主动轮廓方法,也称为snake,是一种迭代式区域增长图像分割算法。使用主动轮廓算法,您可以在图像上指定初始曲线,然后使用activecontour函数使曲线向对象边界演化。 activecontour函数 BW= activecontour(A,mask,n) 使用主动轮廓将图像A分割成前景(对象)和背景区域。mask参数是一个指定主动轮廓初始状态的二值图像。mask中对...
按照能量函数构造方式的不同,可以将主动轮廓模型主要分为基于边缘和基于区域两类,同时也有一些研究人员提出了基于边缘和区域相结合的主动轮廓模型。 2、基于区域的主动轮廓模型 C-V是一个典型的区域主动轮廓模型,它以图像的像素灰度信息作为能量,巧妙的构造能量函数,然后通过求取能量函数的最小值,最终把目标分割出来。
该方法改进了经典算法的内部能量的计算方式和内外部能量的比例参数并在轮廓迭代过程中修改轮廓关键点的数目和分布得到较好的肺部病理图像病灶边界分割结果 关键词主动轮廓模型 轮廓关键点 能量函数 Applicat ion of an i m proved m eth od based on active con tou r m od el in h ect ic im age seg m en...
1.一种基于视觉显著区域和主动轮廓的图像分割方法,其特征在于,所述方法包括:S1:使用视觉显著区域检测算法对待分割图像进行预处理操作,获取目标种子矩阵sal和目标形状先验矩阵sal;预处理操作中,将待分割图像中所有像素点聚类为K个簇,根据c′ k每个簇的紧凑程度,重新设计紧凑对比度测度ω (C);S2:使用将目标形状先验矩...
1. 基于边界的方法基于边界的分割方法是经典的分割方 法,它一般是根据目标边界处存在局 部特征不连续这一特点,如灰度的剧烈变化,采用边缘算子来提取这些特征不 续的像素点,然后用数学方法将这些点连接成为封闭的区域边界轮廓,进而得 到分割结果。常用的边缘提取算子有 Canny、Sobel、Roberts、Prewitt、Laplace 算子等...
水平集方法在医学图像分割中的一个应用 Application of Level Set Method in Medical Image Segmentation 图像分割是目标识别,资源分类等研究的基础.在医学临床诊断,视频监控计算机视觉等多个林谷都有重要的应用.水平集方法以一种紧凑的方式来表达集合主动轮廓曲线的演化,并且为之提供稳定的数值计算.Chan和Vese提出的基于...
一种基于主动轮廓模型的心脏核磁共振图像分割方法
基于改进主动轮廓模型的图像分割方法研究
本文针对CT灰度值分布得不均匀 导致模糊能量主动轮廓方法的过分割现象,对其所用的全 局像素灰度值的平均值,用高斯窗内灰度值的加权平均值 代替,从而使均值为局部化的均值,这可以缓解灰度值分 布不均匀的现象,从而能较好地分割出CT椎骨。 2 理论基础 2.1 基于模糊能量的主动轮廓模型(FEAC模型) FEAC 模型 [8] ...
主动轮廓模型(Active Contour Model,或称为蛇形模型)是一种边界检测方法,它通过优化一个能量函数使轮廓逐步收敛到目标物体的边界。在模糊边界图像中,该模型能够有效地利用图像的梯度信息,以定位模糊的边界。 深度学习的应用 结合深度学习,特别是卷积神经网络(CNN),可以通过训练模型自动学习图像特征,从而提高分割精度。通...