下载文档原格式
基于局部熵拟合能量与全局信息的活动轮廓模型王燕; 段亚西【期刊名称】《《计算机工程》》【年(卷),期】2019(045)012【总页数】8页(P207-213,221)【关键词】活动轮廓模型; 局部熵; 图像分割; 灰度不均匀图像; 全局信息【作者】王燕; 段亚西【作者单位】兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050【正文语种】中文【中图分类】TP3910 概述图像分割是图像处理与计算机视觉领域中的一项研究热点。
在图像分割技术中,活动轮廓模型[1]是重要的组成部分,该模型的基本思想是定义一个边缘曲线的自变量能量泛函,通过使用连续的曲线来表达目标边缘并最小化能量泛函。
当能量达到最小时,其曲线位置就对应着感兴趣目标的轮廓[2]。
根据曲线表达形式的不同,一般可将活动轮廓模型分为参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型。
由于几何活动轮廓模型在处理曲线的拓扑结构时较为灵活,因此得到了广泛应用。
现有的几何活动轮廓模型主要分为2类,即基于边缘的活动轮廓模型[3-5]和基于区域的活动轮廓模型[6-8]。
基于边缘的活动轮廓模型中最具代表性的是测地线活动轮廓(Geodesic Active Contour,GAC)[4]模型,该模型根据梯度的大小来检测边缘并定义一个边缘检测器,以在梯度大的位置使演化曲线停止演化。
但GAC模型受噪声的影响较大,当图像存在噪声时,其很难得到理想的分割效果。
基于区域的活动轮廓模型中最具代表性的是CV模型[6],该模型通过水平集方法[5]定义内部能量和外部能量,将图像内部和外部当作是灰度均匀的2个部分,然后最小化能量泛函以驱使演化曲线进行演化。
CV模型在分割灰度均匀的图像时具有良好效果,且对噪声不敏感,但其难以处理灰度不均匀的图像。
文献[9]构建一种区域尺度拟合(Regional Scale Fitting,RSF)模型,其克服了CV模型不能分割灰度不均匀图像的缺点。
RSF 模型利用了图像的局部信息并引入了高斯核函数,但其将局部区域灰度分布看作常数,因此,对局部区域灰度变化不够敏感,且容易受初始轮廓位置的影响而陷入局部极小值。
一种快速的最小路径活动轮廓模型ChaoHan;原晓梅【期刊名称】《图象识别与自动化》【年(卷),期】2004(000)001【摘要】本文提出了一种新颖的适用于轮廓提取的最小路径活动轮廓模型，该方法需要4个步骤：(1)用户通过交互界面在预提取的边界上或边界附近设置一些初始化的点。
(2)在两个端点之间定义一个观测窗。
(3)利用基于二次曲线的图形搜索法来寻找边缘。
(4)“扭动”程序用来校正边缘，且可以降低对初始点选择的搜索敏感度。
其中，后三个步骤是自动执行的。
在此方法中，观测窗能系统地为以后的图形搜索提供新的节点连接。
此方法不同于传统的图形搜索中的逐行或逐列法。
此外，这种图形搜索法也提出了一种用于设计“扭动”程序的方法，此程序通过观测窗中产生的一些近似垂直于自身的置换矢量来达到优化轮廓线的目的。
本文提出的最小路径活动轮廓模型加快了搜索速度，且减少了传统图形搜索法中频繁出现的“公制误差”，例如动态规划最小路径方法(DPMP)。
【总页数】10页(P21-30)【作者】ChaoHan;原晓梅【作者单位】无【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.一种基于最小路径的通信网络可靠性分析 [J], 陈坚;孙小菡;张明德2.一种测地线活动轮廓模型的快速算法 [J], 张博;苏永利;张书玲3.一种基于最小路径的多播路由优化算法 [J], 沈根海4.参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法 [J], 陈红;于晓升;吴成东;孙鹏5.基于局部灰度差异的快速自适应活动轮廓模型分割腮腺导管 [J], 邓旋;兰天俊;张明慧;陈之锋;陶谦;卢振泰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
融合局部和全局图像信息的活动轮廓模型一、绪论1.1 研究背景和意义1.2 相关研究述评1.3 论文研究内容和主要贡献1.4 论文结构安排二、活动轮廓模型的理论基础2.1 活动轮廓模型的发展历程2.2 活动轮廓模型的基本框架及其优缺点2.3 局部与全局信息的融合方法三、融合局部和全局图像信息的方法3.1 局部特征提取和描述3.2 全局形状信息提取方法3.3 局部与全局信息的融合策略四、实验结果和分析4.1 数据集及评价指标4.2 实验结果分析及效果对比4.3 影响融合效果的因素分析五、结论与展望5.1 实验结果总结5.2 论文研究成果及应用前景5.3 存在问题及下一步研究方向参考文献一、绪论1.1 研究背景和意义在计算机视觉领域，形状分析是一个重要而又具有挑战性的研究方向。
形状分析可以被应用于医学图像处理、图像识别、虚拟现实等领域，如对于医学图像处理，识别图像中的各种器官的轮廓信息，对于诊断疾病以及进行外科手术规划具有重要作用；而对于计算机视觉领域，对于识别和跟踪物体、对图像进行分割和特征提取也是非常关键的。
因此，如何精确、高效地获取图像中的形状信息是十分重要的。
目前已经有很多形状分割算法被提出，其中活动轮廓模型被认为是一种比较成功的算法之一。
传统的活动轮廓模型只利用了全局的形状信息进行分割，而没有考虑到局部信息的影响，因此在处理一些具有复杂结构的图像时，分割效果并不理想。
局部信息对于分割是非常重要的，例如在分割前，疑似病变区域的位置可以通过局部信息得到更精确的定位。
为了解决传统活动轮廓模型的局限性，本文提出了一种融合局部和全局图像信息的活动轮廓模型，通过将局部和全局信息结合起来，得到了更好的分割效果，为图像分析和计算机视觉领域的进步做出了贡献。
1.2 相关研究述评活动轮廓模型是一种广泛应用于图像分割领域的模型，自1990年代初被提出以来，它已经有了多种改进和拓展，如level set 方法、形变能量函数等。
基于局部模型匹配的目标轮廓跟踪刘万军;刘大千;费博雯【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)017【摘要】在复杂背景下，传统轮廓跟踪方法会发生漂移，甚至丢失目标。
针对上述问题，提出一种基于局部模型匹配（LMM）的目标轮廓跟踪算法。
利用超像素技术结合EMD相似性度量构建局部特征模型，从而进行局部模型匹配。
结合粒子滤波的Snake模型作提取目标轮廓，实现目标轮廓精确跟踪。
实验结果表明，该算法在目标形变、部分遮挡、复杂背景等条件下均具有较高的跟踪成功率。
与多种目标轮廓跟踪算法进行对比，该算法具有较高的准确性和鲁棒性。
%The traditional tracking methods make moving target easily drift, even result into the loss of the moving target under the complex background. Focusing on these problems, it proposes a object contour tracking algorithm based on Locally Model Matching(LMM). It uses super-pixel combining with the EMD similarity measure to build locally features model. It carries on locally model matching. The Snake model combines particle filter which extracts the target contour to achieve contour tracking accurately. The experimental results indicate that the proposed moving target tracking method maintaines a higher success rate that is under the conditions of the target deformation, partial occlusion and complex background. Compared with other moving target contour tracking methods, the proposed algorithm possesses accurateness and robustness.【总页数】6页(P188-193)【作者】刘万军;刘大千;费博雯【作者单位】辽宁工程技术大学软件学院，辽宁葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学软件学院，辽宁葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学软件学院，辽宁葫芦岛125105【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于局部灰度分析的红外图像轮廓跟踪算法 [J], 夏涛;黄士科;陈海清2.基于多特征的目标轮廓跟踪 [J], 吴西燕;董方敏;刘勇;蔡岭3.基于粒子滤波的目标主动轮廓跟踪算法 [J], 季玉龙;杨光;戈文一4.基于局部显著边缘特征的红外图像目标轮廓跟踪算法 [J], 张正本;刘丹5.基于局部显著边缘特征的红外图像目标轮廓跟踪算法 [J], 张正本;刘丹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于区域相似度的局部拟合活动轮廓模型黄永刚;梁新刚【摘要】To overcome the disadvantage of Local Binary Fitting(LBF)model that it cannot segment texture image and has too slow convergence speed,an active contour model combining local fitting energy and regional similarity is presented.It introduces an acceleration factor based on image gradient information and a similar term based on local similarityfitting.Image noise can be inhibited and segmentation accuracy is improved by introducing similarity information of regional intensity distributions into the energy function.The speed of image segmentation can be improved by introducing gradient information to amplify the driving force nearby the objective pared with the LBF model,the presented model can be more rubust to noise,can segment texture image,and has a high rate of segmentation.%针对局部二值化拟合（LBF）模型不能分割纹理图像和收敛速度慢等问题，提出一种结合局部拟合与区域间相似度的活动轮廓模型。
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。
