图像分割(水平集方法).

融合Ratio边缘信息的水平集SAR图像分割方法

融合Ｒａｉ缘信息的水平集Ｓｔｏ边ＡＲ图像分割方法
吕雁，冯大政
７０７）１０１
（安电子科技大学电子工程学院，西西安西陕
摘要：提出了一种融合边缘和区域信息的变分水平集合成孔径雷达图像分割方法．方法不需要去除该相干斑噪声的预处理过程，用具有恒虚警特性的Ｒｔ利ａｉ子提取合成孔径雷达图像的边缘信息，与ｏ算并无边缘活动轮廓模型结合建立合成孔径雷达图像分割能量泛函模型，过最小化能量泛函得到曲线演通
２１００年６月第３卷第３期７
西安电子科技大学学报（自然科学版）
ＪＯＵＲＮＡＬ０ＦＸＩＩＤＡＮＵＮＩＶＥＲ NhomakorabeaＩＴＹ
Ｊｎ２１ｕ．００
Ｖｏ．７Ｎｏ３１３．
ｄｉ１．９９ｊｉｓ１０ — ４０２１．３．１ｏ：０３６／．ｓｎ．０１２０．００００９
ｏｂｔｎｅｉｍｉａｉｆｔｅｅｒｕｎｃｉｎａ．Ｔｏｉｐｌｍｅｔｉａｅｍｅａｉａｉｄｂｙｍｎｉｚｔｏｎｏｈｎｅｇｙｆｔｏ１ｍｅｎｍｇｅｓｇｎｔｔｏｎ，ｔｅｓｌｔｏｎｏｈｅｈｏｕｉｆｔＰＤＥｓｂｙａｖａｉｔｏｎａｅｅｅｐｐｏｃｓａｒａｉｌｌｖｌｓｔａｒａｈｉｐｐｌｄ．ＴｈｅｐｅｆｒａｃｈｅｍｅｈｏｓｖｒｆｅｏｔｉｅｒｏｍｎｅｏｆｔｔｄｉｅｉｉｄｂｙｂｈｓｎｔｔｃａｄｒａｙｈｅｉｎｅｌＳＡＲｍａｓ．ＩｓｓｗｎｔｔｔｅｈｏａｃｕｒｔｌｘｒｃａｇｔｒｉｇｅｔｉｈｏｈａｈｅｍｔｄｃｎａｃａｅｙｅｔａｔｔｒｅｓｆｏｍｈｅＳＡＲｔｉａｔｗｉｈｏｎｙｄｓｃｅｓｅｍｇｅｂｕｔｕｔａｅｐｅｋｌｔｐ，ｗｈｃｓｅｓｓａｐｒｆｒｌｄｇｃｕａｙ．ｉｈｐｏｓｓｅｅｅａｂｅｅｅａｃｒｃ

基于声纳图像的水平集分割算法研究

集分割。进行仿真对比实验，实验结果显示：ＬＦ能量模型相比，与Ｂ改进的水平集分割方法更加适应于背景不均匀的声纳图像分割。
关键词：声纳图像分割；ＬＦ能量模型；Ｂ水平集；态学运算形
中图分类号：Ｔ１．３Ｎ９１７文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）１０２－３００９８（０２０－０９－０
（．１哈尔滨工程大学水声工程学院。黑龙江哈尔滨１００：５０１
２总装备部，京１００）．北０００
ห้องสมุดไป่ตู้
摘
要：针对现有的图像分割方法无法准确地分割声纳图像的问题，提出了一种改进的水平集声纳图像
分割方法。介绍了ＬＦ能量模型，鉴其无重初始化的水平集演化思想。为克服声纳图像中复杂背景带Ｂ借来的负面效应，利用形态学顶帽一底帽变换对声纳图像进行预处理，并在此基础上进行无需初始化的水平
ｅｆｃｓｃｕｅｙｔｅｃｍｐｅａｋｒｕｄｉｏａｍａｅｓｎｒｉｇｓｐｅｒｃｓｅｙｍｏｐｏｏｉａｏ－ａｆｔａｓｄｂｈｏｌｘｂｃｇｏｎｎｓｎｒｉｇ，ｏａｍａｅｉｒｐｏｅｓｄｂｒｈｌｇｃｌｐｈｔｅｔ
ａｄｂｔｍ— ａｒｎｆｒｔｎ，ｎｎｔｅｅｂｓ，ｈｖｌｅｅｍｅｔｔｎｗｔｏｔｒ — ｉａｉａｉｎｉａｒｄｕ．ｎｏｔｈｔｔｓｏｍａｉａｄｏｈｓａｉｔｅｌｅｔｇｎａｉｉｕｅｉｔｌｔｓｃｒｅｐｏａｏｓｅｓｓｏｈｎｉｚｏｉ

一种改进的快速C-V水平集红外图像分割

ｎｉｈｏｐｃｎｏｍａｉｎｂｈｎｏｆｔｒｔｏｓｒｃｘｅｎｌｖｌｃｔｏｈｕｖｅｇｂｒｓａｅｉｆｒｔｙｔｅｗｉｄｗｉｅｏｃｎｔｕｔａｅｔｒａｅｏｉｙｆｒｔｅｃｒｅｏｌｅｏｕｉｎ，Ｓｈｔｔｅａｔ— ｏｓａａｉｔｓｅｈｎｅｎｅｕｄｎｏｔｕｓａｅｒｄｃｄｖｌｔｏＯｔａｈｎｉｎｉｅｃｐｂｌｙｉｎａｃｄａｄｒｄｎａｔｃｎｏｒｒｅｕｅ．ｉＴｈｍｐｏｅｌｏｉｈａｏｔａｔｌｖｌｓｔｂｓｄｏｗｏｌｔｏｒａｉｅｔｅｃｒｅｅｏｕｉｎ，ｅｉｒｖｄａｇｒｔｍｄｐｓｆｓｅｅｅａｅｎｔｉｓｔｅｌｈｕｖｖｌｔｏｓｚ
ｍｅｈｏｅｒｔｓｍａｙｒｄｕｄａｔｃｔｕｒ．Ｍｅｎｈｌｔｄｇｎｅａｅｎｅｎｎｏｎｏｓａｗｉｅ。ｔｅＣ— ｌｖｌｓｔｉｅｌｚｄｂｒｉｌｈＶｅｅｅｓｒａｉｅｙｐａｔａ
ｍｅｔｔｏｅｏｉ．Ｔｈｒｆｒ，ｔｉｐｐｒｐｏｏｅｎｉｒｖｄｆｓｌｏｉｈｎａｉｎｖｌｃｔｙｅｅｏｅｈｓａｅｒｐｓｓａｍｐｏｅａｔａｇｒｔｍ．Ｔｈｍｐｏｅｅｉｒｖｄ
第２卷第３５期 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
２１００年５月

图像分割(水平集方法)

11
❖ 在传统的水平集方法中，初始水平集函数通常取为由初始曲线生成的符号距离函数。
d ((x, y),C)inside (C),
0,onC,
非连续性分割：首先检测局部不连续性，然后将它们连接起来形成边界，这些边界把图像分以不同的区域。这种基于不连续性原理检测出物体边缘的方法称为基于点 (边界)相关的分割技术
两种方法是互补的。有时将它们地结合起来，以求得到更好的分割效果。
5
❖ 分类—连续性与处理策略
连续性：不连续性：边界相似性：区域
❖ 图像分割在很多方面，如医学图像分析、交通监控等，都有着重要的应用。
❖ 意义
分割的结果用于图像分析，如不同形式图像的配准和融合、结构的测量、图像重建及运动跟踪等。
用于系统仿真、效果评估及三维定位等可视化系统中。可在不丢失有用信息的情况下进行数据压缩。分割后的图像与噪声的关系减弱，具有降噪功能，便于
图像分割
❖图像分割定义
按照一定的规则将一幅图像分成各具特性的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程
其它名称：
❖ 目标轮廓技术（object delineation ） ❖ 目标检测（target detection） ❖ 阈值化技术（thresholding）图像处理到图像分析的关键步骤
1
图像分割的应用
3
❖ 地位
图像处理着重强调图像之间进行变换以改善图像的效果图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测
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基础上，进一步研究图
像中各目标的性质和它们之间的相互关系，并分割：将相似灰度级的像素聚集在一起。形成图像中的不同区域。这种基于相似性原理的方法也称为基于区域相关的分割技术

融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法

ｓｇｎｔｏｎｗｉｏｅｒｅｓｇｓｅｏｆｌｅｐｃｌｉｅｅｍｅｔｉｔｕｔａｈｐｒｐｏｃｓｉｔｐｓｔｉｔｒｓｅｋｅｎｏｓ．ｎ
Ｋｅｒｓｅｇｒｄｅｔｉａｅｓｇｎａｉｎｌｖｌｅ；ｓｔｔａｈａｔｒｓｉｓｓｎｅｉｐｒｕｅｙｗｏｄｄｅｇａｉｎ；ｍｇｅｍｅｔｔｏ；ｅｅｔｓａｓｃｃｒｔｉｉｌａｃｅｉｔ；ｙｔｔａｅｔｒｃｈｃ
Ｖｌ７ＮＯ３０３ｌ－．Ｍａ０８ｙ２０
融合区域和边界信息的水平集ＳＡＲ图像分割方法
曹宗杰，庞伶俐，皮亦鸣
（电子科技大学电子工程学院成都６０５）１区域和边界信息的水平集ＳＲ图像分割方法．该方法根据ＳＲ图像的区域统计特征和边界梯度ＡＡ信息，建立Ｓ图像分割能量泛函模型；通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程；采用水平集方法求解演化方程，实ＡＲ
ＣｏｇｉＰＡＯＺｎ－ｅＡＮＧＬｎ—，ｎＩ — ｎｇｊ，ｉｇｌａｄｍｉｉＰＹｉ
（ｃｏｌｆｌｔｎｃｎｉｅｒｇＵｉｅｓｙｏＥｅｔｎｃｃｅｃｎｅｈｏｏｙｏＣｉａｈｎｄ６０５）ＳｈｏＥｅｒｉＥｇｎｅｉ，ｎｖｒｉｌｒｉＳｉｅａｄＴｃｎｌｇｆｈｎＣｅｇｕ１０４ｏｃｏｎｔｆｃｏｎ
ｏｒｇｏｎｄｅｉｆｒｔｎｉｒｐｓｄＡｎｅｅｇｎｔｏａｉｈｉｄｐｅｏＡＲａｅｓｇｅｔｔｎｎｅｉｎａｄｅｇｏｍａｉｐｏｏｅ．ｎｒｙｆｃｉｎｌｎｏｓｕｗｈｃａａｔｄｆｒＳｓｍｉｇｅｍｎａｉｏｉｄｆｄＴｅｅｅｇｎｔｎｌｏｓｓｓｏｇｏ．ａｅｒｅｉｅｒｍｘｍｕ．ｋｌｏｄｅｔａｉｎｏＳｅｍｅ．ｈｎｒｆｃｉａｎｉｔｆｒｉｎｂｓｄｔｍｄｒｄｆｏｍａｉｍ１ｅｉｏｓｉｔｆａｙｕｏｃａｅｅｖｉｈｍｏｍ ’ｅａｘｄＧｍｍａｍｏｅｄａｂｕｄｒ．ａｅｅｅｉｅｒｍｅｄｓｃａｔｅｃｎｏｒｏｅ．ａｔｌｉｅｅｔｌｄｌｎａｏｎａｙｂｓｄｔｒｄｒｖｄｆｏｇｏｅｉｃｉｏｔｕｄ１Ｐｒｉｆｒｎｉｍｖｍａｄａ

邻域变换的名词解释

邻域变换的名词解释邻域变换，又称局部变换或局部操作，是一种图像处理中常见的操作方法。

它通过对图像中的每个像素及其周围一定范围内的像素进行处理，从而改变图像的外观或特征。

邻域变换广泛应用于图像增强、去噪、分割以及特征提取等领域，具有重要的理论和实际意义。

一、邻域变换的基本原理和方法邻域变换的基本原理是基于图像的空间域，通过对像素的局部环境进行处理，以实现对整个图像的改变。

邻域变换的方法有很多种，常见的包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

1. 均值滤波均值滤波是一种简单而有效的邻域变换方法，它通过计算邻域内像素的平均值来替代中心像素的灰度值。

均值滤波主要用于图像去噪的应用，能够减少图像中的噪声，平滑图像的细节和纹理。

2. 中值滤波中值滤波是一种非线性的邻域变换方法，它通过计算邻域内像素的中值来替代中心像素的灰度值。

相对于均值滤波，中值滤波能够更好地保留图像的边缘和细节信息，常用于去除图像中的椒盐噪声。

3. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的邻域变换方法，它通过对邻域内的像素赋予权重来计算中心像素的灰度值。

高斯滤波能够产生平滑的效果，常用于图像增强和去噪的处理。

二、邻域变换在图像增强中的应用邻域变换在图像增强中具有重要作用，能够改善图像的质量和视觉效果。

以下介绍几种常见的邻域变换方法在图像增强中的应用。

1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的邻域变换方法，通过对图像的灰度值进行重新分配，增强图像的对比度和亮度。

直方图均衡化能够使图像整体变得更加清晰明亮，常被应用于图像显示和图像识别等领域。

2. 锐化滤波锐化滤波是一种通过对图像进行邻域变换来增强图像细节的方法。

它通过对图像进行高通滤波，使得图像中的边缘和纹理更加清晰和突出。

锐化滤波常用于图像增强和特征提取等任务中。

3. 维纳滤波维纳滤波是一种理想的、最优的邻域变换方法。

它基于统计模型，能够在去除图像噪声的同时保持图像的细节信息。

维纳滤波广泛应用于图像去噪和图像复原等领域，但对于复杂的噪声情况和模糊图像可能效果有限。

基于改进水平集的医学图像分割

摘要：针对ＣＶ法的水平集图像分割法缺少局部控制能力等问题，提出了基于物体边界梯度的指数级加速因子模．
型，通过使用局部图像信息，该模型可以在较少的迭代次数内分割灰度不均匀图像。在规则化项中引入能量惩罚项，
消除了传统Ｃａ－ｅｈｎＶｓｅ模型的重新初始化操作。此外，给出了一个基于演化曲线长度变化的水平集演化终止准则。实
水平集方法已经成为图像分割领域的一个研究热
因此，对水平集方法进行研究是非常有必要的。同时，
２１年１０卷１月第６第１期
中国科技论文在线
ＳＥＣＥＡＥＬＮＣｌＮＰＰＲＯＮＩＥ
、１Ｏ，６．０Ｎ１．
Ｊｎ．ａ２０ｌｌ
基于改进水平集的医学图像分割
王明泉，梁君婷，冯晓夏
（中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室，太原００５）３０１
ｆｗｅｔｒｔｎ．ｄｔｅｐｎｌｉｇｅｅｇｅｍｌｎｔｓｔｅｔｅｃｎｕｉｇｒ — ｉａｉｔｎｐｏｅｓｅｒｉａｉｓＡｎｅａｉｎｎｒｙｔｒｅｉａｅｉ－ｏｓｍｎｅｉｔｌａｏｒｃｓ．Ｗｈｔｒ，ａｅｏｈｚｍｉｈｍｎｉｚｉａ＇ｍｏｅｓｔｒｉａｏｒｔｒｏａｅｎｔｅｌｎｔｈｎｅｏｈｅｅｏｖｇｃｒｅｉｒｐｓｄｔｎｕｅｔａｅｅｏｖｇｃｒｅｃｅｍｎｔｎｃｉｉｎｂｄｏｅｇｈｃａｇｆｔｖｌｉｕｖｓｐｏｉｅｓｈｎｏｅｏｅｓｒｔｔｖｌｉｕｖａｈｈｎｎ

基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法

基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法在图像分割领域，很多研究者使用不同的算法来提高图像分割的准确度和效率。

水平集分割（Horizontal Segmentation）技术是一种有效的分割技术，它能够根据像素的垂直灰度梯度来快速分割图像。

但是，传统的水平集分割方法很难应用于彩色图像，因为其灰度变化不明显。

因此，为了在彩色图像上实现高效的分割，研究者提出了基于HSI空间彩色差的快速水平集分割（Fast HSI-Based Horizontal Segmentation）方法。

HSI空间是一种颜色空间，它是根据空间位置，像素灰度和色度变化组成的RGB空间，其把图像颜色分解为色彩（hue），饱和度（saturation）和亮度（intensity）三个因素。

随着HSI颜色空间的不断发展，研究人员开始开发基于该空间的图像处理算法，以解决图像分割等计算机视觉问题。

基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法将像素的颜色分为两个类别：一个类的颜色是彩色的，一个类的颜色是灰度的。

利用这种分类，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法能够利用HSI空间的彩色差来检测图像的水平线。

根据检测的水平线，可以实现快速的图像分割。

基于HSI空间彩色差的快速水平集分割法的具体实现步骤如下：首先，将图像转换为HSI空间，然后，对每个像素的HSI空间进行彩色差分析，以检测图像的水平线。

最后，通过检测的水平线实现快速的图像分割。

与传统的水平集分割方法相比，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法具有若干优点：首先，它可以提高图像分割的准确性，可以帮助更好地提取图像轮廓；其次，它可以有效减少图像分割消耗的时间，更快地实现分割；最后，它可以有效应用于彩色图像，从而更好地提取特征。

因此，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法是一种有效的图像分割方法，它可以提高图像分割的准确性和效率，有效地处理彩色图像，并减少分割消耗的时间。

另外，在实现该方法时，还可以结合其他图像分割算法，如K-Means聚类算法，以进一步提高图像分割的性能。

水平集方法

水平集方法水平集方法是一种用于描述曲线演化和形状优化的数学工具，它在图像处理、计算机视觉、医学成像和计算流体力学等领域具有广泛的应用。

本文将介绍水平集方法的基本原理、数学模型和应用领域，并探讨其在实际问题中的应用。

水平集方法最早由Osher和Sethian在1988年提出，它是一种基于偏微分方程的数值计算方法。

其核心思想是将曲线的演化过程转化为一个隐式函数的演化过程，通过对隐式函数的演化来描述曲线的变化。

这种方法的优势在于能够自然地处理曲线的拓扑变化，例如曲线的分裂、融合和重连接。

在数学上，水平集方法可以用偏微分方程的水平集表示来描述。

假设隐式函数φ(x, y)表示一个曲线或曲面，其零水平集即为所描述的曲线或曲面。

水平集方法的基本方程为：∂φ/∂t + F|∇φ| = 0。

其中，F是速度函数，|∇φ|表示φ的梯度模长。

这个方程描述了隐式函数φ的演化过程，其演化速度受到速度函数F的影响。

通过适当选择速度函数F，可以实现曲线的收缩、扩张、平移等各种形状变化。

水平集方法在图像处理中有着广泛的应用。

例如，它可以用于图像分割，通过曲线演化将图像分割为不同的区域。

此外，水平集方法还可以用于图像去噪、边缘检测和形状重建等任务。

在医学成像领域，水平集方法被广泛应用于肿瘤分割、器官分割和病灶检测等方面，为医生提供了重要的辅助诊断手段。

除了图像处理领域，水平集方法还在计算流体力学、计算机视觉和机器人学等领域有着重要的应用。

在计算流体力学中，水平集方法可以用于模拟自由表面的演化和流体-固体相互作用。

在计算机视觉和机器人学中，水平集方法可以用于目标跟踪、路径规划和运动控制等任务。

总之，水平集方法是一种强大的数学工具，它在描述曲线演化和形状优化方面具有独特的优势。

通过对隐式函数的演化来描述曲线的变化，水平集方法能够自然地处理曲线的拓扑变化，并在图像处理、医学成像、计算流体力学等领域发挥着重要作用。

随着科学技术的不断发展，相信水平集方法将会有更广泛的应用前景。

图像分割水平集方法

图像分割水平集方法图像分割是计算机视觉中的重要任务之一，它旨在将一幅图像分割成若干个具有相似特征的区域。

水平集方法是一种常用的图像分割方法，它通过曲线演化的方式来实现分割过程。

本文将介绍图像分割的基本概念，并详细介绍水平集方法的原理及应用。

一、图像分割的基本概念图像分割是指将一幅图像划分成若干个区域，使得每个区域内的像素具有相似的属性。

图像分割在计算机视觉中具有广泛的应用，如目标检测、边缘提取、图像识别等。

常用的图像分割方法包括基于阈值、基于边缘和基于区域的方法。

基于阈值的图像分割方法是指通过设定一定的阈值，将图像中像素的灰度值与阈值进行比较，将灰度值大于或小于阈值的像素分别划分到不同的区域。

这种方法简单快速，适用于对比度较明显的图像分割任务。

基于边缘的图像分割方法是指通过检测图像中的边缘信息来进行分割。

边缘是指图像中颜色、亮度等属性发生突变的位置。

常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny等，通过提取图像中的边缘信息，可以将图像划分成若干个相邻的区域。

基于区域的图像分割方法是指将图像中的像素根据其属性进行区域合并或划分。

这种方法通常包括生长式算法、切割式算法等。

生长式算法从种子点出发，逐步将与其相邻且具有相似属性的像素合并到同一区域；切割式算法通过对图像进行分割树构建，然后再进行自底向上的切割操作。

二、水平集方法的原理水平集方法是一种基于曲线演化的图像分割方法，它通过对图像中的曲线进行演化，并利用曲率等特征来进行分割。

水平集方法常用的表达形式是一个函数，称为水平集函数，它可以表示曲线或曲面在图像中的变化。

水平集方法的核心思想是对水平集函数进行演化，使其能够逐渐收敛到目标分割结果。

演化过程中，水平集函数会受到图像梯度、曲率等信息的作用，从而逐渐改变其形状，并最终达到分割的目标。

水平集方法的演化过程通常由以下几个步骤组成：1. 初始化水平集函数：通过设定起始曲线或曲面来初始化水平集函数，起始曲线通常在图像中具有明显的特征。

基于水平集的钢水图像分割方法

2 双几何活动轮廓曲线模型
C h a n -v e s e 几何活动轮廓模型是一种曲线演化描述模型，能够被用于解决红外灰度图像分割问题。该模型定义了轮廓曲线以及轮廓曲线演化泛函能量函数F CT，如式（1)所示。 Fcv(ci »c2,C) = n ' Lenth(C) + v • Area(inside(C)) +
1 红外热成像转炉出钢下渣检测
红外热成像转炉出钢下渣检测[1(113]方法是根
据红外热成像仪拍摄的转炉出钢图像中钢水和钢渣灰度值差异，通过图像处理实现钢渣下渣检测，并由检测结果判断是否停止转炉出钢、控制钢渣，进而优化转炉出钢工艺。如图 1 所示，转炉出钢下渣检测方法主要分为三个单元模块：1 ) 图像采集单元模块:利用红外热成像仪采集转炉出钢图像;2 )钢渣下渣检测单元模块:通过工控机图像处理算法对转炉出钢图像进行图像分割、钢水钢渣区域检测、钢渣钢水比值计算，判断是否下渣；其中，正确的分割钢水、钢渣与背景图像区域是该单元模块的核心;3)转炉控制单元模块:根据下渣检测结果，对转炉及转炉出钢工艺进行优化控制。由此可见，钢水图像分割是转炉出钢工艺优化的关键技术。由于，转炉出钢钢水图像具有背景噪声干扰大、钢渣呈多目标分离标状且边缘非规则等特点。所以提高钢水图像分割及钢淹占比检测准确率一直是难点问题[3]。

结合梯度与区域信息的变分水平集图像分割方法

ＩａｅＳｅｍｅａｉｓｄｏｒａｉｎａｖｌＳｅｔｒｄｍｇｇｎｔｔｏｎＢａｅｎＶａｉｔｏｌＬｅｅｔｗｉｈＧａａｅｉｎＩｏｍａｉｎｄＲｇｏｎｆｒｔｏｎ
Ｌｎ —ｈｎ，ＡＮｕ。ＺＩＢｉｇｃｕＴＩＪｎ，ＨＯＮＧｈ— ｎ３Ｚｉｍｉｇ
（．ＮｅｗｒｅｔｒＫａｈａｅｃｅｓＣｌｇ，ｓｇｒＸｉｊａｇ８４０，Ｃｉａ２ｏｌｅｏｄｃｌｇｎｅｉｇ１ｔｏｋＣｎｅ，ｓｇｒＴａｈｒｏｌｅＫａｈａ，ｎｉｎ４００ｈｎ；．ＣｌｇｆＭｅｉｉｅｒｅｅａＥｎｎａｄＴｃｎｌｙＸｉｊａｇＭｅｉａＵｉｅｓｙｒｍｑ，ｎｉｎ３０ｈｎ；．ＤｅａｔｎｆＩｆｒｔｎｎｅｈｏｏ，ｎｉｎｄｃｌｎｖｒｉ，ＵｕｉＸｉｊａｇ８０１，Ｃｉａ３ｇｔ１ｐｒｍｅｔｏｍａｉｏｎｏ
３喀什师范学院信息工程技术系，．新疆喀什８４０；４００）．
摘
要：在研究分析基于梯度的图像分割方法和基于区域的Ｃａ — ｅｅ（．分割方法的基础上，ｈｎＶｓＣＶ）提出了一种改进的分割方法，该方法将图像的边缘信息和区域信息相结合，既保留了基于图像边缘信息的分割方法对图像边
第２年第４７２１誊ｌ月００１期
Ｊｕｎｌｆｎｉｎｎｖｒｉ自ａｕａＳｃｄｔｎｏｒａ新疆大学学报（Ｎｔｒｌｃｅｅｉｏ）ｏＸｉｊｇＵｉｓ然科学版）ｎＥｉａｅｔ（ｙｉ

基于水平集的并行融合图像分割

摘
要：针对复杂背景和多目标空中运动物体的定位和跟踪问题，究了基于小波变换阁值去噪方法、学形态学去噪方法与水研数
平集方法结合的图像分割方法，出了基于小波变换阈值去噪与水平集结合方法以及基于小波变换阈值去噪、学形态学去噪与提数水平集结合方法的并行融合图像分割方法，对运动目标进行边缘检测。实验结果说明，于小波变换、学形态学与水平集方法结基数合的并行融合图像分割方法能够有效地提取目标物体的轮廓，抑制背景噪声。关键词：图像分割；水平集；小波变换；学形态学；数边缘检测ＤＯ：０３７￣ｉｎ１０ — ３１０８１．４文章编号：０２８３（０８１— １００文献标识码：中图分类号：Ｐ９．Ｉ１．７８．ｓ．０２８３．０．６９ｓ２０１０ — ３１２０）６０６ — ３ＡＴ３１４
ｍｅｈｄｆｗａｅｅｈｅｈｌｅｎｉｉｇｍｅｈｄ，ｔｅｔｒｈｌｇｅｎｉｉｇｍｅｈｄａｄｌｖｌｓｔｍｅｈｄａｅｉｖｓｇｔｄ，ｔｏｓｏｖｌｔｔｒｓｏｄｄ — ｏｓｎｔｏｍａｈｍａｉｍｏｐｏｏｙｄ－ｏｓｎｔｏｎｅｅｅｔｏｒｎｅｔａｅｃｉ
维普资讯
１２０．（）６００８４１４６
ＣｍｕｒｎｉｅｎｎｐｌａｏｓｏｐｔｇｅｒｇａｄＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｅＥｎｉｃｉ
◎
图形、像、式识别◎ 图模

基于水平集的图像分割方法研究及其在医学图像中的应用共3篇

基于水平集的图像分割方法研究及其在医学图像中的应用共3篇基于水平集的图像分割方法研究及其在医学图像中的应用1随着现代医学技术的不断发展，医学影像数据的获取和处理变得越来越重要。

其中，图像分割是处理医学影像数据的一个重要步骤，其目的是将图像中的不同区域分离出来，以便进行进一步的处理和分析。

在医学图像分割中，基于水平集的方法是一种常用的技术，本文将对该方法进行研究，并探讨其在医学图像中的应用。

基于水平集的图像分割方法是一种常用的表面演化技术，其基本思想是将图像中的不同区域看作不同的曲面，通过对这些曲面进行演化，最终将它们分离出来。

该方法采用的是黎曼几何中的水平集函数，即定义一个标量函数，使得每个像素点的函数值表示该点所处的曲面距离。

然后通过对该函数进行迭代计算，不断演化曲面，直到达到稳定状态，从而实现图像分割的目标。

在医学图像中，基于水平集的方法具有广泛的应用。

例如，在MRI图像处理中，可以将MRI图像中的肿瘤分割出来，以便进行诊断和治疗。

在CT图像处理中，可以将CT图像中的器官分割出来，以便进行手术规划和治疗。

此外，基于水平集的方法还可以应用于血管分割、病变分割、组织分割等多个医学领域。

然而，基于水平集的方法也存在一些问题和挑战。

首先，该方法对初始曲面的选取非常敏感，不同的初始曲面可能导致不同的结果。

其次，该方法需要进行大量的计算，耗费时间和计算资源。

此外，该方法还存在过度分割和欠分割等现象，在实际应用中需要进行进一步的改进和优化。

为了解决这些问题，目前研究者们提出了许多改进和优化方法。

例如，一些研究采用机器学习算法，通过对训练数据的学习，自动选择合适的初始曲面和参数，从而得到更好的分割结果。

另一些研究提出了高效的算法和优化策略，能够有效减少计算量和提高分割精度。

此外，一些研究还将基于水平集的方法与其他图像分割方法结合起来，从而得到更好的分割效果。

综上所述，基于水平集的图像分割方法是一种重要的医学图像分割技术，其在医学图像分析和诊断中具有广泛的应用。

基于统计模型的变分水平集SAR图像分割方法

ｄｆｉｉｎ，ｈｓａｃｒｔｌｘｒｃｉｇｔｅＲＯＩｆｏＳｅｎｔｏｔｕｃｕａｅｙｅｔａｔｎｈｉｒｍＡＲｇｕｔｏｔａｙｓｅｋｅｐｅｐｏｅｓｎｔｐ．ｉｍａｅｂｔｗｉｕｎｐｃｌｒｒｃｓｉｇｓｅｈ
ＦｌｗｉｇｔｅａａｙｉｏｈＡＲｍａｅｃａａｔｒｓｉ，ａｎｗｎｒｕｃｉｎｌｉｄｆｅｙｉｏｔｎｈｏｌｎｈｎｌｓｓｆｔｅＳｏｉｇｈｒｃｅｉｔｃｅｅｅｇｆｎｔｏａｓｅｎｄｂｍｐｒｉｇｔｅｙｉｓａｉｔａｏｅｆｓｅｋｅｎｉｅＴｈｎｒｙｆｎｔｎｌｉｗｉｈｒｓｃｏｌｖｌｓｔｆｎｔｎｔｔｓｉｌｃｍｄｌｏｐｃｌｏｓ．ｅｅｅｇｕｃｉａｓｔｅｐｅｔｔｅｅｅｕｃｉ，ｗｈｃｓｏｖｏｓｙｏｏｉｈｉｂｉｕｌｄｆｒｎｒｍｈｎｒｕｃｉｎｌｗｉｈｒｓｅｔｔａａｔｒｚｄｃｒｅｉｅｅａｅｅｅｐｏｃｉｅｅｔｆｏｆｔｅｅｅｇｆｎｔｏａｔｅｐｃｏｐｒｍｅｅｉｅｕｖｎｇｎｒｌｌｖｌｓｔａｐｒａｈ．Ｔｈｙｅ
结果表明该方法充分利用了ＳＡＲ图像的特征信息，不需要相干斑噪声预处理，能够准确实现对ＳＲ图像感兴趣Ａ
区域的分割。
关键词：ＳＲ图像；分割；水平集；变分方法Ａ

基于窄带多区域水平集方法的遥感图像分割

一
Ｉ（（，）ｄｄＨｚ）．ｙｒ
（）４
ｎ
的零水平集ｒ（）￡划分为互补重叠的两个区域Ｒ和Ｒ２中，其个为目标，一个为背景，ａｎ表示边界。即 —ＲＵＲｚＵ声（，ＮＲ２，ｎＲ —０轮廓曲线ＦＥＤ可以通过如下的隐含表示
訾一Ｊｃ。］一 — ｆ一）一（
一一
变分水平集分割方法首先要定义用水平集函数表达的能泛蛹，然后通过变分方法得到水平集函数的演化方程，当水平集函数停止演化时，其零水平集对应点的集合即为所要
求的轮廓线或。南于水平集函数作为符号距离函数仅在水平集函数初始化时有定义，而在水平集函数的演化方程。未ＩＩ
一
条水平集函数分割结果；图４ｅ为第二条水平集函数分割（）
基于窄带多区域水平集方法的遥感图像分割
方江雄，屠恩美杨杰，，贾振红ＮｉｏａＫａａｏ３，ｋｌｓｂｖ
１．上海交通大学图像处理与模式识别研究所，上海２．新疆大学电子系，新疆乌鲁木齐８０４３０６２０４０２０
２
引言
随着卫星遥感和航空遥感图像分辨率技术的不断提高，遥感图像的研究已成为前沿问题之一。图像分割Ｌ是高分辨１］
ｌ１Ｈ（）（一ｃ）ｄｄ（一），２。ｚｙ
（）２
其中Ｌ（）闭合轮廓线ｒ的长度；，扎＞ｏ是各个能量是Ｊ，：【

两类基于水平集方法的分割模型的开题报告

两类基于水平集方法的分割模型的开题报告
一、基于水平集方法的分割模型
随着计算机技术的不断进步，图像分割技术也不断被发展和改进。

水平集方法是一种
较为经典的图像分割方法，它通过不断改变水平集函数来实现分割，具有计算量小、
适用范围广和分割结果优良等优点，在医学影像分析、计算机视觉和机器人视觉等领
域得到了广泛的应用。

二、双重水平集模型
双重水平集模型是基于水平集方法的分割模型之一，其基本思想是通过两个水平集函
数的相互作用，实现对图像的精确分割。

其中，一个水平集函数表示对象的内部信息，另一个水平集函数表示对象的外部信息。

通过不断迭代这两个水平集函数，达到分割
区域的变化，最终实现对图像的分割。

三、变分水平集模型
变分水平集模型是另一种基于水平集方法的分割模型，也称为能量水平集模型。

它采
用了一种新的能量函数形式，即将水平集函数看作一个能量函数，通过优化该能量函
数来实现图像的分割。

该模型通过优化能量函数，使得水平集函数在区域内的值相似，而在不同区域的值差异较大，从而实现图像的分割。

四、研究意义和目的
针对目前基于水平集方法的分割模型仍存在的一些问题，如边界处理不精确、分割结
果精度不高等，本文打算研究分割模型的改进方法。

具体地，将探讨基于双重水平集
模型和变分水平集模型的优化策略，以提高分割模型的精度和鲁棒性，同时通过实验
验证改进方法的有效性和可行性。

医学图像分割综述

医学图像分割综述郭爱心安徽大学摘要：图像分割是图像处理和分析的关键。

随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有重要意义。

本文从医学应用的角度出发，对医学图像分割的意义、方法、评估标准和发展前景做出了简单综述。

关键字：医学图像分割意义方法评估标准发展前景A Review of Medical Image SegmentationAi-Xin GuoAnhui UniversityAbstract:Image segmentation is the key of image processing and analysis.With the development of medical image,image segmentation is of great significance in medical applications.From the perspective of medical applications,this paper made a simple review of the medical image segmentation on it’s significance、methods、evaluation standards and development prospects. Key words:medical image,segmentation,significance,methods,evaluation standards,development prospects1.医学图像分割的意义图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出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。

医学图像包括CT、正电子放射层析成像技术（PET）、单光子辐射断层摄像（SPECT）、MRI（磁共振成像技术）、Ultrasound（超声）及其它医学影像设备所获得的图像[2]。

图像分割算法研究综述

图像分割算法研究综述一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展，图像分割作为其中的一项关键任务，日益受到研究者的关注。

图像分割是指将数字图像细分为多个图像子区域的过程，这些子区域在某种特性或计算上呈现出一致性，如颜色、纹理、形状或空间关系等。

这些被分割的子区域能够显著简化或改变图像的表示形式，使其更适合于进行高级的图像分析和理解任务，如目标识别、场景理解等。

本文旨在全面综述近年来图像分割算法的研究进展，分析和评价各类算法的性能与特点。

我们将对图像分割的基本概念和常用方法进行介绍，包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割以及基于深度学习的分割等。

接着，我们将对各类算法的优缺点进行深入探讨，并结合实际应用场景，分析其在不同任务中的表现。

本文还将关注图像分割领域的发展趋势，如多模态图像分割、弱监督学习在图像分割中的应用等。

我们期望通过本文的综述，能够为读者提供一个清晰、全面的图像分割算法知识框架，并为未来的研究提供有益的参考和启示。

二、图像分割算法分类图像分割是计算机视觉领域的一项关键任务，旨在将图像划分为具有相似性质的区域。

根据不同的原理和方法，图像分割算法可以大致分为以下几类：基于阈值的分割方法：这是最简单的一类图像分割方法，它根据像素值的差异来设置阈值，从而将图像分为不同的区域。

这种方法对于背景与前景有明显对比的简单图像效果较好，但对于复杂场景或光照不均的图像则可能效果不佳。

基于边缘的分割方法：边缘分割方法主要依赖于检测图像中的边缘信息，即像素值发生剧烈变化的区域。

常用的边缘检测算子有Sobel、Canny等。

这类方法对于具有明显边缘特征的图像效果较好，但容易受到噪声的影响。

基于区域的分割方法：基于区域的分割方法是根据像素的相似性将图像划分为不同的区域。

典型的算法有区域生长和分裂合并。

这类方法对于具有均匀纹理和颜色的图像效果较好，但对于边界模糊或复杂纹理的图像可能效果不佳。

基于深度学习的分割方法：随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的图像分割方法取得了显著的进展。