Snake模型

摘要： 为了解决传统Snake模型应用于X光胸片肺野分割时,对人工初始化轮廓的选择敏感、对凹陷区域分割不准确等问题,提出一种基于自动初始化Snake模型的X光胸片肺野自动分割方法.该方法首先通过Otsu法对原始图像进行二值化,得到包含肺野、背景区域的二值图像,并经过图像取反和连通域处理,运用形态学方法,得到只含有肺野区域的二值图像;然后,通过边界提取,完成对Snake模型轮廓的自动初始化;最后通过Snake模型的演化,得到分割结果.实验结果表明:该方法能摆脱Snake模型对人工初始化轮廓的依赖,提高分割的鲁棒性,同时对凹陷区域的分割更准确,具有更好的分割效果.

摘要： 目的为了提高计算机辅助舌诊的准确率,提出了两种基于深度学习的新方法,分别用于舌体图像分割和舌色分类。方法利用LabelMe对舌体掩码进行标注,并利用Snake模型优化标注结果,构建新的舌体分割数据集。通过标注舌色为之后的网络训练构建舌象分类数据集。在本研究中,结合现有的UNet、Inception和空洞卷积提出用于舌体分割的Inception+空洞卷积空间金字塔池化(ASPP)+UNet(IAUNet)。此外,参考Res-Net、Inception和Triplet-Loss构建用于舌色分类网络的Tongue Color Classification Net(TCCNet)。选取一系列重要的度量因子用于评估和比较新的和现有的舌体分割方法和舌色分类方法的效果。针对舌体分割使用IAUNet与UNet、DeepLabV3+等现有主流方法进行对比实验;针对舌色分类使用TCCNet与VGG16和GoogLeNet等进行对比实验。结果IAUNet能够精确地从原始图像中分割出舌体。结果表明,IAUNet的平均交并比(MIoU)达到了96.30%,平均像素精度(MPA)、平均精度均值(mAP)、F1-Score、G-Score和曲线下面积(AUC)值分别达到97.86%、99.18%、96.71%、96.82%和99.71%,表明IAUNet的分割效果优于其他方法,且所用参数更少。TCCNet在舌色分类中引入Triplet-Loss并用于将不同类的嵌入分离,取得了理想的实验效果,TCCNet的F1-Score和mAP分别达到88.86%和93.49%。结论基于深度学习的舌体分割方法IAUNet优于传统方法,能够实现较为理想的舌体分割,分割效果优于PSPNet、SegNet、UNet和DeepLabV3+。舌色分类网络TCCNet相较于其他分类神经网络如VGG16和GoogLeNet,在F1-Score和mAP等指标上都表现得更为优异。

摘要： 针对传统Snake模型存在着对初始轮廓曲线位置敏感和不能收敛到凹陷区域的问题,提出将改进的分水岭算法应用于优化Snake模型边缘曲线中.同时再利用遗传算法的全局优化特性,来解决Snake模型的局部极小值问题,提升Snake模型的分割精度.实验结果表明,改进的Snake分割算法不仅能有效解决传统Snake分割算法对初始轮廓位置敏感以及不能收敛到凹陷区域的问题,而且具有分割效率高、分割结果更加精确的优点.

摘要： 针对实例分割算法在进行轮廓收敛时,普遍存在目标遮挡增加轮廓处理的时间以及降低检测框的准确性的问题。本文提出一种实时实例分割的算法,在处理轮廓中增加段落匹配、目标聚合损失函数和边界系数模块。首先对初始轮廓进行分段处理,在每一个段落内进行分配局部地面真值点,实现更自然、快捷和平滑的变形路径。其次利用目标聚合损失函数和边界系数模块对存在目标遮挡的物体进行预测,给出准确的检测框。最后利用循环卷积与Snake模型对匹配过的轮廓进行收敛,对顶点进行迭代计算得到分割结果。本文算法在COCO、Cityscapes、Kins等多个数据集上进行评估,其中COCO数据集上取得32.6%mAP和36.3 f/s的结果,在精度与速度上取得最佳平衡。

摘要： 对传统snake模型的变分法求解方法进行了推导,从推导过程中说明了变分法求解方法存在一些问题,这也是传统snake模型轮廓检测结果依赖于初始轮廓线位置选择的直接原因之一。针对snake模型初始曲线的设置,提出了一种自动化的初始化方法。通过结合遗传算法的全局搜索性能和区域生长法的图像分割方法来生成满足snake模型轮廓检测条件的初始曲线,避免了因初始轮廓选取不合理而导致检测结果不准确的问题。再通过遗传算法对snake模型的检测结果进行进一步优化,防止snake模型陷入局部最优。对医学图像进行了轮廓检测,实验证明,该算法能够有效地获得在目标轮廓附近的初始轮廓点,且最终能准确地检测到目标区域的真实轮廓。

摘要： 针对医学舌体数字图像的准确分割,提出了一种基于细菌觅食优化算法(BFOA)和Snake活动轮廓模型相组合的舌体分割算法.首先,以信息熵与Kapur算法相结合作为自适应函数来改进BFOA算法,通过改进的BFOA算法计算舌体图像的最佳图像二值化阈值,并将舌体图像二值化;然后,利用舌体图像的对称性提取舌体的关键边缘点,并基于B-样条插值算法由关键点集合插值得到闭合的B-样条曲线,作为Snake模型的初始轮廓;最后,通过Snake模型计算求解,即可准确提取舌体的轮廓曲线.实验结果表明,改进算法能够高精度地分割出舌体图像,并能消除基本Snake模型在初始轮廓曲线选取中存在的人机交互难题,实现了舌体图像的自动分割.

摘要： 布氏硬度试验方法在冶金和机械制造工业中得到了广泛应用,是目前最常用的硬度试验方法之一.本文提出一种基于高清晰数字影像分析的方法,研制出布氏硬度压痕自动测量装置,实现布氏硬度压痕的精确测量、非接触测量和自动化测量.

摘要： 本文基于中医舌诊的辩证理论,研究了一种对舌象信息进行综合分析的图像信息处理方式,以用来解决中医诊断中目测所造成的主观性偏差和实现舌象辩证的客观化问题.利用snake模型对于小区域分割的高准确度优势,将舌象全景进行多次分割,以求满足snake模型的使用条件.模型基于RGB颜色空间下通过对"湿寒症"和"湿热症"2种舌象的检测与对比,结果表明此模型对病症的检测效果良好,极大地提升了舌象辩症的客观化指标,研究意义重大,应用前景广阔.

摘要： 本文基于中医舌诊的辩证理论,研究了一种对舌象信息进行综合分析的图像信息处理方式,以用来解决中医诊断中目测所造成的主观性偏差和实现舌象辩证的客观化问题。利用snake模型对于小区域分割的高准确度优势,将舌象全景进行多次分割,以求满足snake模型的使用条件。模型基于RGB颜色空间下通过对"湿寒症"和"湿热症"2种舌象的检测与对比,结果表明此模型对病症的检测效果良好,极大地提升了舌象辩症的客观化指标,研究意义重大,应用前景广阔。

摘要： 作为医学图像处理与分析的基础,医学图像的分割是医学图像分析领域中最基本的问题，是医学图像处理领域的研究热点,也是临床诊断、虚拟手术和人体动态模拟中急需解决的难点问题和关键问题。对基于snake模型的图像的分割方法作了一些新的尝试,通过将边缘点分类,然后对分类后的边缘点进行筛选,并利用滞后阈值化,获取一条初始边缘线,然后用Snake模型对该线进行调解,得到最后的边缘,并且用实验证明了新方法的优越性。

摘要： Snake模型即活动轮廓模型，在图像分割中有着广泛的应用。针对Snake模型处理复杂背景图像时的初始轮廓自动选取问题，论文采用种子填充技术对图像进行分割，并将得到的边界作为Snake模型的初始边缘轮廓再进行提取。改进后的基于种子填充的Snake模型的对象提取，能够精确的定位出各类轮廓，在此基础上使用snake模型能够很好的靠近图像中的各种真实轮廓，实验结果表明，此方法有效地缩小了搜索的范围，减少了GVF迭代次数，提高了轮廓收敛的速度。

摘要： 合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像海岸线提取在自动导航、地图绘制等海洋应用方面具有重要意义。然而，由于SAR图像中斑点噪声的存在使得很难利用简单阈值分割技术对其进行海岸线提取，而很多基于复杂数学模型的提取算法在应用于尺寸较大的图像时，检测速度比较慢，限制了它在工程应用中的实用性。本文结合流域变换和GvF Snake模型，提出了一种针对大尺寸SAR图像的海岸线提取算法，在保证精度的同时尽量提高算法的速度。该算法首先在低分辨率图像上用流域变换技术进行粗略提取，得到贴近真实海岸线的轮廓线，然后将轮廓线映射到原始高分辨率图像上，用GVF Snake模型进行修正，最后得到精确的结果。将该算法应用于Envisat ASAR图像进行实验，证明了该算法对于大尺寸SAR图像海岸线提取非常有效。

摘要： 合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像海岸线提取在自动导航、地图绘制等海洋应用方面具有重要意义。然而，由于SAR图像中斑点噪声的存在使得很难利用简单阈值分割技术对其进行海岸线提取，而很多基于复杂数学模型的提取算法在应用于尺寸较大的图像时，检测速度比较慢，限制了它在工程应用中的实用性。本文结合流域变换和GvF Snake模型，提出了一种针对大尺寸SAR图像的海岸线提取算法，在保证精度的同时尽量提高算法的速度。该算法首先在低分辨率图像上用流域变换技术进行粗略提取，得到贴近真实海岸线的轮廓线，然后将轮廓线映射到原始高分辨率图像上，用GVF Snake模型进行修正，最后得到精确的结果。将该算法应用于Envisat ASAR图像进行实验，证明了该算法对于大尺寸SAR图像海岸线提取非常有效。

摘要： 合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像海岸线提取在自动导航、地图绘制等海洋应用方面具有重要意义。然而，由于SAR图像中斑点噪声的存在使得很难利用简单阈值分割技术对其进行海岸线提取，而很多基于复杂数学模型的提取算法在应用于尺寸较大的图像时，检测速度比较慢，限制了它在工程应用中的实用性。本文结合流域变换和GvF Snake模型，提出了一种针对大尺寸SAR图像的海岸线提取算法，在保证精度的同时尽量提高算法的速度。该算法首先在低分辨率图像上用流域变换技术进行粗略提取，得到贴近真实海岸线的轮廓线，然后将轮廓线映射到原始高分辨率图像上，用GVF Snake模型进行修正，最后得到精确的结果。将该算法应用于Envisat ASAR图像进行实验，证明了该算法对于大尺寸SAR图像海岸线提取非常有效。

摘要： 合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像海岸线提取在自动导航、地图绘制等海洋应用方面具有重要意义。然而，由于SAR图像中斑点噪声的存在使得很难利用简单阈值分割技术对其进行海岸线提取，而很多基于复杂数学模型的提取算法在应用于尺寸较大的图像时，检测速度比较慢，限制了它在工程应用中的实用性。本文结合流域变换和GvF Snake模型，提出了一种针对大尺寸SAR图像的海岸线提取算法，在保证精度的同时尽量提高算法的速度。该算法首先在低分辨率图像上用流域变换技术进行粗略提取，得到贴近真实海岸线的轮廓线，然后将轮廓线映射到原始高分辨率图像上，用GVF Snake模型进行修正，最后得到精确的结果。将该算法应用于Envisat ASAR图像进行实验，证明了该算法对于大尺寸SAR图像海岸线提取非常有效。

摘要： 合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像海岸线提取在自动导航、地图绘制等海洋应用方面具有重要意义。然而，由于SAR图像中斑点噪声的存在使得很难利用简单阈值分割技术对其进行海岸线提取，而很多基于复杂数学模型的提取算法在应用于尺寸较大的图像时，检测速度比较慢，限制了它在工程应用中的实用性。本文结合流域变换和GvF Snake模型，提出了一种针对大尺寸SAR图像的海岸线提取算法，在保证精度的同时尽量提高算法的速度。该算法首先在低分辨率图像上用流域变换技术进行粗略提取，得到贴近真实海岸线的轮廓线，然后将轮廓线映射到原始高分辨率图像上，用GVF Snake模型进行修正，最后得到精确的结果。将该算法应用于Envisat ASAR图像进行实验，证明了该算法对于大尺寸SAR图像海岸线提取非常有效。

摘要： 基于Snake模型的图像分割方法目前越来越被广泛应用于医学图像分割中，而GVF-Snake模型更是其中研究较为广泛的一种。在人体手部指骨的X线图像分割中，对指节间隙的分割要求较高，传统的GVF-Snake模型方法需要较多的控制点选取，且分割结果并不稳定。因此，本文提出了一种基于改进的GVF-Snake模型分割方法，对图像灰度先进行线性分段处理，再通过直方图的重分布处理，使得图像的对比度增强，便于进行GVF-Snake模型法分割。实验结果表明，采用改进的方法，只需少许几个控制点，即可得到比较精确的图像分割效果，是一种比较好的改进算法。

摘要： 基于Snake模型的图像分割方法目前越来越被广泛应用于医学图像分割中，而GVF-Snake模型更是其中研究较为广泛的一种。在人体手部指骨的X线图像分割中，对指节间隙的分割要求较高，传统的GVF-Snake模型方法需要较多的控制点选取，且分割结果并不稳定。因此，本文提出了一种基于改进的GVF-Snake模型分割方法，对图像灰度先进行线性分段处理，再通过直方图的重分布处理，使得图像的对比度增强，便于进行GVF-Snake模型法分割。实验结果表明，采用改进的方法，只需少许几个控制点，即可得到比较精确的图像分割效果，是一种比较好的改进算法。

摘要： 基于Snake模型的图像分割方法目前越来越被广泛应用于医学图像分割中，而GVF-Snake模型更是其中研究较为广泛的一种。在人体手部指骨的X线图像分割中，对指节间隙的分割要求较高，传统的GVF-Snake模型方法需要较多的控制点选取，且分割结果并不稳定。因此，本文提出了一种基于改进的GVF-Snake模型分割方法，对图像灰度先进行线性分段处理，再通过直方图的重分布处理，使得图像的对比度增强，便于进行GVF-Snake模型法分割。实验结果表明，采用改进的方法，只需少许几个控制点，即可得到比较精确的图像分割效果，是一种比较好的改进算法。

摘要： 本发明公开了一种基于Snake模型和迭代极性转换回归结合的圆弧拟合方法，用于定位轴类工件图像中的R角中心和求解R角半径，属于机器视觉精密测量技术研究领域。对框选的多边形图像感兴趣区域进行图像预处理，消除原始图像的孤立噪声点，提高图像的对比度；通过Canny算子进行边缘提取，实现边缘的初定位；利用Snake模型滤除边缘上较大的毛刺产生的伪边缘点，并在稀疏区域插值边缘点，即对原始边缘进行Snake优化；采用Zernike正交矩对边缘进行精定位，获取精确的亚像素级边缘；通过迭代极性转换回归方法对亚像素边缘点进行圆拟合，获得精确的R角的圆心位置和半径。该检测方法解决了由于附着物干扰降低轴类工件R角检测的精确度问题，以及短圆弧拟合的可靠性问题。

摘要： 本发明公开了一种基于GLOH描述子和GVF‑Snake的绝缘子覆冰检测方法，包括：1对输入图像进行预处理；2提取感兴趣的目标区域，该区域内应包含绝缘子信息；3利用GLOH描述子来定位绝缘子；4利用GVF‑Snake模型来精确检测绝缘子轮廓；5对绝缘子轮廓进行分析，通过计算最大径向距离来确定绝缘子是否存在覆冰情况，并在覆冰情况下计算覆冰的厚度。本发明能够克服传统的方法难以完整地将绝缘子与复杂背景分离的缺陷，能够有效提高绝缘子覆冰情况判断的准确性。

摘要： 本发明涉及水体遥感技术领域，提供一种基于改进T‑Snake模型的遥感影像复杂水体边界提取方法，该方法包括以下步骤：设置初始轮廓和初始网格大小；采用正交T‑Snake模型提取水体边界，得到一条轮廓曲线；判断正方形网格宽度是否为1个像素，如果是则流程结束，并获取此时的轮廓曲线作为最终水体边界，如果否则对获取到的轮廓曲线进行节点内插操作后作为新的初始轮廓，并将网格大小减半，然后返回上一步。本发明提出的技术方案，不仅可以减少T‑Snake模型运算时间，同时又能够提高遥感影像复杂水体边界提取的精度。

摘要： 本发明公开了一种自动初始化Snake模型的X光胸片肺野分割方法，包括：步骤A、图像预处理：将图像进行分割前预处理，得到边缘增强的图像；步骤B、Snake模型轮廓自动初始化：对预处理后的图像进行分析处理，实现Snake模型轮廓的自动初始化；步骤C、X光胸片肺野分割：运用Snake模型算法进行X光胸片肺野分割，得到肺野分割的结果。本发明提供的一种自动初始化Snake模型的X光胸片肺野分割方法，成功地将人力从繁琐的劳动中解放出来，提高了X光胸片肺野的分割效率，并且由于自动初始化的结果更加合理，也大大地提高了X光胸片肺野的分割精度。通过实现轮廓的自动初始化，提高了轮廓初始化过程的稳定性和鲁棒性，增加了Snake模型的自动化程度。

摘要： 本发明公开了一种基于Snake模型多基元融合的点云滤波方法，通过采用多基元融合(点基元和对象基元)的滤波策略，可以有效避免单一基元滤波法鲁棒性差的缺陷，充分利用不同基元提供的特征信息，提高滤波方法对复杂地形区域的适应性。主要构建Snake模型，通过设置具有地面点吸附力的目标能量函数，使得模型能够兼顾点云的局部尺度信息与全局尺度信息，充分挖掘点云数据本身的自动化潜力。依据该模型将滤波阈值表示为地形坡度变化的线性函数，实现滤波阈值的自适应更新，能够避免单一阈值滤波精度差而多阈值需要过多参数设置的缺陷。

摘要： 本发明涉及轮廓检测技术领域，且公开了一种采用Snake轮廓模型的眼睛边缘检测方法，包括以下步骤：A首先确定需要检测的眼睛区域，然后选择对选取的眼睛区域进行图像采集，对采集的图像进行处理，使得图像满足分析需求；B将A中处理后图像输入到RGB空间，使得图像从RGB空间转换到YC

摘要： 本发明公开了一种基于Snake模型和迭代极性转换回归结合的圆弧拟合方法，用于定位轴类工件图像中的R角中心和求解R角半径，属于机器视觉精密测量技术研究领域。对框选的多边形图像感兴趣区域进行图像预处理，消除原始图像的孤立噪声点，提高图像的对比度；通过Canny算子进行边缘提取，实现边缘的初定位；利用Snake模型滤除边缘上较大的毛刺产生的伪边缘点，并在稀疏区域插值边缘点，即对原始边缘进行Snake优化；采用Zernike正交矩对边缘进行精定位，获取精确的亚像素级边缘；通过迭代极性转换回归方法对亚像素边缘点进行圆拟合，获得精确的R角的圆心位置和半径。该检测方法解决了由于附着物干扰降低轴类工件R角检测的精确度问题，以及短圆弧拟合的可靠性问题。

摘要： 本发明公开了一种基于GLOH描述子和GVF‑Snake的绝缘子覆冰检测方法，包括：1对输入图像进行预处理；2提取感兴趣的目标区域，该区域内应包含绝缘子信息；3利用GLOH描述子来定位绝缘子；4利用GVF‑Snake模型来精确检测绝缘子轮廓；5对绝缘子轮廓进行分析，通过计算最大径向距离来确定绝缘子是否存在覆冰情况，并在覆冰情况下计算覆冰的厚度。本发明能够克服传统的方法难以完整地将绝缘子与复杂背景分离的缺陷，能够有效提高绝缘子覆冰情况判断的准确性。

摘要： 本发明涉及基于Snake模型的轮廓提取方法，包括：A.获取目标彩色图像，并将所述的彩色图像通过灰度变换转换为灰度图像；B.对灰度图像高斯滤波处理，将灰度图像的像素值作为权重，与高斯核进行加权平均计算，输出计算结果；C.通过Graph Cuts算法将高斯滤波后的灰度图像映射为带权无向图，为每条边构造权值，然后构造能量函数表示无向图的一个割集的权值之和，求解所述能量函数的最小值，获得灰度图像的分割结果；D.将所述分割结果设置为Snake模型的初始轮廓，通过迭代处理提取准确的目标轮廓。本发明解决了Snake模型对初始轮廓敏感以及易受噪声干扰的问题，有效降低了Snake模型设置初始轮廓的复杂程度，大幅度提高了轮廓提取的效率。

摘要： 本发明涉及轮廓提取技术领域，且公开了一种基于snake模型的轮廓提取方法，包括以下步骤：A先使用相机或者摄像机对需要提取轮廓的物件进行动态或者静态拍摄，然后将拍摄到的画面进行前期初步处理，使得画面更加纯净和清晰；B然后将初步处理后的静态或者动态画面通过Hough变换，分析提取直线、圆、椭圆、二次曲线甚至是任意形状的边缘；C将通过Hough变换后的数据建立Snake模型。该基于snake模型的轮廓提取方法，通过改进Hough变换提取物件外边缘并利用几何信息确定Snake初始曲线，然后采用改进的Snake模型对物件轮廓进行匹配，在匹配过程中不断进行修正以使匹配结果更接近真实轮廓，试验证明，本文算法能精确的提取物件特征轮廓，提取精度更高。