主动轮廓图像分割综述

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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。

基于双边滤波的主动轮廓模型细胞图像分割方法

价值工程0引言在各种图像处理包括细胞图像处理过程中，常常会使用高斯算子对对图像进行滤波处理。

其主要的原因是真实图像由于设备的限制，一般都带有噪声，需要使用一定的算法对图像进行平滑处理。

处理噪声的方法很多，从处理方法上来说，主要分为空域滤波和频域滤波。

空域滤波技术主要有均值滤波、中值滤波、高斯滤波[1]、拉普拉斯变换等各种方法。

频域滤波是先将时域信息转换到频域，在频域中对图像信息进行处理，处理完毕后再转换成时域的一种方法。

在进行图像分割过程中，选择合适的去噪增强算子对图像进行处理直接影响到分割处理的效果。

双边滤波自从被提出以来，因为其具有保留边界的同时又能起到平滑的应用效果，被广泛应用于各种图像增强之中。

本文将双边滤波算子引入主动轮廓分割模型，并将构造出来的区域主动轮廓模型应用于图像分割过程中，推导出水平集函数的演化过程。

并将该水平集分割函数应用于具体的细胞图像分割过程之中。

1基于双边滤波的图像分割能量传导模型1.1双边滤波介绍二维图像可以定义为一个二维矩阵，其中每个元素对应相应位置的像素，元素值即为该像素的灰度值。

记Ip 为图像位于位置p=(pi,pj)处的像素值，记F[I]为应用滤波器F 到图像I 的结果。

高斯滤波计算公式为：GF[I]p =q ∈SΣG σ（‖p-q ‖）I q（1）其中‖p-q ‖为像素p 和像素q 之间的距离，而为G σ———————————————————————作者简介：本文受下列项目资助：中央高校基本科研业务费专项资金，项目编号：12CX04076A ；山东省自然科学基金面上项目，项目编号：ZR2012HM060。

作者简介：马竟锋（1974-），男，安徽安庆人，中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院，讲师，博士，研究方向为医学图像处理。

基于双边滤波的主动轮廓模型细胞图像分割方法研究Research on Cell Image Segmentation Method of Initiative Contour Model Based on Bilateral Filtering马竟锋MA Jing-feng ；李晓旭LI Xiao-xu ；罗琳LUO Lin ；祁鑫QI Xin（中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院，青岛266580）（China University of Petroleum （East China ）School of Computer and Communication Engineering ，Qingdao 266580，China ）摘要：区域主动轮廓模型采用先验知识指导建立分割模型，并在分割的过程中采用水平集演化的方式使得零水平集自动收敛于目标物体的边界。

图像分割综述

摘要图像分割是把图像划分为有意义的若干区域的图像处理技术，分割技术在辅助医学诊断及运动分析、结构分析等领域都有着重要的研究价值和广泛的应用发展前景。

在阅读大量文献的基础上，本文对图像分割技术的理论基础、发展历程及图像分割方法的热点、难点问题进行了分类综述，对不同分割算法优缺点进行了总结和归纳，并对图像分割的发展趋势进行了初步的展望和预测。

在此基础上，为了对图像分割理论有更直观的认识，本文选取并行边界算法和分水岭算法这两种方法，用MATLAB软件进行了基础的仿真，并对结果进行了分析和总结，本文重点对一些近年来新兴的算法，比如水平集（Level-set）算法、马尔科夫随机场算法（Markov）、模糊算法、遗传算法、数学形态学算法等进行了概略性的探讨，对这些新兴算法的特点、原理、研究动态进行了分析和总结。

关键词：图像分割；边界；区域；水平集；马尔科夫AbstractImage segmentation is an image processing technology that divides the image into a number of regions. Image segmentation has very important significance in supporting medical diagnosis, motion analysis, structural analysis and other fields.Based on recent research, a survey on the theory and development of image segmentation, hot and difficult issues in image segmentation is given in this article. And describes the characteristics of each method as well as their respective advantages and disadvantages in image segmentation .This article introduces and analyzes some basic imaging and image segmentation methods in theory and describes the development trends of medical image segmentation. To have a better understanding of image segmentation, I use MATLAB software to stimulate on images about the parallel edge algorithms and watershed algorithm. And the analysis of the segmentation results is given in the article.This article introduces and analyzes the new algorithms in recent years such as Level-set algorithm, Markov algorithm, Fuzzy algorithm, Genetic algorithm and Morphological algorithm. In this paper, the features, theory and research trends of these algorithms are analyzed and summarized.Keywords: Image segmentation; Border; Area；Level-set；Markov第1章引言1.1 图像分割的背景和重要作用图像是传达信息的一种方式，图像中含有大量的有用信息，理解图像并从图像中抽取信息以用来完成其他工作是数字图像技术中一个重要的应用领域，而理解图像的第一步就是图像的分割。

图像分割方法及性能评价综述

值曲面实现图像分割。２３基于区域的分割方法．
基于区域的图像分割考虑了图像的空间信息，图像灰度、如纹理、色和像素统计特性等，颜进而将目标对象划分为同一区域的分割方法。常见的区域分割方法主要有：区域生长法、裂合并法和分水岭分分
第２３卷第３期
２１年９月０１
宁波工程学院学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＩＮＧＢＯＵＮＩＶＥＲＳＴＯＦＴＥＣＩＹＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖｏ．３Ｎｏ３１２．
Ｓｐ．０１ｅｔ２１
图像分割方法及性能评价综述
收稿日期：０１０２１ — ３—１１作者简介：瑞，，徐男宁波大学科技学院。
徐瑞：像分割方法及性能评价综述图
７７
度向量的幅值或二阶导数过零点信息作为边缘点的判断依据。除了直接利用边缘检测算子提取图像边缘外，还有一些方法也相继被提出，边缘松弛法、界跟如边踪、图像滤波、尺度变换和主动轮廓（ｃｉｃｎｏｒ等。文献［］提出了一种基于变分的图像分割多ａｔｅｏｔ）ｖｕ８还算法，该算法以图像的边缘点为插值点，同时采用一种全局收敛的松弛算法，小化能量函数产生的阈极
徐瑞
（宁波大学科技学院，江宁波，１２１（浙３５１）摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，完成图像识别、是目标跟踪等复杂处理任务的关键法，绍了每种方法各自的特点及在分割处理时的性能。同时，对图像分割的介还性能评价方法做了简要介绍。

一种集成模糊特征的测地线主动轮廓模型的图像分割

ｐｒｒｎｅｆｅｍｅｔｇｃｎａｅｎｏｖｘｏｊｃｎｒｖｄｓｎａｃｒｔｓｇｎａｏａｄｅａｄｎｉｅｆｍａｃｇｎｉｏｃｖｄｃｎｅｂｅｔａｄｐｏｉｃｕａｅｍｅｔｔｎｔｗｅｋｅｇｓｎｏｓｏｏｓｎａｓｅａｅｉｏｅ
图像的分割。图像分割的实验说明新的模型对图像分割具有良好的性能。关键词：模糊特征；测地线主动轮廓；图像分割
中图分类号：Ｔ３１１Ｔ１．３Ｐ９．；Ｎ９１４７文献标志码：Ａｄｉ１．９９．ｓ．０３５１２１．．２ｏ：０３６￣ｉｎ１０－０Ｘ．００４０２ｓ０
第３卷第４期７
２ｌ００年４月
光电工程
ＯｐｏＥｌｃｒｎｉｇｉｅｒｎｔ — ｅｔｏｃＥｎｎｅｉｇ
Ｖｌ７ＮＯ４ｂ－．．３Ａｐｉ２１ｒｌ００，
文章编号：１０ — ０Ｘ（０００ — １３００３５１２１）４０１ — ５
（ｃｏｌｆＭａｈｍｔｓ＆Ｐｙｉ，ｉｎｓｏｔｈｉＵｉｅｓｙＣａｇｈｕ２３６，ｉｎｓＰｏｉｃ，ｈｎ）ＳｈｏｏｔｅａｉｃｈｓｓＪａｇｕＰｌｅｎｃｎｖｒｉ，ｈｎｚｏ１１４ＪｇｕｒｖｅＣｉａｃｙｃｔａｎ
０引言
图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域分开来，这些互不相交的区域都满足特定的一致性。图像分割是图像处理和计算机视觉领域的一个基本问题，已从经典的依据灰度与梯度的分割方法（阈值它如化、边缘检测）发展到结合各种信息的分割方法。充分利用信息是解决一些目标不完整或背景复杂图像分割的有效方法。近几年可形变模型（ｅｏｍａｌＭｏｅ）Ｄｆｒｂｅｄ１受到广泛关注【Ｊ。可形变模型可以综合对图像数据的各种解释和人的先验知识，能把对Ｅ标的几何形状限制和图像特征无缝的集成在一起。要做到这一点是通ｌ过定义能反映这种限制以及形变轮廓自身特征的能量函数。通常能量函数有可形变模型的内部能量和由输

一种基于主动轮廓模型的心脏核磁共振图像分割方法

矢量流外力模型ＧＮＧ，为对梯度矢量流（ＶＦ的改进，外力场同时保持了切线方向和法线方向有偏的扩ＢＶＦ作Ｇ）该
散，有捕捉范围大、噪能力强，在弱边界泄漏等问题上性能突出．左室壁内膜的分割而言，虑到左室壁的具抗且就考近似为圆形的特点，人了圆形约束的能量项，利于克服由于图像灰度不均、突肌等而导致的局部极小．于引有乳对
第３
报
Ｖ０．３５ＮＯ．１１
２１０２年１月
ＣＨＩＮＥＳＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＴＥＲＳＥＪＵ
Ｊｎ２１ａ．Ｏ２
一
种基于主动轮廓模型的心脏核磁共振图像分割方法
刘利雄马忠梅赵恒博姚宇华张麒
Ａｓａｉｎｍｐｒｖｍｅｔｎｒｄｅｔｅｔｒｆｏ。ｔＧＮＢＧＶＦｅｔｒ１ｏｒｅｋｅｐｓｈｅｆｕｉｏｅｎｏｇａｉｎｖｃｏｌｗｈｅｘｅｎａｆｃｅｔｄｉｆｓｏｎａｏｇｔｅｔｎｅｔａｉｅｔｏｈｓｐｔｓａｉｓｓｔｔａｏｈｅｎｏｍａｉｅｔｏｉｕｎ — ｌｎｈａｇｎｉｌｄｒｃｉｎｏｆｔｅｉｏｈｏｅｎｄｂａｅｈａｌｎｇｔｒｌｄｒｃｉｎｓｍｈａｅｏｕｌ．Ｃｏｎｅｕｎｌｓｙｓｑｅｔｙ，ｉｓｅｓｓｔｅａｖａａｓｏｎｌｒｄｃｐｕｅｒｎｇｔｐｏｓｓｅｈｄｎｔｇｅｆｅａｇｅａｔｒａｅ，ｎｉｅｒｓｓａｃｎｄｏｓｅｉｔｎｅａｗｅｋｂｏｄａｙｐｅｅｖｎｇＣｏｉｅｉｈｔｔｅｔｖｎｒｃｅｓｒｕｇｙａｃｒｌａｓｐｏｎａｕｎｒｒｓｒｉ．ｎｓｄｒｎｇｔａｈｅｌｆｅｔｉｌｉｏｈｌｉｃｅ，ｈａｅｃ — ｓｒｉｓｄｏｉｃｅｉｄｐｔｄｆｅｍｅａｉｎｏｈｎｃｒｉｍ，ｗｈｉｈｃｑｕｒｈｅｕｘｔａｎｔｂａｅｎｃｒｌｓａｏｅｏｒｓｇｎｔｔｏｆｔｅｅｄｏａｄｕｃｏｎｅｓｔｎｅ — ｐｃｅｏａｉｉｅｔｄｌｃｌｎｍｕｍｔｍｍｉｏｍｍａｅｉｍｓｅｎｇｆｒｉｇｎｈｏｇｅｅｔｎｄｐｐｉａｙｍｕｃｅｍｏｎｉｙａａｌｒｓｌ．Ａｓｔｅｍｅａｌｏｓｇｎｔ — ｔｏｎｏｆｔｅｅｃｒｉ，ｔｒｄｉｎｔｖｃｏｏｉｈｐｉａｄｕｍｈｅｇａｅｅｔｒｃｍｐｏｅｓａｅｒｃｎｆｇｅｏｇｅｒｔｈｅｅｅｎａｎｎｔｒｅｏｉｕｒｄｔｎｅａｅｔｘｔｒｌｆｃｉｌｏｒｅｆｅｄ．ｎａｅｙ，ｔｋｎｇｔｉａｏｏｕｏｎｄｃｒｉｍｓｉｉｉｌｚｔｏｎＴｈｉｘｅｎａｏｃｍｌａｉｈｅｆｎｌｃｎｔｒｆｒｅｏａｄｕａｎｔａｉａｉ．ｓｅｔｒｌｆｒｅｃｎｏｅｃｍｅｔｅｒｔｔｒｇｉｌＧＶＦｎｄＮＧＶＦｏｃｓａａｎｔｉｈｅｃｒｉｍａｖｒｏｈｅｄｍｅｉｓｏｆｈｅｏｉｎａａｆｒｅｎｄｍｉａｎｔｅｐｉａｄｕｂｏｄａｉｓｅｅｆｔｏｔａｔｂｅｗｅｎｔｙｃｒｕａｅｇｏｒｏｇａｓｖｅｙｌｕｎｒｅｖｎｉｈｅｃｎｒｓｔｅｈｅｍｏａｄｉｍｎｄｎｉｈｂｒｎｓｉｒｏｗ．Ｗｉｈｔ

图像分割技术研究综述

图像分割技术研究综述随着科技的快速发展，图像分割技术作为计算机视觉领域的重要分支，已经在众多应用领域中发挥着越来越重要的作用。

本文将对图像分割技术的研究进行综述，包括其发展历程、应用领域、研究成果以及未来研究方向。

图像分割技术是指将图像按照像素或区域进行划分，从而提取出感兴趣的目标或背景的过程。

图像分割技术在信号处理、计算机视觉、机器学习等领域具有重要的应用价值。

例如，在智能交通中，图像分割技术可以用于车辆检测和跟踪；在医学图像分析中，图像分割技术可以用于病灶区域提取和诊断。

根据图像分割技术所采用的方法，可以将其大致分为以下几类：基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于模型的分割以及基于深度学习的分割。

1、基于阈值的分割是一种简单而又常用的图像分割方法，其基本原理是通过设定一个阈值，将图像的像素值进行分类，从而将图像分割为不同的区域。

基于阈值的分割方法实现简单、运算效率高，但在处理复杂图像时，往往难以选择合适的阈值，导致分割效果不理想。

2、基于区域的分割方法是根据图像像素的灰度或颜色特征，将图像分割为不同的区域。

这类方法通常适用于均匀背景和简单目标的图像，但对于复杂背景和遮挡情况的处理效果较差。

3、基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘信息，将不同区域之间的边界提取出来，从而实现图像分割。

这类方法对噪声和光照变化较为敏感，需要结合其他方法进行优化。

4、基于模型的分割方法通常是利用数学模型对图像进行拟合，从而将图像中的目标或背景分离出来。

常用的模型包括参数化模型和非参数化模型两类。

这类方法能够处理复杂的图像特征，但对模型的选择和参数调整要求较高。

5、基于深度学习的分割方法是通过训练深度神经网络，实现对图像的自动分割。

这类方法具有强大的特征学习和自适应能力，能够处理各种复杂的图像特征，但在计算复杂度和训练成本方面较高。

近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于深度学习的图像分割技术在学术研究和实际应用中取得了显著的成果。

基于水平集及主动轮廓线模型的图像分割研究

反映目标轮廓与灰度等信息的能量函数，通过最小化能量函数，来拟合变形模型和图像数据。最小化能量函数的基本形式就是寻找一条参数化曲线，使得基于模型的内部能量和外部能量的加权
Ｋｅｙｗｏｒ：ＩｇｅｍｅｔｔｏｒｅｅｏｕｉｎＬｅｅｅｔｏ —ＶｔｏｄｓｍａｅｓｇｎａｉｎＣｕｖｖｌｔｏｖｌｓｔｍｅｈｄＣｍｅｈｄ
中图分类号：Ｎ１．３Ｔ９１７
１图像分 Biblioteka 研究概况图像分割是实现从图像处理到图像分析的关
键步骤，一般的图像是由背景与其上覆盖的物体
物体从背景中划分出来，这就是图像分割。图像分割的目的在于根据某些特征将一幅图像分成若干有意义的区域，使得这些特征在某一区域表现
一
致或相似，而在不同区域间表现出明显的不同。
维普资讯
４
２００８年第１期董凯宁
胡蓉：于水平集及主动轮廓线模型的图像分割研究基
基于水平集及主动轮廓线模型的图像分割研究
董凯宁胡蓉
（四川大学四川成都１（２成都电子机械高等专科学校
常见的分割技术有阈值分割技术、聚类分割技术、
区域的分裂与合并、缘检测与边界跟踪技术。边
所组成，为了对物体进行特征提取和识别，需要将
但这些方法对噪声敏感，噪性能差。抗
近年出现的基于变形模型的图像分割算法综
维普资讯

基于主动轮廓模型的序列图像分割

约轮廓的长度，其尽可能短来避免边缘轮廓收敛到中垂线上其他组织的较强边缘点；一方面，用序列图像之使另利间局部区域的信息相关性，新构造外部能量函数来排除纹理特征的干扰，好地捕捉到边缘上的拐角点．验结重更实果表明，出的改进算法既可以有效地检测出一些拐角点和凹点，提又可以避免目标边缘收敛于某些伪边缘点，达可
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｎｉｒｖｄａｔｖｏｔｕｄｌｉｒｓｎｅｏｅｍｅｔｔｎｏｄｃｌｉｇｅｕｎｅｍｐｏｅｃｉｅｃｎｏｒｍｏｅｓｐｅｅｔｄｆｒｓｇｎａｉｆｍｅｉａｍａｅｓｑｅｃｓ．ＡｅｔｃｉｎｉｏｒｓｒｔｓｉｏａｐｉｄｔｎｉｔｒａｎｒｙｆｎｔｎｔｋｈｅｇｈｏｏｔｕｓｓｏａｏｓｂｅＳｓｔｒｖｎｏｔｕｒｍｐｌｏａｎｅｌｅｅｇｕｃｉｏｍａｅｔｅｌｎｔｆｃｎｏｒａｈａｓｐｓｉｌＯａｏｐｅｅｔｃｎｏｒｆｏｅｎｏｃｎｅｇｎｔｓａｐｒｐｉｔｆｏｈｒｔｓｅｏｅｅｄｃｌｒｂｓｃｏ．Ａｎｅｔｍａｎｒｕｃｉｎｉｏｓｒｃｅｒｍｈｏｖｒｉｇａｈｒｅｏｎｓｏｔｅｉｕｎｐｒｎｉｕａｉｅｔｒｓｐｘｅｌｅｅｇｆｎｔｓｃｎｔｕｔｄｆｏｔｅｙｏｉｆｒｔｎｐ￣ｉｅｃｆｌｃｌｒｇｏｅｗｅｎｔｅｓｒｌｉｇｓｔｌｍｉａｅｔｅｉｔｒｅｅｃｆｔｘｕｅａｄｃｐｕｅｃｒｅｎｏｍａｉｅｎｎｅｏｏａｅｉｎｂｔｅｈｅａｍａｅｏｅｉｎｔｈｎｅｆｒｎｅｏｅｔｒｎａｔｒｏｎｒｏｉｐｉｔｏｌｔｌｏｎｓｃｍｐｅｅｙ．Ｅｘｅｍｅｔｅｕｔｈｗｈｔｔｅｉｒｖｄａｇｒｈｃｎｇｖｅｔｒｓｇｎａｉｎ，ｗｈｃａｅｅｔｐｒｎａｒｓｌｓｓｏｔａｈｍｐｅｌｏｉｍａｉｅｂｔｅｅｍｅｔｔｉｌｏｔｏｉｈｃｎｄｔｃ

基于改进主动轮廓模型的图像分割算法

【关键词】图像分割；Ｃｈａｎ — Ｖｅｓｅ模型；邻域平均；局部方差【中图分类号】ＴＮ９１１．７【文献标志码】Ａ
ＩｍａｇｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＡｃｔｉｖｅＣｏｎｔｏｕｒＭｏｄｅｌ
【摘要ｌ针对ｃ — Ｖ模型对灰度不均匀的图像分割效果不理想的情况，提出一种改进的ｃ — Ｖ模型。该模型在ｃ — Ｖ模型的基础
上，引入非加权的邻域平均和局部窗口方差概念，加快并精确了Ｃ — Ｖ模型的演化效果，同时在Ｃ — Ｖ模型的能量函数中加入惩罚项，使得Ｃ－Ｖ模型在演化过程中无须重新初始化，进一步提高了分割速度。仿真实验结果表明改进的ｃ — ｖ模型较原模型对灰度不均匀图像分割具有较好的分割效果。
【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｉｎｅｆｅｃｔｉｖｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｎｏｎ — ｕｎｉｆｏｒｍｇｒａｙｉｍａｇｅｓｆｏｒＣＶｍｏｄｅｌ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＣ－Ｖｍｏｄｅｌｉｓｐｒｅｓ —
近年来，主动轮廓方法已经在图像分割、视觉跟踪等
对于灰度不均匀的图像分割效果不理想的情况，国内

结合梯度信息的主动轮廓模型图像分割算法

起着重要的作用。基于图像全局信息的主动轮廓
模型ＭｕｏｄＳａ模型¨被提出以后日益成为图像ｍｆｒ—ｈｈ
分剖领域中一种有效而强大的研究工具。Ｃａ和ｈｎＶｓ在ＭｕｏｄＳａ模型和水平集方法的基础上ｅｅｍｆｒ —ｈｈ
中图分类号：Ｔ３１４Ｐ９．１文献标识码：Ａ文章编号：１０－０３（０１２上）０８－５９１４２１）（一０３００
Ｄｉ１．９９Ｊｉｓ．０９０．０１２上）２ｏ：３６／．ｎ１０－１４２１．（．７０ｓ３
边界处像素点水平集函数值的进化速度，从而加速Ｃ－型的分割速度。根据水平集方法的基本Ｖ模原理和弱Ｆ标的梯度特征提出了一个弱目标区域ｉ
控制项，该控制项可以快速稳定地锁定弱目标边
务１
甸似
结合梯度信息的主动轮廓模型图像分割算法
Ｉａｇｅｓｍｅｎｔｔｏｎａｌｍｅｇａｉｇｏｒｔｍｃｔｖｃｏｎｏｕｒｏｉｈｏｆａｉｅｔｓｍｄｅｌｍｂｉｅｄｇｒｄｉｔｉｆｍａｉｃｏｎａｅｎｏｒｎｔｏｎ
提出了一种图像分割模型一ＣＶ模型。该模型提 —
点的水平集函数值的特征提出了一个基于梯度信
息的加速因子。该加速因子可以有效地加速目标

双重主动轮廓图像分割

节（包括噪声）被去除。因此参数的取值应依分割要求和原始图像中噪声的强弱而定。一般来讲，当噪声较弱时，分割结果对的取值不太敏感，也就是说，在一个较大的范围内选．
取，都可以获得准确的分割；而当噪声较强时，分割结果对的取值比较敏感，要获得准确的分割，的允许的取值范围很小，这时选取合适的值比较困难。本文给出选取的一个
＝
（）
业一０，
ｄＶ）ｉ（
一
１
（—）Ａｏｃ］ｔ（） ∈ ５＋２ｚ， ∈，，Ｑ０１（）。ｕ。０（ ∞ ）
（，），ＸＹ ∈Ｑ（，），ＸＹ ∈Ｑ
（，，）０ｚ）０ＸＹ＝（，，
．
Ｉ１０一Ｖ４
素点的个数是一致的，当图像像素点个数较多，即图像尺寸较大时，解方程（）２的运算量是非
常大的。
针对这两个问题，本文提出一种利用双重主动轮廓模型演化的图像分割算法。具体要用文『中的算法进行两次迭代得到分割结果。第一次分割：利用小波变换得到原图像的粗分辨逼１１近，在粗分辨逼近中得到图像的一个粗尺度分割。逼近图像是经过低通滤波得到的，可以去除大部分加性噪声，由于噪声下降，使得算法对参数的选取不太敏感，也可以降低重新初始化的次数；同时图像尺寸由于下采样而指数减少，计算量大大减少。第二次分割：将第一次分割结果通过小波反变换返回到原始尺度上，将得到的近似轮廓曲线作为初始轮廓曲线再在原图像中演化得道更准确的分割。由于初始轮廓曲线非常接近真实的轮廓曲线，所以很快就可以收敛到

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。

基于改进主动轮廓模型的图像分割方法研究

第４０卷
第７期
计
算
机
科
学
Ｖｏ１．４０Ｎｏ．７
２０１３年７月

ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ
Ｊｕｌｙ２０１３
基于改进主动轮廓模型的图像分割方法研究
任守纲马超徐焕良（南京农业大学信息科技学院南京２１００９５）
ｇｏｏｄｎｏｉｓｅｉｍｍｕｉｔｎｙ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｃｔｉｖｅｃｏｎｔｏｕｒ。ｔｈｅｍｏｄｅｌａｓｈａｇｒｅａｔｍｐｉｒｏｖｅｍｅｎｔｉｎｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｃ —
ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｃｏｎｔｏｕｒｒｅｐｏｓｓｅｓｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｍ，ｈｔｈｅｎｅｖｏｌｖｅｓｔｈｅｃｏｎｔｏｕｒｔｏｗａｒｄｓｔｒｕｅｅｄｇｅｏｆｏｂｊｅｃｔｂｙｔｈｅａｃ－
ＡｂｓｔｒａｃｔＡｃｔｉｖｅｃｏｎｔｏｕｒｍｏｄｅｌｉｓａｎｅｆｅｃｔｉｖｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ｂｕｔｔｈｅｒｅａｒｅｎ’ ｔｍａｎｙｍｅｔｈｏｄｓｉｎｔｈｅａｃｔｉｖｅｃｏｎｔｏｕｒｍｏｄｅｌｗｈｅｎｄｅｔｅｒｍｉｎｇｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｃｏｎｔｏｕｒ．Ｉｎｓｕｃｈｃａｓｅ，ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｎａｉｍｐｒｏｖｅｄｓｋｅｌｅｔｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄａｃｔｉｖｅｃｏｎｔｏｕｒｍｏｄｅ１ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｃｒｅａｔｅｓａｎｉｎｉｔｉｌａｃｏｎｔｏｕｒｂｙｉｍｐｒｏｖｅｄｓｋｅｌｅｔｏｎ

图像分割研究综述

编者按:在人类接收的信息中有80%来自视觉或者说为图像(Image)信息,这包括图像、图形(动画)、视频、文本、数据等,这是人类最有效和最重要的信息获取和交流方式。

随着计算机的普及,人们越来越多地利用计算机来帮助人类获取与处理视觉(图像)信息。

图像技术是对视觉图像获取与加工处理技术的总称。

图像技术近年来受到人们广泛的关注,它包括图像的采集获取;图像编码存储和传输;图像的产生、显示与变换;图像的分割,图像的特征提取与测量;图像数据库的建立、索引和抽取;图像的分类、表示和识别;图像的模型匹配;图像的质量评价;图像的解释与理解等。

根据抽象程度和处理方法的不同,图像技术可分为三个层次:图像处理,图像分析和图像理解。

这三个层次的有机结合也可称为图像工程。

图像处理是较低层的操作,主要在图像像素级上进行处理。

比较狭义的图像处理主要包括对图像分割以改善视觉效果,或对图像压缩编码以减少传输时间或存储容量。

图像分析则是进入中层的操作,分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成简洁的非图形式的符号描述。

即图像分析是一个图像进而数据出的处理,数据可以是特征测量的结果,或是基于测量的符号表示。

图像理解也经常被称为计算机视觉,这主要是高层操作。

图像理解进一步研究图像中的目标和它们之间的联系,其处理过程与方法与人类的思维推理往往有不少类似之处。

根据以上所述,本专辑有以下文章:①图像分割研究综述;②视觉计算———人类感知能力的延伸;③数字图像的质量评价;④基于数码相机的图像采集系统;⑤神经递质释放的计算机图像分析系统;⑥计算机视觉技术在智能交能系统中的应用;⑦点光源视景图像的控制与实现图像分割研究综述3Study Surveys on Image Segmentation北京工业大学信号与信息处理研究室(100022)　王爱民　沈兰荪【摘要】图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭区域的集合,是图像处理与机器视觉的基本问题之一。

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。

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。

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。

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主动轮廓的演化过程就是顶点序列的迭代过程，每次迭代得到顶点序列的新位置并计算得到的新参数。
利用水平集来实现图像分割流程：
建立能量泛函引入水平集函数
用水平集函数表示能量泛函
使用变分法得到拉格朗日欧拉方程使用梯度下降法得到关于时间的PDE 使用有限差分法 PDE的解即为最终的分割边界
获得了一个包含所需曲线的曲面，然后进行演化：
此解为一幅图像（图像增强，图像修复）或为图像和它的边界（图像分割）
基于水平集的图像分割研究趋势：
① 水平集计算效率：水平集函数初始化；自适应步长；初始化函数：基于多分辨技术； ② 水平集与其它方法融合：基于分水岭；基于SVM；基于核空间；基于图割；基于随机场；（主要是给分割提供先验知识，先粗分再细分） ③ 多相水平集分割：即多目标分割，关键在于如何自动确定待分割区域的数目。 ④ 分割灰度不均匀图像：（医学图像，核磁共振图像，遥感图像）提升抗噪能力和计算效率。 ⑤ 真实运动目标的分割：与目标跟踪相结合，分割为跟踪提供轮廓信息解决遮挡问题，跟踪为分割提供关于目标区域的先验信息提升分割效率和结果。
主动轮廓图像分割综述
基于PDE的主动轮廓图像分割（主要使用水平集）
主动轮廓图像分割：将目标边缘整体化，通过完整的轮廓曲线经过特定的算法自动的将目标与背景分割开。分割流程：建立一个能量泛函在图上给出一个初始轮廓用变分法最小化能量泛函使轮廓曲线在自身的内力和图像信息的外力下发生形变曲线演化到目标边界时能量达到最小实现目标与背景的分割
基于边缘梯度信息或基于区域特征（只有曲面演化速度方程不同）曲面演化速度方程即水平集演化方程：
在曲线演化过程中，由于图像的离散性和噪声的干扰，水平集函数经过一段时间后会发生震荡，并逐渐失去光滑性和距离函数特性，出现尖角或平坦的现象，从而导致最终的计算结果偏离真实情况。
早期研究人员提出通过周期性重新初始化来解决，现在普遍使用李春明教授提出的在能量函数中嵌入能量惩罚项来解决这一问题。
参数主动轮廓模型：基于拉格朗日方程框架，以弧长等参数显式地表达演化曲线。（snake模型）几何主动轮廓模型：基于欧拉方程框架，用水平集函数的零水平集来表示轮廓曲线。
基于边缘：利用图像梯度信息，对噪声敏感，结果依赖初始化的设置。（GAC）基于区域：从统计上对前景和背景进行建模仿真，通过寻找一个最优能量来使模型最佳拟合原图像。(MS-CV,LBF)
基于水平集的主动轮廓模型（几何活动轮廓）：不可表示点和非闭合曲线，不可描述有相交点的曲线变化。可处理演化曲线的拓扑结构改变，计算稳定，但计算慢。基于边界：GAC(1997) 利用边界信息，对噪声敏感，依赖初始曲线的选取。利用图像灰度值的突变。基于区域：MS——CV——PS——RSF(LBF)——新的局部区域分割模型【Zhang,2010】不利用梯度信息，对弱边界目标仍有好的分割效果，将图像分割成相似的区域。
MS：
CV:
PS:
RSF:
水平集将曲线演化转化成一个纯粹的求PDE数值解的问题。源于变分原理的PDE方法将所研究的图像处理问题归结为一个求泛组PDE（有初始条件或边界条件以此保证PDE有实际意义）求能量函数极值，求极值函数的欧拉微分，最后利用梯度下降法获得PDE. 用PDE的数值方法求解（有限差分法）利用等间隔网格化后的离散图像中相邻点的值只差与此相邻点间的距离之比来近似函数的偏导数。