｔｆ９１３文献标识码：Ａ文章编号：１７ — ８０（０２３０２ — ４６２９７２１）０ — １００
ＡｎＡｃｉｅＣｏｔｕｏｅｓｂａｅｎＳｌｎｙｔｖｎｏｒＭｄｌｓｄｏａｉｃｅＭａｓｆｒＩａｅＳｇｅｔｔｏｐｏｍｇｅｍｎａｉｎ
． Βιβλιοθήκη ｗｈｃｆｒｄａａｉｎｙｍａ．Ｓｃｎｌｔｅｎｔａｏｔｉｅｏｈｒｇｏｓｏｔｉｅｕｉｇｔｅ（ｔｕｓｉｈｏｍｅｓｌｃｐｅｅｏｄｙ，ｈｉｉｌｕｌｆｔｅｅｉｎｗａｂａｎｄｓｎｈｉｎ）ｓ ’ ｍｅｈｄｓｉｉｔｏａｎ —

活动轮廓模型在医学图像分割中的应用及发展

分析、维重建）临床诊断、术导航以及治疗评估的三、手
的易变性．得医学图像与普通图像相比．本质上具使在有高度复杂性和多样性一个原因是由于医学图像的成像原理和组织本身的特性差异．图像的形成受到诸如噪音、场偏移效应、局部体效应和组织运动等的影响，学图像与普通图像比较．可避免地具有模糊、医不不均匀性等特点ｆ其次，体的解剖组织结构和形状３】：人
的不规则性，以及人与人之间的个体差异性：外，另随着医学影像技术的快速发展．各种复杂的海量医学图
先决条件．医学图像分析和理解的基础性关键技术。是医学图像分割的任务是自动或半自动地从医学图像中提取感兴趣的病理区域．为更高层次的图像分析和理解打下基础。如．脑部切片图像中的每个像素或体例将素标记为对应的脑组织类型（质、质、脊液）以白灰脑，
了人们的高度重视并进行了大量的研究然而到目前
为止．不存在一个通用的方法．不存在一个判断分还更割是否成功的客观标准陶首先，图像分割本来就是计
算机视觉领域的一个瓶颈问题．面对千差万别的图像结构．研究者很难用一个数学模型或固定的分割框架

基于改进活动轮廓模型的超声图像分割

际上是一件非常困难的事情，至今仍是一个悬而未
决的世界性难题。
型，但初始轮廓必须给定在图像特征附近。本文对Ｓａｅｎ模型进行了如下改进：给出了ｋ ①
不同的内部能量表达式，免Ｓａｅ在优化过程中避ｎｋ
收缩成一点；采用一个外加的自适应控制力， ② 从
授，博士生导师，研究方向：信号与信息处理，图像处理，模式识别与人工智能，计算机视觉，生物医学图像与生物信息处理，智能系统与设计等。
（），１式Ｅ为内部能量项，ｉ为图像能量项。Ｅ
Ｅ．（（ｓｍｔ）＝｛ｓ（）Ｉ＋（）ＩｓＪ（）Ｉ（）Ｉ／Ｂｓｓ｝２（）２式（），阶和二阶导数项称为弹性能量和刷性２中一
改进，使其能在更大的范围内捕获图像特征。为了解决凹陷区域的收敛问题，献［］出了梯度向文７提量流（ｒｄｅｔｅｔｒｏｇａｉｃｗ，ＧＦ来代替模型中的图ｎｖｏｆｌＶ）
像，在迭化计算Ｓａｅｎ前必须求解偏微分方程组以ｋ
生，研究方向：图像处理，生物医学图像与生物信息处理，Ｅ—ｍｉａ：ｌ
ｖｑｚｙ１３ｔｍ。ｒｂｔ＠６．ｏｘ
Ｅａ（（）＝【Ｅ（（）ｓｎ（ｉｓ）＋
Ｅ一（（ｓｉ）））（）１
通信作者简介：罗代升（９８）男（，１４一，汉）四川成都人，博士，教
获得ＧＦ增加了计算的复杂性。文献［］出了Ｖ，８提基于贪婪算法（ｅｄｌｒｈ的快速Ｓａｅ模ｒｇｅｙａｇｉｍ）ｏｔｎｋ

基于法向力活动轮廓模型的医学图像分割

关键词：向力活动轮廓模型；法医学图像分割；脑室侧
中图分类号：９ＴＰ３１文献标识码：Ａ
ＭｅｉａｍａｅＳｇｅｔｔｏｓｄｏｒａｒｅＡｃｉｅＣｏｏｒＭｏｅｄｃｌＩｇｅｍｎａｉｎＢａｅｎＮｏｍｌＦｏｃｔｖｎｔｕｄｌ
分复杂，上本身具有的模糊和不均匀性以及成像加时受噪声影响，上述传统的图像分割显得很困难，
值分割、糊聚类和分水岭算法等几种方法．１模图
收稿日期：０７６１；修订日期：０７９１．２０ —０ — ０２０ —０ — ９
ｉｅａｉｕｍｂｅｓ，ｔｔｒｔｏｎｎｒｉｈｅｍｏｒｇｈｓｇｍｅａｉｎｓｅｄｉ．ｅｈｉｅｎｔｔｏｐｅｓ
Ｋｅｒｓｎｍａｏｒｅａｔｖｅｃｔｕｒｍｏｌｍｅｃｌｉａｅｙｗｏｄ：ｏｒｌｆｃｃｉｏｎｏｄｅ；ｄｉａｍｇｅｓｇｍｅｔｔｏｎａｉｎ；ｌｔｒｌｖｎｔｉｌａｅａｅｒｃｅ
到目标边界位置。．
像分割可采用边缘检测、阈值分割、区域生长等常
规方法¨ ．】由于医学图像的解剖组织结构和形状十］
１基于常规方法的医学图像分割
常规的图像分割技术大致可分为边缘检测、阈

活动轮廓模型综述

活动轮廓模型综述An Overview on Active Cont ourModels董吉文3　杨海英DON G J i -w en YAN G Hai -ying摘　要　基于活动轮廓模型的目标分割、物体跟踪方法是近十几年来图像和视频领域研究的热点,它可以将待处理问题的先验知识与各种图像处理算法有效地融合在一起,比以往的计算机视觉理论有更强的实用性。

本文结合图像分割方法从指导思想和所用的数学方法两方面对活动轮廓模型特别是几何活动轮廓模型中基于水平集方法的C -V 方法做了一定综述。

关键词　活动轮廓模型　图像分割　水平集　C -V 方法 Abstract The object seg mentati on and tracking based on active cont our models have been the hots pot in thelast decades,The active cont our models are more p ractically and powerful than other computer theories because they could merge p ri or knowledge and i m age p r ocessing algorith m s .This paper gives the brief overvie w of the p rinci p le,mathe matical model and devel opment of the active cont our models,and intr oduces the typ ical C -V method based on level set of geometric active cont our models .Keywords Active cont our models I m age seg mentati on Level set C -V3济南大学信息科学与工程学院　山东济南　250022 活动轮廓模型[1]是指定义在图像域上的曲线(曲面),在与曲线(曲面)自身相关的内力以及由图像数据定义的外力的共同作用下向物体边缘靠近的模型,外力推动活动轮廓“拉向”物体边缘或者其他感兴趣的图像特征,而内力则保持活动轮廓的光滑和连续性。

基于改进活动轮廓模型和视觉特性的图像分割方法

都有明显的改进。
关键词
中图分类号
改进活动轮廓模型
Ｔ９１７Ｎ１．３
视觉显著特性
文献标识码
水平集图像分割显著图
Ａ
玎ＰＲｏＶＥＤＡＣＴⅣ ＥＣｏＮＴｏＵＲｏＤＥＬＭＡＮＤＳＶＩＵＡＬＡＴＴＥＮＴｏＮＩＢＡＳＤＥ邛ＧＥＳＧＭＥＮＴＡＴＩＥｏＮＥＴＨＯＤＭ
ＦｏｇＲｎＹｎｊｎＳｎＸａｇａｇＳｎＨｙａＳｎＬｕｎｕＲｎａａｇｕｉｏｕｎｕｕｕｎｕｕｉａｊ
（ｃｏｌｆＣｍｕｅｃｎｅＦｄｎＵｉｒｔ，ｈｎｈｉ０４３Ｃｉ）ＳｈｏｏｐｔＳｉｃ，ｕａｎｖｓｙＳａｇａ２０３，ｈｎｏｒｅｅｉａ
付荣冉杨望孙晓光孙虎元孙立娟
（复旦大学计算机科学与技术学院上海２０３０４３）
（中国科学院海洋研究院
山东青岛２６７）种基于改进活动轮廓模型和视觉显著性分析的图像分割方法。与传统的水平集模型不同，改进的活动轮廓模型
不需要进行初始化和计算符号距离函数，而有效地提高曲线演化效率。在此基础上，出了基于标记的多相水平集分割方法，从提有效地解决了复杂图像存在的灰度不均性问题。另外，为避免初始轮廓位置对分割结果的影响，采用视觉显著图获取水平集初始轮廓
位置，通过对该显著图进行ＯＴＳＵ分割提取初始轮廓。通过实验分析，出的方法在分割结果、提速度和复杂度上较之传统的ＣＶ模型

基于模型及几何活动轮廓模型血管分割方法综述

一
（二）几何活动轮廓模型国内外研究现状
几何活动轮廓模型已广泛应用于图像分割、图像平滑目、运动分割、运动目标跟踪以及图像修复等。使用几何活动轮廓模型分割图像时，利用水平集在更高维度的空间里函数化目标轮廓，使轮廓沿按照设计的速度向目标轮廓演化，从而实现目标的分割。在这个过程中，演化速度的设计是实现最终分割效果的关键。在设计演化速度时，一般都是根据相应的分割准则设计关于轮廓曲线或曲面的能量函数，然后使用变分法最小化能量函数，当能量函数达到极小值时，对应的解函数就是目标的边缘轮廓。早期的基于几何活动轮廓线模型的血管分割算法，如ＣａｓｅｌｌｅｓＥ６１和Ｍａｌ — ｌａｄｉ使用基于图像梯度信息构造水平集方法的速度函数。这类算法主要依赖图像的梯度信息来分割图像，在各种力的综合作用下，向图像梯度最大的区域运动，同时，梯度还是停止轮廓演化的外部力量。这种基于图像梯度信息的几何活动轮廓模型比较有代表有早期的几何活动轮廓模型、Ｂａｌｌｏｏｎ模型和测地线几何活动轮廓模型等。随后，这些模型都被应用于分割二维和三维医学图像。上述算法以及改进算法都将图像梯度作为速度项。当血管具有明显的边缘时，这类算法具有很好地分割效果，但是当血管没有明显的梯度变化
似或简化。Ｃｈａｎ和Ｖｅｓｅ在Ｍ— ｓ模型的基础上提出了一系列的无边缘活动轮廓
（一）基于模型的血管分割算法基于模型的方法主要可以分为参数模型和活动轮廓模型两类。基于参数模型的分割算法将被分割目标进行参数化定义。广义圆柱模型是一种常见的参数模型，由一个中轴曲线加上定义在该中轴上的横截面函数组成。典型的横截面轮廓包括圆、椭圆或参数曲线。活动轮廓模型基于动力学模型的思想，通过连续曲线或曲面来描述目标的边缘。在曲线或曲面本身的内力和图像数据所构造的外力作用下，驱使曲线或曲面向目标轮廓移动。按照模型中演化轮廓的表达形式的不同，活动轮廓模型可以分为参数

基于局部区域力的活动轮廓模型图像分割研究

ｂｔｒｐｒｏａｃｏｈｓｎｈｔｍａｅｎｅｌｉｇｓｕｏｔｅｃｍｂｎｔｎｏｅｇｏｅｉｄｌｎｅｉｎｅｔｅｆｒｎｅｉｂｔｙｔｅｉｉｇｓａｄｒａｍａｅ，ｄｅｔｈｏｉａｉｆｈｅｄｓｃｍｏｅｄｒｇｏｅｍｎｃｏｔａ
域信息决定的局部区域力的新测地线活动轮廓模型，可以被图像梯度和区域信息的外力所驱动，达到有效地驱动活动曲线收敛到物体边缘的目的。新模型结合了测地线活动轮廓模型和局部信息的活动轮廓模型的优点。实验证明，新模型可以跨
边界进行初始化操作，同时对弱边缘图像有更好的分割效果。关键词：测地线活动轮廓模型；区域信息；区域力；水平集函数
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｅｅｒｈｔｅｓｇｎａｉｎｅｆｃｓｏｅａｔｅｃｎｏｒｍｏｅ．Ｆｃｓｏｈｏｌｗｉｇｐｏｌｍｓｅ — Ｒｓａｃｈｅｍｅｔｔｆｔｆｔｃｉｏｔｕｄ１ｏｕｎｔｅｆｌｏｅｈｖｏｎｒｂｅ：ｇｅｄｓｓｓｎｉｖｏｔｅｉｉａｉａｉｎ，ａｄｓｍｅｉｓｏｔｉｓｆｌｅｓｇｎａｉｎｕｄｒｔｅｃｏｓｂｕｄｒｎｔｌａｅｉｉｅｓｔｅｔｈｎｔｌｔｃｉｉｚｏｎｏｔｍｅｂａｎａｓｅｍｅｔｔｎｅｈｒｓｏｎａｙｉｉａｉ－ｏｉｚｔｎ，ａｄｔｅｃｕｌｄｃｒｅａｔｅｃｎｏｒｍｏｅｒｎｒｄｃａｓｅｅｔｔｎｗｔｅｅｏｅｅｕｒｙｄｓｉｓｎｏｐｅｕｖｃｉｏｔｕｄｌｉｐｏｅｔｐｏｕｅｆｌｅｓｇｎａｉｉｈｔｒｇｎｏｓｇｅｉ— ｏｈｖｓｏｍｏｈ

图像分割文献综述

文献综述图像分割就是把图像分成各具特色的区域提取感兴趣目标的技术和过程。

它是由图像处理到图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。

图像分割起源于电影行业。

伴随着近代科技的发展，图像分割在实际中得3到了广泛应用，如在工业自动化、在线产品检验、生产过程控制、文档图像处理、遥感和生物医学图像分析、以及军事、体育、农业工程等方面。

总之，只要是涉及对对象目标进行特征提取和测量，几乎都离不开图像分割。

所以，对图像分割的研究一直是图像工程中的重点和热点。

自图像分割的提出至今，已经提出了上千种各种类型的分割算法。

由于分割算法非常多，所以对它们的分类方法也不尽相同。

我们依据使用知识的特点与层次，将其分为基于数据和基于模型两大类。

前者是直接对当前图像的数据进行操作，虽然可以利用相关的先验信息，但是不依赖于知识；后者则是直接建立在先验知识的基础上，这类分割更符合当前图像分割的技术要点，也是当今图像分割的主流。

基于数据的图像分割算法多数为传统算法，常见的包括，基于边缘检测，基于区域以及边缘与区域相结合的分割方法等等。

这类分割方法具有以下缺点，○1易受噪声和伪边缘影响导致得到的边界不连续，需要用特定的方法进行连接；○2只能提取图像局部特征，缺乏有效约束机制，难以获得图像的全局信息；○3只利用图像的底层视觉特征，难以将图像的先验信息融合到高层的理解机制中。

这是因为传统的图像处理算法都是基于MIT人工智能实验室Marr提出的各层相互独立、严格由低到高的分层视觉框架下进行的。

由于各层之间不存在反馈，数据自底向上单向流动，高层的信息无法指导底层特征的提取，从而导致底层的误差不断积累，且无法修正。

基于模型的分割方法则可以克服以上缺陷。

基于模型的分割方法可以将分割目标的先验知识等有用信息融合到高层的理解机制之中，并通过对图像中的特定目标对象建模来完成分割任务。

这是一种自上而下的处理过程，可以将图像的底层视觉特征与高层信息有机结合起来，因此更接近人类的视觉处理。

医学影像处理中的图像分割教程

医学影像处理中的图像分割教程图像分割是医学影像处理中的重要任务之一。

它指的是将一幅图像分割成若干个组成部分的过程，每个部分代表一种不同的结构或对象。

图像分割在医学诊断、手术规划和治疗等方面有着广泛的应用，为医生提供了重要的帮助和支持。

本文将介绍医学影像处理中常用的图像分割方法及其实现。

1. 阈值分割阈值分割是最简单且常用的图像分割方法之一。

它基于像素的灰度值，将图像分成两个区域：灰度值大于某个阈值的像素属于一个区域，灰度值小于等于阈值的像素属于另一个区域。

阈值的选择对图像分割的结果有着重要影响，通常需要根据具体的应用场景进行调整。

2. 区域生长区域生长是一种基于像素的生长方法，其原理是从一个或多个种子点开始，通过迭代地选择与当前区域相连且与它们灰度值相似的像素进行合并，最终形成一些连通的区域。

区域生长方法相对于阈值分割方法更加灵活，能够得到更好的分割结果。

然而，它在处理边界模糊的图像时容易受到噪声的干扰，因此需要采取一些预处理或后处理的措施来提高分割的准确性。

3. 边缘检测边缘检测是指识别图像中各个物体之间的边界或轮廓。

医学图像中的边缘信息对于诊断和治疗非常关键。

常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Canny算子和Laplacian算子等。

这些算子基于图像的灰度梯度信息，能够有效地检测出图像中的边缘特征。

然而，在医学影像处理中，由于噪声和图像质量等因素的影响，边缘检测常常需要采用多种方法的组合，并进行后处理来提高分割效果。

4. 活动轮廓模型活动轮廓模型（Active Contour Model），也称为Snakes算法，是一种基于能量最小化的图像分割方法。

它通过定义一个概率能量函数，将轮廓视为画在图像上的一条曲线，并通过最小化能量函数来达到分割图像的目的。

活动轮廓模型在医学影像处理中得到了广泛的应用，尤其在分割复杂的器官和病灶方面具有独特的优势。

5. 卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种深度学习方法，在医学影像处理中取得了极大的成功。

医学影像处理图像重建和分割算法

医学影像处理图像重建和分割算法医学影像处理是医学领域中的重要研究方向之一，它主要利用计算机图像处理技术对医学影像进行分析、重建和分割，以帮助医生做出准确的诊断和治疗计划。

本文将介绍医学影像处理中常用的图像重建和分割算法。

一、图像重建算法1. 迭代重建算法迭代重建算法是一种基于数学模型的图像重建方法，其原理是通过不断迭代更新图像的像素值，以逐步逼近真实图像。

常见的迭代重建算法包括基于代数模型的代数重建算法和基于统计模型的统计重建算法。

代数重建算法通过代数方程组来表示图像的像素值，常用的代数重建算法有ART算法和SART算法。

统计重建算法则根据图像中的概率分布特征进行重建，常用的统计重建算法有MLEM算法和OSEM算法。

2. 过滤重建算法过滤重建算法是一种基于滤波理论的图像重建方法，它利用滤波器对图像进行处理，去除噪声和伪影，从而得到高质量的图像重建结果。

常见的过滤重建算法包括直接滤波重建算法和间接滤波重建算法。

直接滤波重建算法直接对投影数据进行滤波处理，如拉普拉斯滤波算法和高斯滤波算法。

间接滤波重建算法则通过在投影数据和重建图像之间进行滤波迭代，如最小二乘滤波算法和降噪等值线算法。

二、图像分割算法1. 基于阈值的分割算法基于阈值的分割算法是一种简单且常用的图像分割方法，它通过设置阈值将图像分割成不同的区域。

常见的基于阈值的分割算法有全局阈值法和局部阈值法。

全局阈值法将整个图像的灰度值与预先设定的全局阈值进行比较，从而进行分割。

局部阈值法则根据图像不同区域的灰度特征，分别设定不同的阈值进行分割。

2. 区域生长算法区域生长算法是一种基于像素相似性的图像分割方法，它从一个或多个种子点开始，根据像素相似性逐渐将相邻像素合并成一片区域。

区域生长算法的优点是能够克服噪声和边界模糊的影响，从而得到更准确的分割结果。

常见的区域生长算法有基于灰度相似性的区域生长算法和基于颜色相似性的区域生长算法。

3. 基于边缘的分割算法基于边缘的分割算法是一种基于边缘检测的图像分割方法，它通过检测图像中的边缘信息，将图像分割成不同的区域。

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基于加宽活动轮廓曲线Snake模型的图像边缘分割

（曲线本身信息的表示形式）和外力（图像信息的表示形式）的综合作
用下运动的曲线或曲面
＝『［ｖｃ１ NhomakorabeaＩ（）５
ｌｌ
形变模型分割技术具有以下优点：）型的形变自由度大，ｆ模１可以逼近形状不规则的曲线：１ｆ可以约束模型具有对象形状的先验特性。２该技术的鲁棒性强；）的对象边界可以达到亚像素的精度；）（抽取３（该技４术可以保证边界曲线的拓扑性
上式中Ｇ是对初始图像数据进行去噪平滑的高斯模板，Ｇ高斯
加权窗口
３实验结果．
在实验中．我们将基本Ｓａｅ模型和基于加宽活动轮廓曲线ｎｋＳａｅｎｋ模型的测试结果进行了对比在基本ｓａｅ模型的测试实验中．ｎｋ图像采用高斯模糊的规则目标图像．测试结果如图２和图３所示
方．法。通过采用梯度矢量流扩散从图像中计算出的灰度或二元边缘映射的梯度矢量，曲线的领域中获取外部能量信息，从改善目标边界的外部能量的方法，活动轮廓曲线更容易接近目边界，而实现图像边缘分割。实验结果表明，于加宽活动轮廓曲线的Ｓａｅ使标从基ｎ模型能有效地ｋ
进行图像边缘分割。
【关键词】图像边缘分割；ｎｋ模型；Ｓａｅ活动轮廓曲线
另外．由于实际应用中的图像力场比较复杂．理想的目标边缘周１形变模型分割技术简介．使得初始活动轮廓曲线在力场的作用下容易偏离基于形变模型的分割技术是基于模型的分割技术ｌ这里的模型围可能存在强边缘．】１．为了使活动轮廓曲线正确的解析曲线自身所处的力为对象边界的闭曲线（维）－或者闭曲面（三维）该技术实现图像分割正确的运动方向，曲线上加宽后的每一个位置点．需要对加宽后的区域做外力场的的过程与人类识别对象边界的心理过程相符．其基本思想是在图像感场．使加权平均窗１以３可兴趣的区域上给出一条与对象边界大概位置接近的初始轮廓曲线．该加权平均．曲线正确的理解周围的图像外力场，也可以是高斯窗口，本次试验中采用的是盒式窗口。盒式曲线在图像信息和曲线本身信息的指引下运动当曲线逼近该区域的是盒式窗口，边界处时．就停止运动从力学角度来看，形变模型实质上是在内力窗口的局部能量函数可以表示为：

图像分割技术的原理及方法

浅析图像分割的原理及方法一．研究背景及意义研究背景：随着人工智能的发展，机器人技术不断地应用到各个领域。

信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。

信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。

它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。

从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。

在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。

实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。

其中图像处理具有重要地位。

而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。

研究图像分割技术的意义：人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源，约占人类获得外部世界信息量的80%以上。

图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态，它直接或间接地作用于人眼，反映的信息与人眼获得的信息一致，这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源，图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。

人眼获得的信息是连续的图像，在实际应用中，为便于计算机等对图像进行处理，人们对连续图像进行采样和量化等处理，得到了计算机能够识别的数字图像。

数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点，成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象。

在一幅图像中，人们往往只对其中的某些区域感兴趣，称之为前景，这些区域内的某些空间信息特性(如灰度、颜色、轮廓、纹理等)通常与周围背景之间存在差别。

图像分割就是根据这些差异把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。

在数字图像处理中，图像分割作为早期处理是一个非常重要的步骤。

为便于研究图像分割，使其在实际的图像处理中得到有效的应用，严格定义图像分割的概念是十分必要的。