论文研究-融合局部和全局高斯概率信息的图像分割模型.pdf

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在现有的活动轮廓中,LBF模型、LIF模型和LGDF模型是著名的基于区域的模型。虽然能分割灰度不均匀的图像,但对活动轮廓的初始化和噪声较为敏感。针对该问题,提出一种融合全高斯和局部高斯概率信息的活动轮廓模型。首先由全局高斯模型的全局灰度拟合力和局部高斯模型的局部灰度拟合力的一个线性组合来构造水平集演化力,然后引入这两个拟合力的动态权重以达到该模型的灵活性,实验结果表明,该模型能分割灰度不均的图像,且允许灵活的轮廓初始化,抗噪声性强。
210 014,50(10) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 以及加入长度项约東 L(p)=5(o()v p(x)) dx 于是得到基于全局高斯分布拟合和局部高斯分布拟合 的图像分割模型 5(中,"21(x),2(x,1(x),uc2(x)= a)初始轮廓 e(④,∠1(x)u2(x.,u1(x),2(x)+ vL(D(r))+uP(p(x)) 采用差分方法和最小梯度下降法可得 园 o(y-x)(y)H((y)dy l1(x)= (15) ∫o(y=x)H(p()dp (b)本文方法分割结果 Jo(y-1)I(y)(1-H((y)dy (16) 「o(y-x)(1-(0(y ∫o(y-x)(a2(x)-1()H((y) 「(y-x)H(()dy (c)LBF模型分割结果 ∫o(=x)2(x)-f(y)(1-f((y) O;2(x (18 x)(1-H((y) (y)H(中(y) ugI(x) (1 ∫H(()dy (d)LIF模型分割结果 ∫r(y)1=((y) (1-=H(p(y) ∫(ua(x)-1(y)f(p(y) (21) ∫H((y) (c)LGDF模型分割结果 j(n2(x)-1(1)(1-H(() 1-H(④ 式(11)中参数η的选择,不再是文献[6中,每幅图片选 择一个恒定的常值,而是根据给定图像中像素的位置动 态的改变”。参数”的定义如下 ()LGIF模型分割结果 n=yaverage(LCRw). (1-LCrH) (23) 图1心脏核磁共振图像分割 式中,γ是个固定的常数,CRx表示待分割图像中局 图1所示为一幅128×125心脏核磁共振图像。心 部灰度对比值,定义如下 脏磁共振图像不仅存在着灰度不均匀现象,而且存在较 强的噪声。可以看出,本文模型的分割效果不受圆形初 LCR mix mIn (24)始轮廓位置的影响,分割结果是稳定一·致;而LBF模型 W表示局部窗的大小。Vm和表示局部窗中图像响,均不能得到准确的分割结果,且LGI模型易受参数 灰度的最大值和最小值,V取255 的影响,本实验中均取0000001。在本实验中,初始 轮廓选取的圆心像素点分别为(84,58),(64,58),(54, 5实验结果 58),半径为10,窗口函数参数中的a=5。 本章验证本文模型:(1)对初始轮廓的位置的敏感 图2所示为一幅180×107膀胱磁共振图像分割结 性较小;(2)能分割灰度不均匀图像;(3)具有较强的抗果。膀胱磁共振图像存在明显的灰度不均匀性,本文方 噪声性能。实验平台为 MATLBR2009。采用电脑配置法可以准确地将膀胱图像分割出来,LGD模型虽然也 Pentium Dual-Core CPU,2GB内存。 可以得到和本文一致的结果,但是分割速速偏慢,需循 王海军,张圣燕,柳明,等:融合局部和全局高斯概率信息的图像分割模型 2014,50(10)211 图3所示分别为超声图像、飞机图像及SAR图像分 割结果。图3第一列为超声图像,超声图像存在较强的 乘积噪声,可以看出本文方法对乘积噪声的分割效果也 (a)初始轮廓(b)木文模型分割结果 比较理想。图3第2列为飞机图像,飞机图像背景灰度 充满云,灰度不均匀现象严重,本文方法得到比较满意 的结果,LI馍型虽然得到与本文方法一致的分割结果, 但是需要350次循环分割,耗时30.58s,而本文方法只 (c)LBF模型 (d)LI模型 (e)LGDF模 需50次循环分割,耗时0.68s。图3第三列为SAR图像 分割结果 分割结果 型分割结果 分割结果。SAR图像含有乘性相下斑噪声,实验结果表 图2膀胱磁共振图偬分割结果 明,本文方法可以准确地将SAR图像坦克分割出来,而 其他方法均不能得到准确的分割结果 环分割1650次,耗吋63.15s,而本文方法只需1000次 循环,耗时3670S。LBF模型和IIF则得不到稳定的分6结论 割结果。窗口函数中的参数a=3 提出了一种融合局部和全局高斯信息的活动轮廓 模型,集成了局部高斯模型和全局高斯模型的优点,且 局部能量和全局能量的比例可以根据图像信息动态调 整,从而既能有效地处理灰度不均匀图像,又能容许灵 活的轮廓初始化 (a)初始轮廓 参考文献 [1 Chan T F, Vese L A Active contours without edges IEEE Transactions on Image Processing, 2001, 10: 266-277 [2 Li C, Ka C, et al. Minimization of region (b)本文方法分割结果 scalable fitting energy for image segmentation.IEEE Transactions on Image Processing, 2008, 17(10): 1940-1949 3 Wang L, He L, mishra A, et al. Active contours driven by local Gaussian distribution fitting energy J Signal Pre 2009,89:2435-2447 [4 Zhang K, Song H, Zhang LAc driven by (c)LBF模型分割结果 local image fitting energy[J]. Pattern Recognition, 2010 43(4):1199-1206 [5 Rousson M, Deriche RA variational framework for active and adaptative segmentation of valued images[CW/IEEE Workshop on Motion and video computing, 2002: 52-62 (d)LIF模型分割结果 [6 Wang L, Li C, Sun Q, et aL. Active contours driven by and global intensity fitting energy with applic to brain Mr image segmentation[J]. Computerized Medical Imaging and Graphics. 2009,33: 520-53 [7 Yang Y, Wu B split bregman method for minimization of improved activc contour modcl combining local and (e)LGDF模型分割结果 global information dynamically[J]Journal of Mathemati- 图3超声图像、飞机图像及SAR图像分割结果 cal Analysis and Applications, 2012, 389: 351-366

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