基于变分水平集理论的活动轮廓模型在图像分割中的应用研究

发布时间：2017-12-09 04:01

  本文关键词：基于变分水平集理论的活动轮廓模型在图像分割中的应用研究

  更多相关文章： 图像分割 水平集方法 灰度不均匀 核函数 局部灰度信息 凸优化 全局约束函数

【摘要】：基于变分水平集的活动轮廓模型(Active Contour Model)是图像分割技术的热门理论,由于这种图像分割算法综合了人们对各种图像数据的解释和认识,更接近人类的视觉理解,因此得到了学者的广泛关注和研究。水平集方法虽取得了诸多成果,但仍然处于发展阶段,特别是在其理论和应用方面的研究还需要不断探索和完善。本论文针对经典的水平集图像分割模型对灰度不均匀和强噪声图像不能有效分割、容易陷入局部极小、运行速度慢等问题,做了以下创新性的工作:(1)针对低对比度和弱边界对医学图像分割精度的影响,提出一种基于局部信息和全局信息动态结合的测地线活动轮廓模型。该模型结合图像的局部和全局灰度信息构造一个基于区域统计信息的符号压力函数(SPF)来代替GAC模型中的边缘检测函数,能够提高演化曲线在图像分割过程中对弱边界的识别能力;实现了权重参数的动态调节,使得全局项和局部项在分割过程中的不同区域所起的作用更加合理地分布(在靠近目标区域时局部信息起主导作用,远离目标边界时全局信息起主导作用);同时将提出的模型扩展到多相位,可成功应用到脑核磁共振图像的分割中。我们利用高斯滤波器代替传统水平集所用到的耗时的重新初始化过程来对水平集函数进行规则化,使之保持为一个符号距离函数。实验结果表明,相对于一些经典的模型而言,本文提出的模型对轮廓的初始化具有较强的鲁棒性,分割精度和运行速度都有了较大提高。(2)针对传统活动轮廓模型不能准确分割灰度不均匀和高噪声图像,且计算效率比较低的缺点,将核函数引入基于变分水平集的活动轮廓模型,提出一种基于核函数和局部信息的凸优化分割模型。与CV模型类似,该模型也是基于分段常量的假设,对于图像域中的每一点,利用该点所在区域的平均灰度值和其邻域内其它点灰度值的核函数来度量定义局部能量项,然后对图像域上所有点的局部能量进行积分定义整体能量泛函。由于局部信息和核函数的引入使得区域均值的更新更加准确,具有较强的抗噪性;使得轮廓的演化能够克服灰度不均匀性和噪声对分割结果的影响,从而提高了分割的准确性。此外,采用全局最优化技术,得到全局凸分割模型并获取最优解,克服了分割结果对初始值的依赖。最后,为了提高计算效率,采用Split-Bregman方法进行快速求解。实验结果表明,与CV、LBF、Li和RLSM等传统模型相比较,该模型能够很好的克服灰度不均匀性对分割结果的影响,且对噪声和奇异值具有较强的鲁棒性,可获得更高的分割精度和更快的分割速度。(3)针对LBF模型容易陷入局部极小且对背景比较复杂的图像不能准确分割的问题,提出一种融合图像局部灰度信息和全局约束函数的变分水平集图像分割模型。在LBF模型的基础上,引进一种新的全局梯度约束函数用于消除活动轮廓外部区域具有大梯度幅值的线或点,而局部灰度能量项和全局函数这种组合方式的能量能够共同驱动活动轮廓曲线更加准确地达到目标边界,从而避免能量泛函在演化过程中陷于局部极小,增加分割的准确性和稳定性。此外,在能量泛函中,引入水平集函数正则项,可以避免不断地重新初始化水平集函数。实验结果表明,本文模型不仅可以有效地处理低对比度的灰度不均匀图像,减弱噪声对图像分割的影响,并对部分具有复杂背景的医学图像和纹理图像也能得到很好的分割效果。
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 林亚忠;程跃斌;陈武凡;;一种水平集分割的快速算法[J];南方医科大学学报;2006年06期

2 段先华;夏德深;;基于椭圆约束分割心脏MRI图像的水平集模型[J];计算机工程;2007年16期

3 孙涌;王志坚;索丽生;;水平集法对流场相界面应用的分析与研究[J];苏州大学学报(工科版);2007年03期

4 王超逸;汤盈盈;;形状敏度及水平集在结构优化中的运用[J];山西建筑;2008年07期

5 李宏友;汪同庆;叶俊勇;刘青;;一种新的水平集进化模型[J];仪器仪表学报;2008年07期

6 余瑞星;朱冰;吕梅柏;;一种新的水平集停止项函数选取方法研究[J];系统仿真学报;2008年22期

7 董建园;郝重阳;齐敏;;基于策略演化水平集的医学图像快速分割[J];中国图象图形学报;2009年08期

8 陆意骏;陈一民;黄诗华;陈明;姚争为;;基于粒子滤波与改进水平集的人手跟踪[J];计算机工程;2010年13期

9 李静;王军政;梁少敏;沈伟;;基于改进水平集的多运动目标检测方法[J];北京理工大学学报;2011年05期

10 熊友谊;张莹;;基于水平集的海岛(礁)提取[J];测绘与空间地理信息;2012年03期

中国重要会议论文全文数据库 前8条

1 王一波;胡仲翔;姚耀;;基于水平集的激光条纹提取方法[A];2009全国虚拟仪器大会论文集（一）[C];2009年

2 田昊;杨剑;李国辉;;基于变分水平集的遥感影像建筑物检测[A];第18届全国多媒体学术会议（NCMT2009）、第5届全国人机交互学术会议（CHCI2009）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2009）论文集[C];2009年

3 曹晓光;崔林艳;;基于阈值和水平集的尿沉渣图像分割组合算法[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集（1）[C];2008年

4 王斐;赵杰煜;;基于多重网格的水平集图像分割方法[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年

5 梅立超;姜慧研;张柳青;刘洪娟;;基于GPU和水平集的肝脏快速分割方法的研究[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅱ[C];2011年

6 凌和良;邬冬华;刘瑞霞;;变测度的积分型全局优化算法[A];中国运筹学会第七届学术交流会论文集（下卷）[C];2004年

7 程俊霞;;水平集方程在四边形网格上的数值离散方法[A];中国工程物理研究院科技年报(2008年版)[C];2009年

8 金小礼;雷作胜;张浩斌;邓康;任忠鸣;;气泡在不互溶两相流体界面行为的数值模拟[A];第十三届（2009年）冶金反应工程学会议论文集[C];2009年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 韩明;基于水平集表示和均值漂移的运动目标检测与跟踪研究[D];燕山大学;2015年

2 秦传波;基于微型机器人的自动化显微注射系统关键技术研究[D];华南理工大学;2015年

3 刘宇;基于水平集方法和模糊模型的医学图像分割算法研究[D];吉林大学;2016年

4 何昀;基于图像水平集分割的航磁图像信息提取方法研究[D];吉林大学;2016年

5 赵悦;基于能量极小化方法的脑影像分割算法研究[D];吉林大学;2017年

6 张玲;基于变分水平集理论的活动轮廓模型在图像分割中的应用研究[D];太原理工大学;2016年

7 杨红U，

本文编号：1268973