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一种新的结合图像梯度的局部活动轮廓模型

一种适用于血管图像分割的活动轮廓模型

第27卷 第5期2010年 10月 生物医学工程学杂志 Journal of Biomedical E ngineering V ol.27 N o.5 October 2010 一种适用于血管图像分割的活动轮廓模型3 田 飞 杨 丰Δ 刘国庆 (南方医科大学生物医学工程学院,广州510515) 摘 要:本文提出了一种适用于血管图像分割的活动轮廓模型。根据局部轮廓曲线与血管边界的吻合状况,该模型能够自适应地调节能量方程中全局强度信息和局部强度信息的比重。实验结果表明,此模型能够有效地应用于非均匀、含噪声血管造影图像的分割。与其它方法相比,该方法对轮廓曲线的初始位置不敏感,且无需对引入参数进行人工调节。 关键词:Chan2Vese模型;图像分割;灰度非均匀;LBF模型 中图分类号 TP391.41 文献标识码 A 文章编号 100125515(2010)0520968206 An Active Contour Model Applied to V ascular Image Segmentation Tian Fei Yang Feng Liu G uoqing (Depart ment of B iomedical Engineeri ng,S out hern Medical Universit y,Guangz hou510515,China) Abstract:In this paper is presented an active contour model applied to vascular image segmentation.This model can adaptively adjust the proportion of global and local intensity information in accord with the anastomosis status be2 tween local contour and boundaries.Our method is able to work effectively on segmentation of angiographic image with intensity inhomogeneity and https://www.wendangku.net/doc/5917920870.html,pared with other methods,our method is not sensitive to initialization and it eliminates the need for manual adjustment of new parameter. K ey w ords:Chan2Vese model;Image segmentation;Intensity inhomogeneity;LBF model 引言 血管图像分割是循环系统血管分析的一个重要组成部分,也是血管三维重建、定量分析的基础。由于血管中造影剂的分布不均往往造成血管在血管造影图像中亮度非均匀,加上图像噪声的影响,使得血管很难从造影图像中分割出来。在众多的图像分割方法/算法中,基于曲线演化的活动轮廓模型因其演化过程与处理结果是一条清晰、完整的目标轮廓曲线,而成为当前研究热点对象,大量的活动轮廓模型被提出并应用于图像分割和计算机视觉处理。目前存在的活动轮廓模型主要被分成两类:基于边界的活动轮廓模型[123]和基于区域的活动轮廓模型[429]。基于边界的活动轮廓模型依靠目标边界的图像梯度终止轮廓曲线的演化。因此基于边界的活动轮廓模型容易跨过弱边界发生“泄漏”现象。与基于边界的活动轮廓模型相比,基于区域的活动轮廓模型不依 3国家自然科学基金资助项目(60672115) Δ通讯作者。E2mail:yangf@https://www.wendangku.net/doc/5917920870.html, 赖目标边界的梯度信息,因此对弱目标边界的图像具有较好的分割效果。在众多基于区域的活动轮廓模型中,C2V模型[5]得到较为广泛的应用。C2V模型又被称为分段常量(PC)模型,该模型基于假设图像由一系列的灰度均匀区域构成。但是,对于一些含有非均匀特性的血管造影图像,C2V模型往往很难把非均匀血管准确地从背景中分割出来。 为克服灰度非均匀给医学图像分割带来的困难,Li等[8]提出了一种局部二元拟合(local binary fitting,LBF)能量模型。LB F模型使用了局部图像灰度信息,能够解决灰度非均匀性给图像分割带来的问题。但是,LB F模型的局部特性使得该模型对初始轮廓曲线的位置较为敏感。为了克服这种现象,Wang等[9]提出了一种利用全局和局部强度拟合信息的活动轮廓模型。在该模型中,能量泛函是由一个局部强度拟合能量项和一个辅助的全局强度拟合能量项组成。由于含有全局强度拟合能量,该模型能够在一定程度上降低活动轮廓曲线对初始位置的敏感性,同时增大了活动轮廓曲线收敛到非均

目标跟踪相关研究综述

Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2015, 4(3), 17-22 Published Online August 2015 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/5917920870.html,/journal/airr https://www.wendangku.net/doc/5917920870.html,/10.12677/airr.2015.43003 A Survey on Object Tracking Jialong Xu Aviation Military Affairs Deputy Office of PLA Navy in Nanjing Zone, Nanjing Jiangsu Email: pugongying_0532@https://www.wendangku.net/doc/5917920870.html, Received: Aug. 1st, 2015; accepted: Aug. 17th, 2015; published: Aug. 20th, 2015 Copyright ? 2015 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.wendangku.net/doc/5917920870.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Object tracking is a process to locate an interested object in a series of image, so as to reconstruct the moving object’s track. This paper presents a summary of related works and analyzes the cha-racteristics of the algorithm. At last, some future directions are suggested. Keywords Object Tracking, Track Alignment, Object Detection 目标跟踪相关研究综述 徐佳龙 海军驻南京地区航空军事代表室,江苏南京 Email: pugongying_0532@https://www.wendangku.net/doc/5917920870.html, 收稿日期:2015年8月1日;录用日期:2015年8月17日;发布日期:2015年8月20日 摘要 目标跟踪就是在视频序列的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标的位置,建立起运动目标在各幅图像中的联系。本文分类总结了目标跟踪的相关工作,并进行了分析和展望。

基于方向气球力活动轮廓模型的图像分割

邮局订阅号:82-946360元/年 技 术创新 图像处 理 《PLC技术应用200例》 您的论文得到两院院士关注 基于方向气球力活动轮廓模型的图像分割 ImageSegmentationUsingDirectionalBalloonForceActiveContourModel (江苏科技大学)祖克举 周昌雄 Zu,KejuZhou,Changxiong 摘要:针对传统参数活动轮廓模型存在对轮廓线初始位置敏感的缺点,提出了方向气球力活动轮廓模型并应用于MRI图像 分割。该模型利用底层图像分割的结果确定外力的方向,使气球力方向始终指向目标边界,引导轮廓线变形。 当轮廓线运动到目标边界附近时,在高斯势力作用下继续变形,完成图像高层分割。 实验结果表明,该模型与轮廓线初始位置无关,能实现MRI图像的自动分割。 关键词:图像分割;方向气球力;活动轮廓模型;高斯势力 中图分类号:TP391 文献标识码:AAbstract:Traditionalparametricactivecontourmodelissensitivetotheinitialposition.Animprovedexternalforcefortheactivecon- tour,calleddirectionalballoonforceisproposedtoaddressproblemassociatedwithinitializationandisusedtosegmentMRIimages.Inthismodelthedirectionoftheforceisdecidedbytheresultsoflow-levelsegmentationandalwayspointstoobjectboundarytomakethecontourdeform.Inthevicinityofobjectboundary,Gaussianpotentialforcedrivesthecontourtowardsboundaryandhigh-levelsegmentationisimplemented.TheexperimentsofsegmentingleftventricleMRIimagesshowthatthismodelbeindependentoftheinitialpositionandcansegmentimageautomatically. Keywords:imagesegmentation;directionalballoonforce;activecontourmodel;Gaussianpotentialforce 文章编号:1008-0570(2006)10-3-0301-03 引言 Kiss等提出的经典参数活动轮廓模型在图像感兴趣区域定义一条带有能量的样条曲线,曲线在自身内力和图像信息产生的外力共同作用下使曲线沿能量降低的方向形变,最终收敛到目标的边界。 在活动轮廓模型中外力一般取高斯势力,它是图像灰度梯度的负值,在图像灰度变化均匀区域,高斯势力为零,不提供任何引导轮廓线变形的信息,轮廓线在内力的作用下最终收缩为一个点。高斯势力只包括图像局部信息,所以只有当初始轮廓线在目标边界附近时,才能收敛到实际目标边界,在远离目标区域时迅速下降为零。针对这一缺点,Cohen提出附加另外一种外力———气球力的活动轮廓模型。气球力垂直于 轮廓线指向外法线方向,使轮廓线向外扩张,当初始轮廓线全部位于目标区域内部时,能正确收敛到实际的目标边界。当初始轮廓线全部位于背景区域或跨越目标和背景两个区域时,气球力模型无法使轮廓线收敛到实际的目标边界。文献通过结合小波系数,在气球力模型基础上,提出了有向图像力(DIF)的概念,图像经过离散小波变换后,通过判断小波系数,取得过零点的方向和模值,再通过与Snake轮廓线的法向方向点乘得到DIF,该模型在判定图像力方向时只利用了局部信息,虽然能解决尖角和凹陷问题,但算法有时不稳定,且由于采用小波变换,计算时间明显提高。Xu提出的梯度向量流(GradientvectorFlowGVF)是通过扩散方程把梯度信息扩展到更远的均匀区域,能使远离目标边界的初始轮廓线收敛到凹形目标边界,由于需要解扩散方程,GVF计算量很大。为此在气球力Snake模型中融入图像全局信息,使得气球力可以根据底层图像的分割结果选择形变方向,指导高层图像分割。模型既能保持气球力模型稳定、抗干扰能力强的特点,同时与轮廓的初始位置无关,能够实现图像的自动分割。 1气球力Snake模型 参数活动轮廓模型在数学上可定义为X(s)=(x(s),y(s))的集合,其中X(s)是轮廓线上的二维坐标点,s是归一化的弧长,取值为0≤s≤1,轮廓线的能量函数为 (1) 其中Eint为内部能量,Eext为外部能量,通过最小化(1)式,轮廓线沿能量降低方向变形,其中 (2) (2)式中的右边第一项为弹性能量,第二项为刚性能量。a(s),β(s)分别为弹性系数和刚性系数,一般取常数。内部能量控制着轮廓线的平滑性和连续性。 (3) 其中,为I(x,y)图像的灰度值,Gσ(x,y)表示标准偏差为σ的二维高斯滤波算子,*是卷积算子,为梯度算子,Gσ*I为平滑滤波 2 (())[()()]P X s G x y I x y σ=??? ?祖克举:硕士研究生讲师 江苏省教育厅自然科学基金资助项目(2002316) 301--

一种自动提取目标的主动轮廓法

第31卷第5期 光 子 学 报 V o l.31No.5 2002年5月 ACTA PHOT ONICA SINICA M ay2002  一种自动提取目标的主动轮廓法 李熙莹 倪国强 (北京理工大学光电工程系,北京100081) 摘 要 提出一种新的广泛应用于数字图象分析和计算机视觉的主动轮廓(Snake)模型,引入作用方向可以自适应变化的外加强制力,使控制点能够不依赖于初始轮廓而快速地收敛 到目标的真实轮廓;初始轮廓自动确定;控制点的数目可以自适应地改变;能够在背景比较 复杂的图象中实现对目标轮廓的提取.用该模型对空中目标的红外图象进行的实验结果表 明其具有很好的鲁棒性和实用性. 关键词 主动轮廓法;Snake;红外图象;轮廓提取 0 引言 主动轮廓模型又称为Snake模型,是由Kass 于1987年提出的1,它融合了分割过程的三个阶段,使得检测得到的目标边界就是一光滑连接的曲线.其主要思想是定义一个能量函数,在Snake由初始位置向真实轮廓逐渐靠近时,寻找此能量函数的局部极小值,即通过对能量函数的动态优化来逼近目标的真实轮廓.此能量函数主要由内部能量函数及外部能量函数组成.内部能量函数考虑包络本身的连续性和各点曲率的大小;外部能量函数则主要涉及到图象的一些具体情况,如图象灰度变化的梯度等因素. Kass的Snake模型中,用参量表示轮廓线v(s)=(x(s),y(s))(s为轮廓弧长),其能量函数定义为  E*snake=∫10E snake(v(s))d s  =∫10[E int(v(s))+E image(v(s))+E con(v(s))](1)式中,E int表示主动轮廓线的内部能量,也叫内部力;E image表示图象作用力产生的能量,也叫图象力;E con表示外部限制作用力产生的能量,叫约束力.后两项和称为外部能量E ext=E image+ E con.内部力起到平滑轮廓、保持轮廓连续性的作用;图象力表示轮廓点与图象局部特征吻合的情况;约束力是各种人为定义的约束条件. Kass的算法存在要求外力可微、不稳定、控制参量无法确定、计算量大和时间开销大等缺点. Amini2、William s3等人改进了Kass的算法,引入硬强制力,且大大提高了运行速度(Amini的算法运算量为O(m3n)Williams的Gr eedy算法运算为O(mn),m为迭代的领域大小,n为Snake控制点的数目).不过,它们仍存在一些问题,如迭代效果依赖于初始轮廓点的选取;控制点在迭代中向高曲率边缘堆积;控制点数目固定不变,不能随目标大小变化调节等.有许多研究者针对原始Snake的缺点进行了模型改进或算法改进,如对角点判定的阈值选取方法加以改进、按照一定的规则调节控制点间距、采用不同的图象特征能量模型4,5等,不过对于初始轮廓点依然敏感或运算比较复杂。 本文以William的Greedy算法为参考,提出了一种自动的主动轮廓法(Auto-Snake),引入作用方向可自适应变化的外加强制力,从而使控制点能快速地收敛到目标的真实轮廓,不依赖于初始轮廓;初始轮廓自动确定,无需人工干预;控制点的数目可以自适应地改变;明确了各个参量的选择.该算法不仅继承前人算法的优点,而且保证算法快速收敛,适用于多种场合,在背景比较复杂的图象中也可以实现对目标轮廓的提取. 1 K ass的主动轮廓法能量模型 Kass和Snake模型中,内部能量可表示为轮廓对弧长的一阶导数项v s(s)和二阶导数项v ss(s)

基于主动轮廓模型的图像分割算法

2007年第4期 漳州师范学院学报(自然科学版) No. 4. 2007年 (总第58期) Journal of Zhangzhou Normal University (Nat. Sci.) General No. 58 文章编号:1008-7826(2007)04-0041-06 基于主动轮廓模型的图像分割算法 高 梅1 , 余 轮2 (1. 福建行政学院, 福建 福州 350002; 2. 福州大学 物理与信息工程学院, 福建 福州 350002) 摘 要: 主动轮廓模型算法是目前流行的图像分割算法, 其主要优点是无论图像的质量如何, 总可以抽取得 到光滑、封闭的边界. 本文综述了主动轮廓模型算法的发展概况, 并分类介绍了各算法的特点. 此外, 本文还给出 了算法发展的方向, 以及今后研究所面临的关键问题. 关键词: 图像分割 ; 主动轮廓模型 ; 水平集方法 ; 纹理分割 中图分类号: TP391.41 文献标识码: A 1 引言 图像分割的任务是把图像分成互不交叠的有意义的区域,每个区域内部的像素都具相似性,而在边界处具有非连续性. 它是图像分析和理解的首要一步,分割结果的好坏直接影响对图像的理解. 由于尚无通用的分割模型,现有的分割算法都是针对具体问题的,因此,图像分割的研究多年来仍然受到人们的高度重视[1]. 基于变分的方法是近年来研究颇为活跃的一个分支,它将图像分割问题表达为能量函数的最小化,并由变分原理将其转化为偏微分方程的求解[2]. 相比于传统的区域分割方法,变分方法可以通过定义能量函数,综合考虑几何约束、与图像内容有关的约束条件,获得更加自然的分割效果. 主动轮廓模型是目前流行的基于变分的图像分割算法[3]. 其主要优点是无论图像的质量如何,总可以抽取得到光滑、封闭的边界. 它的基本思想是在图像上定义一个初始轮廓线,通过最小化能量函数,驱使轮廓线形变运动至目标边界. 早期的主动轮廓模型存在一定的限制,它对初始值比较敏感,尤其是不具备自动拓扑变化能力;水平集方法则通过将轮廓线看作演化曲线,能够对其拓扑变化进行很自然地处理,同时也降低对初值的敏感性[4]. 结合水平集方法的主动轮廓模型因而被广泛地应用于图像处理与计算机视觉领域. 2 主动轮廓模型方法概述 上世纪八十年代后期,Kass 等人突破了传统的分层视觉模型,提出称为Snake 的主动轮廓模型,开创了基于形变模型的图像处理的先河[5]. 近二十年来,相关改进和扩展研究已经不仅仅局限于最初的图像分割领域,而被越来越多的研究者成功地运用于计算机视觉的其它领域,如图像复原、运动跟踪、3D 重建等等[6]. Snake 是一条闭合的参数曲线))(),(()(s y s x s =C ,参数]1,0[∈s ,它能主动地调整其形状和位置,使能量函数达到最小[3]: ()∫++=1 0 ))(( ))(( ))(( )(ds s E γs E βs E C E con img int C C C α 其中,Snake 的移动由三项共同控制:内部能量int E 确保曲线的光滑度和规则性;图像能量img E 吸引Snake 移至期望的图像特征,比如边缘;约束能量con E 指定一些求解约束. 式中的内部能量常用曲线弧长和曲率 收稿日期: 2007-06-22 作者简介: 高 梅(1964-), 女, 河北省南和县人, 讲师.

图像处理习题

习题一 1.请说明图像数学表达式 I =f(x, y, z, λ, t)中各参数的含义,该表达式代表哪几种不同种类的图像 图像数学表达式I = f ( x , y , z , λ , t ) 中,(x,y,z)是空间坐标,λ是波长,t 是时间,I 是光点(x,y,z)的强度(幅度)。 上式表示一幅运动 (t) 的、彩色/多光谱 (λ) 的、立体(x,y,z)图像。 2.存储一幅1024x768,256个灰度级的图像需要多少bit一幅512x512的32bit真彩图像的容量为多少bit (1)一幅 1024×768,256 个灰度级的图像的容量为:b=1024×768×8 = 6291456 bit (2)一幅512×512的32位真彩图像的容量为:b=512×512×32=8388608 bit 3.写出“*”标记的像素的4邻域、对角邻域、8邻域像素的坐标(坐标按常规方式确定) 4.简述二值图像、灰度图像与彩色图像的区别RGB彩色图像与索引彩色图像有什么区别 5.简述直方图均衡化的基本原理。 直方图均衡化方法的基本思想是,对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。因为灰度分布可在直方图中描述,所以该图像增强方法是基于图像的灰度直方图。 6.在一个线性拉伸中,当a,b取何值时,可将双峰直方图的两个峰分别从23和155移到16和240画出灰度变换函数和两个直方图的形状。 变换函数为:,则 16=23a+b; 240=155a+b 于是:a=,b=-23。(两个直方图峰值之间距离拉开) 7.图像灰度变换增强有那几种方式,简述其原理。 灰度变换、直方图处理、图象的代数运算 线性变换和非线性变换,非线性变换包括对数变换和指数变换等 8.说明RGB模型和HSI模型各参数的含义. I:表示光照强度或称为亮度,它确定了像素的整体亮度,而不管其颜色是什么。 H:表示色度,由角度表示。反映了该颜色最接近什么样的光谱波长(既彩虹中的那种颜色)0°为红色,120°为绿色,240°为蓝色。0 °到240°覆盖了所有可见光谱的颜色,240°到300°是人眼可见的非光谱色(紫色)。 S:饱和度,饱和度参数是色环的原点到彩色点的半径长度。在环的外围圆周是纯的或称饱和的颜色,其饱和度值为1。在中心是中性(灰色)影调,即饱和度为0。 9.说明伪彩色图像处理的主要方法 灰度分层灰度变换频域滤波 10.图像亮度增大或减小时,图像直方图如何变化当图像对比度增大或减小时,图像直方图如何变化画出示意图。 当图像的亮度增大时,直方图向右平移;当图像的亮度减小时,直方图向左平移。

图像分割文献综述

文献综述 图像分割就是把图像分成各具特色的区域提取感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤,是一种基本的计算机视觉技术。 图像分割起源于电影行业。伴随着近代科技的发展,图像分割在实际中得3到了广泛应用,如在工业自动化、在线产品检验、生产过程控制、文档图像处理、遥感和生物医学图像分析、以及军事、体育、农业工程等方面。总之,只要是涉及对对象目标进行特征提取和测量,几乎都离不开图像分割。所以,对图像分割的研究一直是图像工程中的重点和热点。 自图像分割的提出至今,已经提出了上千种各种类型的分割算法。由于分割算法非常多,所以对它们的分类方法也不尽相同。我们依据使用知识的特点与层次,将其分为基于数据和基于模型两大类。前者是直接对当前图像的数据进行操作,虽然可以利用相关的先验信息,但是不依赖于知识;后者则是直接建立在先验知识的基础上,这类分割更符合当前图像分割的技术要点,也是当今图像分割的主流。 基于数据的图像分割算法多数为传统算法,常见的包括,基于边缘检测,基于区域以及边缘与区域相结合的分割方法等等。这类分割方法具有以下缺点,○1易受噪声和伪边缘影响导致得到的边界不连续,需要用特定的方法进行连接;○2只能提取图像局部特征,缺乏有效约束机制,难以获得图像的全局信息;○3只利用图像的底层视觉特征,难以将图像的先验信息融合到高层的理解机制中。这是因为传统的图像处理算法都是基于MIT人工智能实验室Marr提出的各层相互独立、严格由低到高的分层视觉框架下进行的。由于各层之间不存在反馈,数据自底向上单向流动,高层的信息无法指导底层特征的提取,从而导致底层的误差

不断积累,且无法修正。 基于模型的分割方法则可以克服以上缺陷。基于模型的分割方法可以将分割目标的先验知识等有用信息融合到高层的理解机制之中,并通过对图像中的特定目标对象建模来完成分割任务。这是一种自上而下的处理过程,可以将图像的底层视觉特征与高层信息有机结合起来,因此更接近人类的视觉处理。基于模型的图像分割方法主要包括:○1基于统计模型的分割方法;○2基于神经网络的分割方法;○3基于形变模型的分割方法。 主动轮廓模型(Active Conlour Model, ACM)(又称活动轮廓模型,变形曲线模型)的研究背景及发展状况。 即Snake模型,最初由Kass等人于1998年提出,并成功应用于图像分割方面。这种模型通过建立与参数化曲线C相关的能量函数,然后优化该能量函数,使轮廓向目标边界演化,并在目标边界处达到最优值。 1987年Kass、Witkin和Terzopoulos首次提出主动轮廓模型,并成功应用于图像分割、视频跟踪等相关应用。这种模型对Marr提出的各自独立分层图像处理模型提出了挑战,它将图像本身的底层视觉属性(如边缘、纹理、灰度、色彩等)与待分割目标的先验信息(如形状、亮度、色彩等)以一种有机的方式——能量函数的形势结合起来,最终得到待分割目标的完整表达。能量函数一般由两部分构成:内部能量函数和外部能量函数。一般说来,内部能量函数嵌入了对目标特征约束的先验性假设,以及保持轮廓本身特性(如光滑性和刚性)的约束条件;而外部能量函数则根据图像的数据特性(如边缘特性、区域特性等)构造

最新数字图像处理练习题

1、考虑如下所示图像子集: (1)令V={0,1},计算p 和q 之间的4,8,m 通路的最短长度; (2)令V={1,2},仍计算上述3个长度。 2、对于离散的数字图像,则变换函数T(rk)的离散形式可表示为: ∑∑==-=-==k j j k j j r k k n MN L r p L r T s 001)()1()( 上式表明,均衡后各像素的灰度值sk 可直接由原图像的直方图算出。 例 假定有一幅总像素为n=64×64的图像,灰度级数为8,各灰度级分布列于表中。对其均衡化计算过程如下。若在原图像一行上连续8个像素的灰度值分别为:0、1、2、3、4、5、6、7,则均衡后,他们的灰度值为多少? 3 、

4、在位图切割中,就8比特图像的位平面抽取而言 (1)通常,如果将低阶比特面设为零值,对一幅图像的直方图有何影响? (2)如果将高阶比特面设为零值将对直方图有何影响? 答:(1)如果将低阶比特面设为零,图像的不同灰度级的个数会减少,即某些灰度级的像素数会丢失,而像素总数是不变的,丢失的像素转移到其它未丢失的灰度级上,从而图像的直方图密度变低; (2)当图像高阶比特面设为零,高灰度级的像素会丢失,丢失的像素都转移到低灰度级上,从而导致图象直方图只有低灰度区,高灰度区直方图均为零。

5、有一数字序列为: (106,114,109,145,177,186,188,182,187) 1)利用一维三点平滑模板(1/3,1/3,1/3)对数据进行平滑。 2)利用一维拉普拉斯算子(1,-2,1)对数据进行锐化。 (边缘处理方式自定义,写出如何定义) 答:边缘处理方式为边缘灰度由相邻灰度(处理过的)替代。 1)平滑后的序列为 (110,110,123,144,170,184,186,186) 2)锐化算子 (-13,-13,41,-4,-23,-7,-8,11,11) 锐化后的序列为 (119,127,68,149,180,193,196,171,176) 6、近似一个离散导数的基本方法是对f(x+1,y)-f(x,y)取差分。试找到空域一阶微分滤波器传递函数在频域中进行等价的操作H(u,v) 。

《数字图像处理》课后作业2015

《数字图像处理》课后作业(2015) 第2章 2.5 一个14mm?14mm的CCD摄像机成像芯片有2048?2048个像素,将它聚焦到相距0.5m远的一个方形平坦区域。该摄像机每毫米能分辨多少线对?摄像机配备了一个35mm镜头。(提示:成像处理模型见教材图2.3,但使用摄像机镜头的焦距替代眼睛的焦距。) 2.10 高清电视(HDTV, High Definition TV )使用1080条水平电视线(TV Line)隔行扫描来产生图像(每隔一行在显像管表面画出一条水平线,每两场形成一帧,每场用时1/60秒,此种扫描方式称为1080i,即1080 interlace scan;对应的有1080p,即1080 progressive scan,逐行扫描)。图像的宽高比是16:9。水平电视线数(水平行数)决定了图像的垂直分辨率,即一幅图像从上到下由多少条水平线组成;相应的水平分辨率则定义为一幅图像从左到右由多少条垂直线组成,水平分辨率通常正比于图像的宽高比。一家公司已经设计了一种图像获取系统,该系统由HDTV图像生成数字图像,彩色图像的每个像素都有24比特的灰度分辨率(红、绿、蓝分量各8比特)。请计算不压缩时存储90分钟的一部HDTV电影所需要的存储容量。 2.22 图像相减常用于在产品装配线上检测缺失的元件。方法是事先存储一幅对应于正确装配的产品图像,称为“金”图像(“golden” image),即模板图像。然后,在同类型产品的装配过程中,采集每一装配后的产品图像,从中减去上述模板图像。理想情况下,如果产品装配正确,则两幅图像的差值应为零。而对于缺失元件的产品,其图像与模板图像在缺失元件区域不同,两幅图像的差值在这些区域就不为零。在实际应用中,您认为需要满足哪些条件这种方法才可行? 第3章 3.5 在位平面分层中, (a)如果将低阶位平面的一半设为零值,对一幅图像的直方图大体上有何影响? (b)如果将高阶位平面的一半设为零值,对一幅图像的直方图又有何影响? 3.6 试解释为什么离散直方图均衡化技术一般不能得到平坦的输出直方图。 3.14 右图所示的两幅图像差异很大,但它们的直方图却相同。假设每幅图像都用一个3×3的均值滤波模板进行模糊处理,那么: (a)模糊后的两幅图像的直方图还相同吗?试解释原因。 (b)如果您认为模糊后的两幅图像的直方图不相同,请画出这两幅 图像的直方图。

活动轮廓模型之Snake模型简介

图像分割之(五)活动轮廓模型之Snake模型简介 在“图像分割之(一)概述”中咱们简单了解了目前主流的图像分割法。下面咱们主要学习下基于能量泛函的分割法。这里学习下Snake模型简单的知识,Level Set(水平集)模型会在后面的博文中说到。 基于能量泛函的分割法: 该类法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连续曲线来表达目标边缘,并定义一个能量泛函使得其自变量包括边缘曲线,因此分割过程就转变为求解能量泛函的最小值的过程,一般可通过求解函数对应的欧拉(Euler.Lagrange)程来实现,能量达到最小时的曲线位置就是目标的轮廓所在。 主动轮廓线模型是一个自顶向下定位图像特征的机制,用户或其他自动处理过程通过事先在感兴趣目标附近放置一个初始轮 廓线,在部能量(力)和外部能量(外力)的作用下变形外部能量吸引活动轮廓朝物体边缘运动,而部能量保持活动轮廓的光滑性和拓扑性,当能量达到最小时,活动轮廓收敛到所要检测的物体边缘。

一、曲线演化理论 曲线演化理论在水平集中运用到,但我感觉在主动轮廓线模型的分割法中,这个知识是公用的,所以这里我们简单了解下。 曲线可以简单的分为几种: 曲线存在曲率,曲率有正有负,于是在法向曲率力的推动下,曲线的运动向之间有所不同:有些部分朝外扩展,而有些部分则朝运动。这种情形如下图所示。图中蓝色箭头处的曲率为负,而绿色箭头处的曲率为正。 简单曲线在曲率力(也就是曲线的二次导数)的驱动下演化所具有的一种非常特殊的数学性质是:一切简单曲线,无论被扭曲得多么重,只要还是一种简单曲线,那么在曲率力的推动下最终将退化成一个圆,然后消逝(可以想象下,圆的所有点的曲率力都向着圆心,所以它将慢慢缩小,以致最后消逝)。

图像处理 第五章 代数运算

第五章代数运算 目录 1.引言 2.加法运算 3.减法运算(差分) 4.乘法运算及除法运算 作业 1. 引言 代数运算是指两幅输入图象之间进行点对点的加、减、乘、除运算得到输出图象的过程。如果记输入图象为A(x,y)和B(x,y),输出图象为C(x,y),则有如下四种简单形式: C(x,y) = A(x,y)+B(x,y) (1) C(x,y) = A(x,y)-B(x,y) (2) C(x,y) = A(x,y)×B(x,y) (3) C(x,y) = A(x,y)/ B(x,y) (4) 2. 加法运算 图象相加一般用于对同一场景的多幅图象求平均,以便有效地降低加性(additive)随机噪声。通常图象采集系统中采集图象时有这样的参数可供选择。通常直接采集的图象品质较好,不需要这样的处理,但是对于经过长距离模拟通讯方式传送的图象(如太空航天器传回的星际图象)这种处理是不可缺少的。利用求平均的方法降低噪声信号提高信噪比的做法,只有当噪声可以用同一个独立分布的随机模型描述时才会有效。 3. 减法运算(差分) 图象相减是常用的图象处理方法,用于检测变化及运动物体。在可控制的条件下,如工业视觉环境下,这种称之为差分方法的简单处理与阈值化处理一道往往是建立机器视觉系统最有效的方法之一。在相对稳定的环境下,可以假设背景

变化缓慢,且符合一定的分布规律,通过建立背景模型,实施差分方法来检测运动物体,可以获得很好的效果。因此,差分方法可以分为控制环境下的简单差分方法和基于背景模型的差分方法。 3.1 简单的差分方法 在控制环境下,或者在很短的时间间隔内,可以认为背景是固定不变的,可以直接使用差分方法检测变化或直接分割出作为前景的物体。其流程图如下: 图1.变化(目标)检测流程图 详细的内容可以阅读如下的文献:艾海舟、吕凤军等,面向视觉监视的变化检测与分割(.\readings\chapter05\changesegment.pdf) 图2. 变化检测示意图(左图:背景,右图:变化区域,中图:前景及分割结果,两块小区域被舍弃)

基于动态规划法的B样条主动轮廓模型

收稿日期:2004-09-07 基金项目:国家自然科学基金资助项目(10272033);广东省自然科学基金资助项目(04105186,5300090)作者简介:张海舰(1976-),男,硕士研究生,主要研究方向为基于数字图像序列的图像处理技术.基于动态规划法的B 样条主动轮廓模型 张海舰,成思源,骆少明,丁 炜 (广东工业大学机电工程学院,广东广州510090) 摘要:对基于主动轮廓模型的图像分割方法进行了研究,提出了一种基于动态规划法的B 样条主动轮廓模型.该模型结合了动态规划法与B 样条曲线的优点,不仅保留了动态规划法收敛过程稳定, 能保证全局最优的优点,而且还进一步改善了其计算复杂度.实验结果验证了该方法的有效性. 关键词:图像分割;主动轮廓模型;动态规划;B 样条 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1007-7162(2005)04-0026-05 图像分割指在图像中检测并勾画出感兴趣物体的处理,是图像处理领域中的重要内容之一,也是计算机视觉领域低层次视觉的主要问题.由于图像噪声及采样误差等原因通常造成目标边缘具有模糊、不连贯等特点,图像分割至今还不存在一个通用的解决方法.主动轮廓模型,又称为snake 模型,是目前研究最多、应用最广的分割方法[1] .它结合了几何、物理和近似理论,通过利用从图像数据中获得的约束信息(自底向上)和目标的位置、大小、形状等先验知识(自顶向下),可有效地对目标进行分割、识别、匹配和跟踪. 本文针对传统主动轮廓模型的不足,提出了一种新的基于动态规划法的B 样条主动轮廓模型,并通过图像分割的实验来验证该模型的有效性.1 主动轮廓模型 主动轮廓模型或snake 模型可表示为定义在s I [01]上的参数曲线v (s )=(x (s ),y (s )), 其能量函数表示为 [2]E snake =Q snake E (v (s ))d s =Q snake E in t (v (s ))+E ext (v (s ))d s , (1)其中内能E in t 代表对snake 模型的形状约束,定义为E int (s )=12 A (s )9v (s )9s 2+ B (s )92v (s )9t 22,(2)系数A 和B 分别控制对snake 的拉伸和弯曲.外能E ext 的极小值与图像特征相对应,对于一给定图像I (x ,y ),通常可定义为 E ext =-|¨I (x ,y )|2. (3)为使能量泛函(1)极小,snake 必须满足Euler 方程: -A v d (s )+B v d d (s )+¨E ext =0, (4) 式(4)可改写为力平衡方程 第22卷第4期 2005年12月广东工业大学学报Journal o f Guangdong University of Technology Vol.22No.4December 2005

第五章 图像退化模型

第五章图像退化模型 同学们好,今天我们要给大家讲解的内容是图像退化与复原。在开始之前我们先来看几张图片 可以看到,第一幅图像是由于镜头聚焦不好引起的模糊,第二幅是由于小车运动产生的模糊,第三幅是大气湍流影响的结果,a中,大气湍流可以忽略不计,b为剧烈湍流影响的结果,c和d分别为中等湍流和轻微湍流影响的结果。从以上几张图片可以看出,成像过程中不同因素的影响导致影响质量下降,这就是所谓的图像退化。 图像退化 由此,我们给出图像退化的描述(图像退化及其过程描述)如下: 图像的退化是指图像在形成、传输和记录过程中,由于成像系统、传输介质和设备的不完善,使图像的质量下降(变坏)。 其典型表现为:模糊、失真、有噪声。 产生原因:成像系统像差、传感器拍摄姿态和扫描非线性、成像设备与物体运动的相对运动、大气湍流、成像和处理过程中引入的噪声等。

图像复原 针对这些问题,我们需要对退化后的图像进行复原。这是我们本节内容的第二个关键词图像复原,图像复原就是尽可能恢复退化图像的本来面目,它是沿图像退化的逆过程进行处理,也就是如果我们知道图像是经历了什么样的过程导致退化,就可以按其逆过程来复原图像。因此,图像复原过程流程如下: 找退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像 典型的图像复原是根据图像退化的先验知识,建立退化现象的数学模型,再根据模型进行反向的 推演运算,以恢复原来的景物图像。因此,图像复原的关键是知道图像退化的过程,即图像退化 模型。并据此采用相反的过程求得原始图像。 针对不同的退化问题,图像复原的方法主要有:代数方法恢复、运动模糊恢复、逆滤波恢复、维 纳滤波恢复、功率谱均衡恢复、约束最小平方恢复、最大后验恢复、最大熵恢复、几何失真恢复等。 这里也许同学们会有一个疑问,那就是图像复原和前面讲过的图像增强有什么区别呢?区别如下: 图像增强不考虑图像是如何退化的,而是主观上试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。 因此,图像增强可以不顾增强后的图像是否失真,只要达到想要的目视效果就可以。 而图像复原就完全不同,需知道图像退化的机制和过程等先验知识,客观上找出一种相应的 逆处理方法,从而得到复原的图像。 如果图像已退化,应先作复原处理,再作增强处理。 二者的目的都是为了改善图像的质量。 图像退化的数学模型 输入图像f(x,y)经过某个退化系统后输出的是一幅退化的图像。为了讨论方便,把噪声引起的退化 即噪声对图像的影响一般作为加性噪声考虑。原始图像f(x,y)经过一个退化算子或退化系统H(x,y) 的作用,再和噪声n(x,y)进行叠加,形成退化后的图像g(x,y)。 图1表示退化过程的输入和输出之间的关系,其中H(x,y)概括了退化系统的物理过程,它就是我 们要寻找的退化数学模型。 这里的H就是退化系统 通常,我们假设图像经过的退化系统是线性非时变系统,线性非时变系统具有如下四个基本性质:H的四个性质(假设噪声n(x,y) = 0):

一种新的几何活动轮廓模型

基金项目:国家自然科学基金资助项目(81000639); 中国博士后科学基金(20100470791)。 收稿日期: 2012-08改回日期: 第一作者简介:张萍1972~),女, 模式识别与智能系统,博士研究生。主要研究方向为模式识别与智能系统。E-mail:dongdazp@https://www.wendangku.net/doc/5917920870.html, 。 中图法分类号:TP391.4 文献标识码:A 文章编号:1006-8961(2012) - - 文章索引信息: 一种新的几何活动轮廓模型 张萍1,2,高立群1,薛哈乐 1 1.东北大学信息科学与工程学院, 沈阳市 110819 2.鞍山师范学院,鞍山市 114005 摘 要:提出了改进的LBF 模型(ILBF) 及其图像分割算法。利用两种不同尺度参数的LBF 模型分别描述局部和全局信息,并构造了新的能量函数。将局部熵引入到ILBF 模型中,同时给出自动求取能量函数中权重参数ω的有效方法,构造了:(1)用尺度参数σ较大的LBF 模型替代LGIF 模型中的C-V 模型,较大σ值的LBF 模型不仅具有全局特性而且具有局部特性;(2)将进行数据处理后的局部熵引入到LGIF 模型中,进而自动求取权重参数ω,克服了LGIF 模型权重参数值的选取全程都需要人工参与的缺点;(3)为了有利于计算机的自动求解和避免过多无用的循环迭代,本文提出了一种新的终止准则。 关键词 :图像分割;几何活动轮廓模型;LGIF 模型;局部熵;改进的LBF 模型 Active contour model driven by local entropy energy Zhang Ping 1,2, Gao Liqun 1,Xue Hale 1 1. College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, 110819 2. Anshan Normal University, Anshan , 114005 Abstract: A improved LBF (ILBF) model applied to image segmentation is proposed in this paper, which construct a new energy function. It has two scale parameters to descript the local and global information, respectively. At the same time, local entropy notion has applied in ILBF model and weight parameter ωin energy function can also get by automation: (1) In LGIF model, it uses the LBF model which has lager scale parameter s instead of C-V model, because this kind of LBF model with lager scale parameter s has not only global characteristics but also local characteristics; (2) It firstly introduces local entropy which is gotten after data processing into LGIF model, then it calculates weight parameter w automatically. This method overcomes the shortcoming that the calculation of weight parameter in LGIF model by artificial participation; (3) In order to be beneficial to automatic computer calculations and avoid too much useless cyclic iterations, it presents a new stop criterion. Keywords: image segmentation; geometric active contour model; LGIF model; local entropy; improved LBF model 0 引 言 人Kass 于1987年提出活动轮廓模型( ACM), 该提供了一种高效的图像分析方法,可以更有效地对目标进行分割、匹配和跟踪分析[1] 。Chan 和Vese 在2001年进一步提出了C-V 模型得到了最广泛的应用和研究[2] 。Li 在2007年提出了一种基于区域信息的几何活动轮廓模型——LBF 模型[3] 。LBF 模型 通过引入图像的局部信息,能较好的克服C-V 模型 不能分割灰度不均图像的缺陷,得到了广泛的研究。但同时也正是由于LBF 模型仅利用了图像的局部信息,使得LBF 模型的分割结果强烈的依赖于初始轮廓曲线位置且模型对高阶噪声较为敏感。 针对LBF 模型图像分割结果强烈依赖于初始活动轮廓曲线位置(即LBF 模型的能量函数最小化时易陷入局部极小值)的缺点,近几年来,许多专家和学者从不同角度对LBF 模型进行了改进。L.Wang

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