圖像分割中動(dòng)態(tài)輪廓線(xiàn)算法研究及其應(yīng)用.pdf

1、圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一個(gè)極為重要的基本問(wèn)題,其應(yīng)用范圍非常廣泛,幾乎出現(xiàn)在有關(guān)圖像處理的所有領(lǐng)域,并涉及各種類(lèi)型的圖像.其中,動(dòng)態(tài)輪廓線(xiàn)算法是一種比較新穎的求解曲線(xiàn)演化的圖像分割方法,該算法具有許多經(jīng)典圖像分割方法所無(wú)法比擬的優(yōu)點(diǎn),在近年來(lái)得到了廣泛的應(yīng)用,尤其是應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的分割.論文對(duì)動(dòng)態(tài)輪廓線(xiàn)算法目前存在的幾個(gè)主要問(wèn)題,如對(duì)初始輪廓敏感和外部能量場(chǎng)中存在局部最小等,進(jìn)行了研究.首先提出將閾值法與傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)輪廓線(xiàn)算法相結(jié)合的

2、分割方法,先用傳統(tǒng)的閾值分割方法獲得目標(biāo)的大致邊緣,再將其作為動(dòng)態(tài)輪廓線(xiàn)算法的初始邊緣,提高使用單一算法的性能和速度.接著提出將圖像先驗(yàn)知識(shí)與動(dòng)態(tài)輪廓線(xiàn)算法結(jié)合的分割方法,在動(dòng)態(tài)輪廓線(xiàn)算法的約束條件中加入待分割目標(biāo)的形狀信息,能夠避開(kāi)外部能量場(chǎng)中的一些局部最小,同時(shí)可以一定程度上避免邊緣"泄漏".為了從根本上提高動(dòng)態(tài)輪廓線(xiàn)算法的性能,該文從動(dòng)態(tài)輪廓線(xiàn)算法的基本模型入手,提出一種新的參數(shù)動(dòng)態(tài)輪廓線(xiàn)算法的外部能量模型.該方法基于靜電場(chǎng)的庫(kù)侖

3、定律,把輪廓線(xiàn)的運(yùn)動(dòng)建模為一系列正電荷連成的曲線(xiàn)在負(fù)電荷分布的電勢(shì)場(chǎng)中的運(yùn)動(dòng).該模型具有真正的長(zhǎng)程力,能夠?qū)⑤喞€(xiàn)準(zhǔn)確地吸引到目標(biāo)邊緣,同時(shí)可以減少整個(gè)外部能量場(chǎng)具有的局部最小.并可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)選擇Snake收斂的目標(biāo),較其他的動(dòng)態(tài)輪廓線(xiàn)算法更有靈活性.然后,該文根據(jù)外部能量場(chǎng)的性能的要求,對(duì)庫(kù)侖場(chǎng)進(jìn)行推廣,根據(jù)圖像的邊緣特征由算法自動(dòng)選擇合適的參數(shù).推廣后的算法進(jìn)一步消除了噪聲和虛假邊緣的干擾,提高了分割精度,減少了外部能量場(chǎng)中存在