一种全局LBF主动轮廓模型
基于多尺度图像的主动轮廓线模型
基于多尺度图像的主动轮廓线模型
黄海赟;戚飞虎;赵雪春
【期刊名称】《计算机研究与发展》
【年(卷),期】2000(037)010
【摘要】主动轮廓线模型是广泛应用于数字图像处理的一种目标轮廓跟踪算法,但在实际使用过程中 ,现有模型易受干扰噪声及虚假边缘的影响,且对凹陷轮廓的跟踪能力较差.在多尺度图像分析的基础上,引入梯度矢量流的概念,并改进其计算方法,提出了一种新的主动轮廓线模型.该模型利用梯度矢量流产生的引力,在图像的尺度空间中搜索目标轮廓,不仅能有效地排除干扰,搜索凹陷轮廓,而且便于引入新的约束条件.实验表明该模型有较好的鲁棒性和实用性,适用于噪声干扰情况下提取具有凹凸特征的目标轮廓.
【总页数】6页(P1240-1245)
【作者】黄海赟;戚飞虎;赵雪春
【作者单位】上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200030;上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200030;上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200030【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于水平集及主动轮廓线模型的图像分割研究 [J], 董凯宁;胡蓉
2.基于Fuzzy的隐马尔可夫模型主动轮廓线模型 [J], 李惠光;李国友;石磊;吴惕华
3.改进主动轮廓线模型在图像分割中的应用 [J], 杨佳萍;桑庆兵
4.基于主动轮廓线模型的道路矢量与影像配准研究 [J], 江滔
5.基于边带限制的梯度矢量流主动轮廓线模型的超声图像分割 [J], 严加勇;庄天戈因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
几种经典主动轮廓模型的概述
几种经典主动轮廓模型的概述作者：李泾陈金龙来源：《电脑知识与技术》2017年第36期摘要：主动轮廓模型是当前图像分割算法研究领域的热点，在分割边缘模糊、强度异质、含有噪声等这类复杂图像时，展示了一定的优越性，因此主动轮廓模型在图像分割领域得到了广泛应用，对其的研究也取得了一定的成果。
该文主要是回顾了近年来几种经典主动轮廓模型的研究、发展及应用状况，并对该类模型的未来发展方向进行了展望。
关键词：主动轮廓模型；图像分割；判别准则中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）36-0212-02长期以来，图像分割一直被看作是图像处理领域中的研究热点。
近二十年以来，基于曲线演化理论和水平集方法来实现的主动轮廓模型（Active Contour Model， ACM）在图像分割领域获得了更多学者的青睐。
主动轮廓模型通常主要分为两大类：基于边缘的主动轮廓模型的和基于区域的主动轮廓模型[1]。
这两类模型各有优缺点，基于边缘的主动轮廓模型主要是利用图像梯度信息来构造轮廓演化的停止函数，但是，该方法对于边缘模糊或者不连续的图像分割效果不佳，并且对噪声的鲁棒性较差。
基于区域的主动轮廓模型利用了图像区域统计信息进行统计建模，因此克服了基于边缘的主动轮廓模型的缺点，并得到了广泛的应用，常见的基于区域的主动轮廓模型有：Mumford-Shah 模型[2]，CV（Chan-Vese）模型[3]、LBF（Local Binary Fitting， LBF）模型[4]和LIF（Local Image Fitting）模型[5]。
本文将重点分析以上几种常见基于区域的主动轮廓模型，并对这几种模型的能量泛函进行了分析。
1 M-S 模型在通常的计算机视觉中，图像分割可以描述为：给出一幅原始图像[I]，并将图像空间[Ω]划分成多个子空间[Ωi]，寻找一个分段光滑函数[u（x，y）]，使得[u（x，y）]在子空间[Ωi]上平稳变化，并近似为原图像[I]在该子空间上的灰度值，同时，使得[u（x，y）]在子空间[Ωi]的交界处剧烈变化。
结合全局与局部信息的主动轮廓分割模型
结合全局与局部信息的主动轮廓分割模型赵丽科;郑顺义;魏海涛;桂力【期刊名称】《国防科技大学学报》【年(卷),期】2018(040)001【摘要】针对传统的基于区域的主动轮廓模型在分割灰度不均匀图像和噪声图像存在效果不佳的问题,提出结合全局项与局部项的主动轮廓分割模型.全局项由CV(Chan-Vese)模型的保真项构成,局部项的构建考虑局部区域信息的同时引入反映图像灰度特性的局部熵信息.依据图像灰度的特点,选择合理的全局项和局部项参数,并加入正则项保证曲线在演化过程中保持平滑,保障分割结果的可靠性.通过变分水平集方法最小化能量泛函,依据梯度下降流迭代更新水平集,完成曲线演化.采用模拟图像和实际图像进行实验分析,结果表明,所提出的结合全局项和局部项的主动轮廓模型可以高效地分割噪声严重以及灰度分布不均匀的图像.【总页数】8页(P99-106)【作者】赵丽科;郑顺义;魏海涛;桂力【作者单位】武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉 430079;武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉 430079;地球空间信息技术协同创新中心,湖北武汉 430079;武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉 430079;武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉430079;地球空间信息技术协同创新中心,湖北武汉 430079;武汉大学电子信息学院,湖北武汉 430072【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.结合全局和局部信息的区域相似度活动轮廓模型 [J], 邓丹君;倪波2.结合全局和局部信息的活动轮廓模型 [J], 张少华; 何传扛; 陈强3.结合全局和局部信息的区域相似度活动轮廓模型 [J], 邓丹君; 倪波4.基于融合局部信息的全局划分活动轮廓模型在图像分割中的研究 [J], 熊点华;唐利明5.基于融合局部信息的全局划分活动轮廓模型在图像分割中的研究 [J], 熊点华;唐利明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于图像熵的主动轮廓分割模型
基于图像熵的主动轮廓分割模型张丰收;韩敬阳;曹军杰【摘要】针对传统的基于区域的主动轮廓模型分割灰度不均匀医学图像,不能充分利用图像局部区域灰度变化信息,而导致分割结果不够准确.提出一种基于图像熵的整体与部分信息混合的主动轮廓模型.该模型是在CV (Chan-Vese)模型保真项的基础上,结合局部区域信息与反映图像灰度变化特性的图像熵,并引入避免水平集函数初始化和保持曲线平滑的正则项,赋予归一化比例调节系数,通过变分方法和梯度下降流求解最小化能量泛函,更新水平集函数方程,完成曲线的演化.实验结果表明该模型对灰度不均匀医学图像分割精度方面优于CV模型,其分割效率方面相比LBF模型提高了52.2％,是实用有效的分割方法.【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2019(009)003【总页数】5页(P6-10)【关键词】灰度不均匀;CV模型;水平集;图像熵;图像分割【作者】张丰收;韩敬阳;曹军杰【作者单位】河南科技大学机电工程学院,河南洛阳471003;河南科技大学机电工程学院,河南洛阳471003;河南科技大学机电工程学院,河南洛阳471003【正文语种】中文【中图分类】TN911.730 引言图像分割是图像分析、场景解析和计算机视觉领域的关键技术。
然而，传统的基于区域的图像分割算法对于灰度不均匀医学图像的分割效果并不理想，以背景复杂的磁共振(MR)大脑切片医学图像为例，灰度分布极不均匀，目标和背景灰度值重叠区域较多，是典型的灰度不均匀图像。
传统的图像分割方法很难在保证精确分割结果的同时，又保持高效分割速率。
因此，如何在分割灰度不均匀医学图像过程中获得精确的目标特征和高效的分割速率成为一个很好的研究课题[1-7]。
文献[8]研究了由Vese等人提出的CV模型，利用图像的区域统计信息构造演化曲线的驱动力，因而对分割对象与背景像素灰度平均值相差较大的图像具有很好的效果，但在处理灰度不均一图像时，不能得到满意的分割结果。
基于遗传算法的主动轮廓模型
基于遗传算法的主动轮廓模型
刘志俭
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2003(008)001
【摘要】由Kass等人提出的主动轮廓模型,本质上是一条能量最小化的轮廓曲线.它作为一种全新的采用自上而下机制的图象目标提取方法,由于它有效地利用了高级信息,从而提高了目标提取的速度和准确性,已经在数字图象处理和计算机视觉领域得到了广泛的应用.原始的主动轮廓模型算法可以分为构造能量函数、推导欧拉方程、离散化和迭代求解4步.但该算法存在许多问题,为此在分析原始主动轮廓模型算法和一些改进算法的基础上,提出了一种基于遗传算法的主动轮廓模型算法,并给出实验结果.实验结果证明,基于遗传算法的主动轮廓模型不仅成功地解决了原方法收敛易陷人局部最小值的问题,也提高了目标提取的成功率.
【总页数】6页(P41-46)
【作者】刘志俭
【作者单位】国防科技大学自动控制系,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于统计方法和主动轮廓模型相结合的医学图像轮廓提取 [J], 陈曾胜;周康源;李传富;胡跃辉;黄丹;王庆临
2.基于Fuzzy的隐马尔可夫模型主动轮廓线模型 [J], 李惠光;李国友;石磊;吴惕华
3.基于主动轮廓模型的红外图像轮廓提取算法 [J], 董恩增;冯倩;于晓;佟吉钢;谷海清
4.基于遗传算法优化的OCSVM双轮廓模型异常检测算法 [J], 闫腾飞; 尚文利; 赵剑明; 乔枫; 曾鹏
5.基于改进主动轮廓模型的注塑制品轮廓提取 [J], 刘阳;王福利;常玉清;吕哲
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一种组合主动轮廓线模型算法
一种组合主动轮廓线模型算法
徐牧;王润生
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2004(26)12
【摘要】本文针对传统主动轮廓线模型(Snake模型)无法检测凹陷目标轮廓的缺陷,提出了一种由全局Snake模型和局部Snake模型两部分组成的组合Snake模型.组合模型首先使用全局Snake模型进行轮廓粗检测,并使用SUSAN算子检测目标轮廓上凹陷最"深"的凹点;然后,在凹点附近的局部区域,使用局部Snake模型进行轮廓凹陷部分的检测;其后以其替代使用全局模型检测出的目标轮廓的相应部分,形成最终检测的目标轮廓.实验结果表明,本算法具有较好的检测精度和抗噪性.
【总页数】4页(P38-41)
【作者】徐牧;王润生
【作者单位】国防科技大学,ATR国家重点实验室,湖南,长沙,410073;国防科技大学,ATR国家重点实验室,湖南,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种新的B样条主动轮廓线模型 [J], 李培华;张田文
2.一种新的主动轮廓线跟踪算法 [J], 杨杨;张田文
3.基于多种群粒子群优化算法的主动轮廓线模型 [J], 李睿;郭义戎;郝元宏;李明
4.一种B—样条主动轮廓线模型 [J], 张爱东;张田文
5.一种新的主动轮廓线模型 [J], 谢颖;张雪飞
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LBF活动轮廓模型的改进
LBF活动轮廓模型的改进
原野;何传江
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2009(45)15
【摘要】LBF模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型.与PC(Piecewise Constant)模型不同,该模型引入了一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合(Local Binary Fitting,LBF)能量.因为LBF能量能够获取图像的局部信息,所以LBF模型解决了PC模型不能处理灰度不均一图像的分割问题.提出了一个改进的LBF模型,它使用一个新的核函数代替高斯核函数.实验表明:与LBF模型比较,新模型减少分割时间约50%.
【总页数】4页(P177-179,228)
【作者】原野;何传江
【作者单位】重庆大学,数理学院,重庆,400030;重庆大学,数理学院,重庆,400030【正文语种】中文
【中图分类】TP911.73
【相关文献】
1.基于LBF改进模型的煤岩细观结构研究 [J], 孙传猛;曹树刚;李勇
2.基于改进的LBF模型的图像分割 [J], 王顺凤;阮晶;王宇
3.基于LBF方法的测地线活动轮廓模型 [J], 潘改;高立群;张萍
4.基于活动轮廓模型的图像分割改进算法 [J], 陈树越;李颖;刘佳镔;朱军;黄萍
5.基于活动轮廓模型的图像分割改进算法 [J], 陈树越;李颖;刘佳镔;朱军;黄萍;
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基于全局-局部策略的EMD概率主动轮廓模型
基于全局-局部策略的EMD概率主动轮廓模型姜玉泉;史静;石冬晨【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(000)015【摘要】Active contour model is one of the most useful tools to solve image segmentation task. It has been widely used in recent years. In this paper, some prior works are discussed and Earth Mover's Distance(EMD) is introduced into statistical active contour model. Then a new statistical active contour model based on EMD is proposed. However, the proposed global strategy usually leads to local segmentation error. Therefore, a new global-local strategy which combines global and local scheme into EMD is raised. The proposed strategy not only extends the application of the proposed EMD model but also further improves the performance.%主动轮廓模型作为图像分割的有力工具,近年来得到了广泛的应用.在讨论前人工作的基础上,首先将基于区域直方图的概率估计方法和EMD距离引入主动轮廓模型,建立了基于EMD距离的能量泛函.为了解决图像局部的置乱现象容易产生分割误差的问题,提出一种全局-局部模型,提高分割精度,并应用于EMD距离,不仅扩大了模型的应用范围,而且使分割效果得到了进一步的提升.【总页数】6页(P1-6)【作者】姜玉泉;史静;石冬晨【作者单位】西安理工大学,西安 710048;西安理工大学,西安 710048;西安理工大学,西安 710048【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.结合全局与局部信息的主动轮廓分割模型 [J], 赵丽科;郑顺义;魏海涛;桂力2.基于局部熵的融合局部和全局信息的主动轮廓模型 [J], 王海军;柳明;张圣燕;3.基于局部熵的融合局部和全局信息的主动轮廓模型 [J], 王海军;柳明;张圣燕4.结合局部与全局信息的主动轮廓模型 [J], 代双语;王智峰;张学东5.基于融合局部信息的全局划分活动轮廓模型在图像分割中的研究 [J], 熊点华;唐利明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种新的几何活动轮廓模型
基金项目:国家自然科学基金资助项目(81000639); 中国博士后科学基金(20100470791)。
收稿日期: 2012-08改回日期:第一作者简介：张萍1972~),女, 模式识别与智能系统,博士研究生。
主要研究方向为模式识别与智能系统。
E-mail:dongdazp@ 。
中图法分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1006-8961(2012) - -文章索引信息:一种新的几何活动轮廓模型张萍1,2，高立群1,薛哈乐 11.东北大学信息科学与工程学院, 沈阳市 1108192.鞍山师范学院，鞍山市 114005摘 要：提出了改进的LBF 模型(ILBF) 及其图像分割算法。
利用两种不同尺度参数的LBF 模型分别描述局部和全局信息，并构造了新的能量函数。
将局部熵引入到ILBF 模型中，同时给出自动求取能量函数中权重参数ω的有效方法，构造了：(1)用尺度参数σ较大的LBF 模型替代LGIF 模型中的C-V 模型，较大σ值的LBF 模型不仅具有全局特性而且具有局部特性；(2)将进行数据处理后的局部熵引入到LGIF 模型中，进而自动求取权重参数ω，克服了LGIF 模型权重参数值的选取全程都需要人工参与的缺点；(3)为了有利于计算机的自动求解和避免过多无用的循环迭代，本文提出了一种新的终止准则。
关键词 ：图像分割；几何活动轮廓模型；LGIF 模型；局部熵；改进的LBF 模型Active contour model driven by local entropy energyZhang Ping 1,2, Gao Liqun 1，Xue Hale 11. College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, 1108192. Anshan Normal University, Anshan , 114005Abstract: A improved LBF (ILBF) model applied to image segmentation is proposed in this paper, which construct a new energy function. It has two scale parameters to descript the local and global information, respectively. At the same time, local entropy notion has applied in ILBF model and weight parameter ωin energy function can also get by automation: (1) In LGIF model, it uses the LBF model which has lager scale parameter sinstead of C-V model, because this kind of LBF model withlager scale parametershas not only global characteristics but also local characteristics; (2) It firstly introduces local entropywhich is gotten after data processing into LGIF model, then it calculates weight parameterw automatically. This methodovercomes the shortcoming that the calculation of weight parameter in LGIF model by artificial participation; (3) In order to be beneficial to automatic computer calculations and avoid too much useless cyclic iterations, it presents a new stop criterion.Keywords: image segmentation; geometric active contour model; LGIF model; local entropy; improved LBF model0 引 言人Kass 于1987年提出活动轮廓模型( ACM), 该提供了一种高效的图像分析方法，可以更有效地对目标进行分割、匹配和跟踪分析[1]。
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。
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。
LBF模型
拟合可扩展区域能量最小化的图像分割摘要——亮度不均匀经常出现在真实图像中，并且可能在图像分割中引起相当多的困难。
为了克服由亮度不均匀引起的困难，我们提出来在一种在可控尺度中利用在局部区域中的亮度信息的基于区域的主动轮廓模型。
数据拟合能量是指依据一个轮廓和两个局部近似轮廓两边的图像亮度的拟合函数。
然后，这个能量就划归入一个水平集正规化的变分水平集的方程式，曲线演变方程就衍生为能量最小化。
由于在数据拟合中的一个核函数，提取出来的局部区域的亮度信息就能指引轮廓的运动，使得我们的模型能够处理亮度不均匀。
另外，水平集函数的规则性在本质上是由水平集正规化维持着，来确保精确的计算和避免在推断水平集函数中繁多的重复初始化。
关键词——图像分割，亮度不均匀，水平集，拟合可扩展区域能量。
1.简介主动轮廓模型被广泛应用于图像分割中。
经典的应用有边缘检测，阈值化和区域生长。
首先，主动轮廓模型可以获得物体边界的亚像素的精确度。
第二，主动轮廓模型可以很容易地在一个有原则的能量最小化的构造中列方程式，并允许引入各种先验知识（比如模型和亮度的分布）来进行鲁棒性图像分割。
第三，它们可以提供光滑的封闭轮廓作为分割结果，而这些轮廓是必需的并且可以很容易应用于更长远的应用，比如模型分析和识别。
目前的主动轮廓模型可以分类成两种主要类型：基于边缘的模型和基于区域的模型。
基于边缘的模型运用局部边缘信息来将主动轮廓吸引到物体边界。
基于区域的模型旨在运用某一确定的区域描述符来确认每个感兴趣的区域，以指引主动轮廓的运动。
然而，一般的基于区域的主动轮廓模型倾向于依赖每个区域的亮度均匀性来做分割。
例如，PC（分段常量）模型就是以在假定每个区域的图像亮度是显著均匀的为基础的。
事实上，亮度不均匀经常通过不同的形式出现在真实图像中。
在医学图像中，就是由于技术的局限或者物体本身引进的伪影。
特别地，在磁共振图像中亮度不均匀就是由不同的磁性区域以及物体变化的磁化性产生的。
一种新的主动轮廓线模型
阶和 二阶 导数 。 和 ｐ分 别为 控制 张
ｎｋｓ 为了减少噪声 的影 响，增强 ｓ ａ ｅ ｎ ｋ 模 ｆ 紧和刚性 的权值 ，其 目的是使 Ｓ ａ ｅ 光 滑且富有 弹性。Ｅ 是外 部能量项 ，一般 …
模型往往采用高斯 函数对原始图像进行平 由图像 的灰 度 、边缘 等 特征 给 出 ，其使 ｎ ｋｓ 医学 图像 处理 中占有越 来越重 要的位 置 ， ｆ滑处 理 。采 用不 同带 宽 的高斯 函数 与 同 Ｓ ａ ｅ朝 着对象边界或其他感兴趣的特征 （ ）１ ｘ， 、 分割 后 的 图像 存 在大 量 的 应 用 。但 是 ， ：一图像卷积 ，得到的一簇图像称为该图 ！移动 。对于给定 的图像 Ｉ ｙ ９部能量项 由于 对象 形状 的 可变性 （ 多样 性 ）及 图 ｆ像相 对 于该 平滑 函数 的 尺度空 间 ，这就 通 常 可 以定 义 为 ： 像质 量的 不 同 ，图像 分割 仍是 一 个十分 Ｊ是 多尺度 的 基本思想 。 困难 的工 作 。尤 其是 ，由于 医学 图像 的 噪声 和人 为 采样误 差 ，使得很 难 应用 传 理 ， 由于 上 述原 因 ，应用 上 述方 法可能 完全失败或必须在分割 结果 中通过 后处理 去除 无效 的 对象 边界 。 为解决 上述 问题 ，变 形模 型 作为 有 前途的方法在医学 图像 分割 中被广泛研 究
（） ５
我们可以发现这两 种方法有 相似 的地 和应用。１ ８ Ｋａｓ 等人提 出了一种动 ９ ８年 ｓ￣ 态轮 廓线模 型（ ｋｅ 算 法。简单 地来 ｝方 ，但 他们 仍然 是两 种 完全 不 同的方 法 ｆ Ｓｎａ ） 讲 ，ｓ ａ ｅ 型就 是一 条可 变形的参数 曲 ｎｋ 模 线 及其相 应 的能 量 函数 ，以最小 化能 量 并 有着 本 质的 区别 ：多尺度 方法 中通 过 选取 不同 的平滑 函数 的参数来 改变 图像 ，
主动轮廓模型的步骤
主动轮廓模型的步骤主动轮廓模型又称为活动轮廓模型或蛇模型，是图像处理和计算机视觉领域常用的一种技术。
它通过将轮廓视为一条能量最小化的曲线，并根据图像的特征不断迭代优化该曲线的形状，从而实现对图像中物体轮廓的精确提取。
下面是主动轮廓模型的详细步骤。
1.初始化：从图像中选择一个适当的区域作为初始轮廓，可以是简单的几何形状，也可以是通过其他方法获得的边缘点集。
2.计算外部能量：根据图像特征计算得到外部能量函数，通常使用梯度信息来测量轮廓与物体边缘的相似度。
典型的外部能量函数包括梯度模值、边缘检测、边缘模型等。
这些能量函数对物体与背景的不同特征进行编码，使轮廓能够根据特定的边缘信息进行调整。
3.计算内部能量：内部能量是为了保持轮廓的平滑度而引入的，它对曲线的长度、曲率等进行约束。
常用的内部能量函数包括曲率、拉普拉斯能量等。
内部能量使得轮廓在变形过程中保持平滑和连续性。
4.优化轮廓：通过最小化总能量函数对轮廓进行优化。
总能量函数由内部能量和外部能量相加组成。
优化过程可以使用梯度下降等方法进行，不断调整轮廓的位置，直到能量最小化为止。
优化后的轮廓将更好地适应物体的边缘。
5.迭代优化：如果优化结果不收敛或者不满意，可以通过迭代优化进行进一步的调整。
在每次迭代中，计算新的能量函数并对轮廓进行优化，直到达到预设的停止准则为止。
6.分割结果提取：当轮廓优化收敛后，可以根据最终的轮廓位置将图像进行分割。
分割结果可以是二值化的掩膜图像，也可以是轮廓线或掩膜线。
7.后处理：对分割结果进行后处理，进一步优化分割效果。
常见的后处理技术包括形态学操作、边缘平滑等。
后处理有助于去除噪声、填充空洞等，提高分割结果的精确性和可靠性。
主动轮廓模型的一种初始轮廓设定方法
第21卷 第4期CT 理论与应用研究 Vol.21, No.4 2012年12月（605-614） CT Theory and Applications Dec., 2012 吕正冬, 刘润华, 吕新荣. 主动轮廓模型的一种初始轮廓设定方法[J]. CT 理论与应用研究, 2012, 21(4): 605-614.Lv ZD, Liu RH, Lv XR. An initial contour method for active contour model[J]. CT Theory and Applications, 2012, 21(4): 605-614.主动轮廓模型的一种初始轮廓设定方法吕正冬，刘润华，吕新荣（中国石油大学（华东），山东 青岛266580）摘要：图像分割是图像处理中至关重要的一步，是进行图像分析与图像理解的基础，分割效果的好坏直接关系到后续的图像处理。
针对目前主动轮廓模型在图像分割领域中分割速度慢的缺点，提出了一种新的初始轮廓设置方法。
首先将图像进行预处理得到一个或几个较粗糙的连续轮廓；然后利用八邻域分割法，检测出该边缘作为梯度矢量流主动轮廓模型的初始轮廓，经过迭代后得到较精确的收敛轮廓。
大量医学图像分割实验表明，运用本文提出的方法能够较好地检测到目标边界，速度快，是一种较为理想的图像分割方法。
关键词：医学图像分割；梯度矢量流；初始轮廓；八邻域分割文章编号：1004-4140（2012）04-0605-10 中图分类号：TP 391 文献标志码：A医学图像分割[1－2]是医学图像处理中非常关键的一步，其目的是在一幅医学图像中将感兴趣的目标提取出来，便于进行后续的医学图像处理。
将一幅图像(,)g x y 进行分割就是将图像划分为满足如下条件的子区域g 1，g 2，…，g N ：（1）1(,)(,)N k k g x y g x y == ，即所有子区域组成整幅图像； （2）(,)k g x y 是连通的区域；（3）(,)(,)k j g x y g x y φ= ，其中1,2,,,1,2,,,k N j N k j ==≠ ，即任意两个子区域不存在公共元素；（4）区域k g 满足一定的均一性条件。
一种基于主动轮廓模型的自适应模板更新算法
一种基于主动轮廓模型的自适应模板更新算法
王剑;王敬东;李鹏
【期刊名称】《光电子技术》
【年(卷),期】2009()1
【摘要】在目标相关跟踪过程中,由于目标的姿态、大小发生变化,所以合理地更新模板极为重要。
而已有的模板更新方法都不能适应目标的姿态和大小变化。
提出了一种模板更新的新方法,该方法以颜色直方图的Bhattacharyya系数为基础,来进行模板更新时机的判断。
并利用主动轮廓模型算法得到目标的边缘,自适应调整模板的大小和内容,从而实现对目标在发生姿态和大小等变化下的可靠跟踪。
【总页数】5页(P42-46)
【关键词】相关跟踪;主动轮廓模型;自适应模板更新;Bhattacharyya系数
【作者】王剑;王敬东;李鹏
【作者单位】南京航空航天大学自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种基于主动轮廓模型的MRI医学图像序列边缘提取算法 [J], 刘正光;马喜妹;邹亮
2.一种基于主动轮廓模型的蚁群图像分割算法 [J], 王晓年;冯远静;冯祖仁
3.一种基于主动轮廓模型的医学图像序列分割算法 [J], 罗希平;田捷;林瑶
4.一种基于主动轮廓模型的连接米粒图像分割算法 [J], 杨蜀秦;宁纪锋;何东健
5.一种改进的基于水平集的主动轮廓模型图像分割算法 [J], 张琦
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感 。通 过 凸化 Ｌ Ｆ模型 的能量 函数， 出一种全局 的 Ｌ Ｆ模 型（ Ｌ Ｆ 。该模 型针对水平集 函数是 凸的， 而可 以通 过任 意初始 化 Ｂ 提 Ｂ ＧＢ ） 从
水平 集函数得到全局最优解 。此外 ， 该模 型不必重新初始化水平集 函数 为符 号距离 函数 ， 从而极大地提高运算效率 。对灰度 不均 匀
ｍｏ ｅ ｓｃ ｎ ｅ ｉｈ ｒ ｓ ｃ ｏ ｌ ｖ ｌ ｓ ｔｆ ｎ ｔ ｎ，Ｓ ｈ ｔｂ ｒ ｉ ａ ｙ ｉ ｉ ａ ｉ ｎ ｅ ｅ ｅ ｍｉｔ ｎ，ａ ｇｏ ａ ｐｉ ｍ ｅ ｕ ｔｉ ｂ ａｎ ｄ ｄ ｌｉ ｏ ｖ ｘ ｗ ｔ ｅ ｐ ｔｔ ｅ ｅ ｅ ｕ ｃｉ ｅ ｏ Ｏ ｔ ａ ｙ ａ ｂ ｔ ｒ ｎ ｔ ｌ ｉ ｇ ｌｖ ｌ ｓ ｔｆ ｅ ｉ ｒ ｉ ｚ ｏ ｌｂ ｏ ｔ ｌ ｍｕ ｒ ｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ｉ ｅ ． Ｍｏ ｅ ｖ ｒｉ ｉ ｕ ｎ ｃ ｓ ａ ｙ ｆ ｒ ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｏ ｒ — ｉｉ ｉｅ ｌ ｖ ｌ ｓ ｔ ｆ ｎ ｔ ｎ ａ ｓ ｎ ｄ ｄ ｓａ ｃ ｎ ｔ ｎ，Ｓ ｈ ｔ ｉ ｇ ｅ ｔ ｐ ｅ ｓ ｕ ｈ ｒ ｏ ｅ ｔ ｓ ｎ ｅ ｅ ｓ ｒ ． ｏ ｄ ｌ ｔ ｅ ｉ ｔ ｚ ｅ ｅ ｅ ｕ ｃｉ ｓ ｉ ｅ ｉ ｎ ｅ ｆ ｃｉ ｈ ｎ ａ ｌ ｏ ｇ ｔ ｕ ｏ Ｏ ｔ ａ ｔ ｒ ａｌ ｓ ｅ ｄ ｐ ｔ ｅ ｙ
医学 图像 的分 割结果表 明， Ｌ Ｆ模 型对水平集 函数 的初始 化不敏 感 ， 于传 统的 Ｌ Ｆ模 型 以及 目前具有代表性 的 ＬＦ模 型。 ＧＢ 优 Ｂ Ｉ 关键词 中 图分 类号 主动轮廓模 型 水平 集 Ｔ３１ Ｐ ９ ＬＦ模型 Ｉ Ａ Ｌ Ｆ模 型 图像分 割 Ｂ
（ ｏｌ ｅｏ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅ ｎ ｅｈ ｏ ｇ Ｘｎ￣ｎ ｎ ｅｓｙｏ ｉａ ｃ ｎ Ｅ ｏｏ ｉ ， ｍｍ ｉ ３ ０ ２ Ｘｎｉｎ Ｃ ｌｇ ｅ ｆＣ ｍ ｕ ｒＳｉ ｃ ｄＴｃｎｌ ｙ， ｉ ｇ Ｕ ｉ ｒｉ ｎ ｎｅａ ｅ ｅ ａ ｏ ｊ ｖ ｔ ｆＦ ｄ ｃｎ ｍｃ Ｕ ｑ ０ １ ， ｉ ａｇ，Ｃ ｉａ ｓ ８ ｊ ｈｎ ）
第２ ９卷 第 ３期
２１ ０ ２年 ３月
计 算机 应 用与 软件
Ｃ ｍｐ ｔｒＡｐ ｌ ａｉ ｎ ｎ ｏｔ ａ ｅ ｏ ｕ ｅ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｄ Ｓ ｆ ｒ ｃ ｏ ｗ
Ｖｏ ＿ ９ Ｎｏ ３ ｌ２ ． Ｍａ ． ０１ ｒ２ ２
一
种 全 局 Ｌ Ｆ主 动 轮 廓 模 型 Ｂ
任 鸽 古力米热 ・ 阿吾旦 曹兴芹
（ 新疆师范大学计算机科学技术学 院 新疆 乌鲁木齐 ８ ０ ５ ３０ ４） 新疆 乌鲁木齐 ８ ０ １ ） ３ ０ ２
（ 新疆财经大学计算机科学与工程学 院
摘
要
Ｌ Ｆ模 型的能量 函数对于水平 集函数是 非 凸的， Ｂ 从而导致应用 Ｌ Ｆ模型分 割的最终结果 对水平 集 函数 的初始化 非常敏 Ｂ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ Ｌ ｄ ｌｅ ｅ ｇ ｎ ｔ ｎ ｉ ｎ ｎ ｃ ｎ ｅ ｉ ｅ ｅ ｅ ｕ ｃｉｎ，ｌａ ｉ ｇｔ ｘ ｒｍｅ ｓ ｎ ｉ ｖｔ ｆＬ Ｆ ｍｏ ｅ ｅ ｍｅ ｔｔ ｎ ｆ ａ ＢＦ ｍｏ ｅ ｎ ｒ ｙ ｆ ｃ ｉ ｓ ｏ — ｏ ｖ ｘ ｗ ｔ ｌ ｖ ｌｓ ｔ ｎ ｔ ｕ ｏ ｈ ｆ ｏ ｅ ｄ ｎ ｅ ｔｅ ｅ ｓｔ ｉ ｏ Ｂ ｄ ｌｓ ｇ ｎ ａｉ ｎ ｌ ｏ ｉ ｙ ｏ ｉ
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文献标 识码
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