摘要：为分析复杂陶芯在制造过程中产生的弯曲和扭转变形,提出了一种基于改进的主动轮廓模型——Snake模型的弯扭变形分析方法。通过改进的Snake模型提取陶芯测量模型与计算机辅助设计模型的截面轮廓线;由奇异值分解和最近点迭代相结合的算法实现两模型截面轮廓线的配准,计算出测量模型截面线相对于计算机辅助设计模型截面线的扭转角度和平移量,通过对多组截面线进行计算分析,最终得出陶芯的弯扭变形情况。实验结果表明,该方法能获得复杂陶芯模型的高精度截面轮廓线和其弯扭变形情况,具有一定的实用性。

摘要：对主动轮廓模型在三维网格曲面上的表示进行研究 首先提出一种根据输入的点快速确定初始特征线的追踪投影法 ;然后计算出特征线的主动轮廓模型能量 ,其中特征能用平均曲率来表示 ;最后 ,特征线经多次迭代后移动到能量极小处 ,实现优化 实例表明 。

摘要：为了提取彩色地形图上的等高线,首先把RGB颜色空间转换为HSV颜色空间,对彩色地形图进行分色,以获得棕色等高线的二值图像;然后利用数学形态学的方法对二值等高线图像滤波,消除等高线线体内的孔洞.利用梯度矢量流主动轮廓模型在等高线二值图像上直接提取未经细化的等高线,并结合等高线断裂区域的等高线流向场连接断裂的等高线.最后验证了文中算法的有效性.

摘要：几何主动轮廓模型的缺点是对初始轮廓位置特别敏感,基于距离规则水平集(DRLSE)模型的初始轮廓曲线必须设置在目标边界的内部或者外部.基于边缘的自适应水平集(ALSE)模型,提出了一种提高初始轮廓鲁棒性的方法.但两种模型均容易出现陷入虚假边界、从弱边缘处泄露以及抗噪声能力差等问题.设计了一个结合自适应符号函数和自适应边缘指示函数的模型,使得主动轮廓演化能根据自适应符号函数的方向从初始轮廓开始自动进行膨胀及收缩,很好地改善了水平集对初始轮廓敏感的缺点,提高了鲁棒性,同时解决了水平集对收敛速度慢以及易从弱边缘处泄露的问题.此外,为了使得模型演化更加稳定,提出了一个新的距离规则项.实验结果表明:自适应符号函数的主动轮廓模型不仅可以提高分割质量,缩短图像分割时间,同时提高了对初始轮廓的鲁棒性.

摘要：针对高分辨率遥感影像道路边缘线交叉口断裂问题,提出一种利用能量函数和主动轮廓型提取遥感道路边缘线方法。在利用概率增进树算法和形态学运算提取道路条带,通过细化算法获取道路中心线基础上,沿道路中心线外推以检测初始道路双边缘线;鉴于道路边缘线存在局部曲率变化过大的问题,利用梯度特征和光谱信息构建能量函数,设计路径代价,结合Dijkstra算法优化初始道路双边缘线。通过构建Snake模型,利用离散动态规划算法解算模型,连接交叉口断裂处,解决交叉口断裂问题,进而得到最终道路双边缘线。实验结果表明,该方法能够较好提取连续、平滑的道路双边缘线,准确率达88%。

摘要：目的利用细胞图像特殊的结构特点,设计出一种新的基于其梯度信息和灰度信息的主动轮廓模型细胞图像分割算法。方法首先将原细胞图像和该图像的梯度图像以一定比例相加得到新的图像,然后,设置第一个水平集函数的初始值,进行水平集函数的迭代求得细胞质和背景的轮廓线。最后用相同的方法求得细胞质和细胞核的轮廓线。结果与现有的水平集方法得到的分割结果比较,本文所提算法主要优点是能够更加精确地分割出细胞质、细胞核和背景3部分。结论细胞独特结构使得主动轮廓模型分割算法结合梯度信息能够更好的实现细胞图像分割。

摘要：在心脏成像技术中,磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)因具有非侵入、无辐射、高分辨率等优点应用最为广泛。心脏结构与功能量化分析以左心室精准分割为前提。因此,设计有效算法实现左心室精准分割对心血管疾病早期诊断乃至预防具有重要意义。近几年作为流行方法之一,主动轮廓模型(Active Contour Model,ACM)在左心室分割方面取得很大进步。本文综述了近10年来主动轮廓模型基于心脏短轴MRI影像分割左心室的研究成果。据算法性质不同,本文将对以梯度矢量流为代表的参数主动轮廓模型的改进算法和以水平集为代表的几何主动轮廓模型的改进算法进行分别综述。最后对算法性能进行比较,并提出今后主动轮廓模型分割左心室算法的研究趋势和挑战,以使读者充分了解技术现状与未来发展趋势。

摘要：针对现有主动轮廓模型(Active Contour Model,ACM)无法进行准确高效的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像水陆分割的难题,提出一种基于加权混合符号压力(Signed Pressure Force,SPF)主动轮廓的新模型.该模型将中值拟合中心和均值拟合中心结合起来,建立新的混合符号压力函数,以抑制干扰边缘的影响.通过设计基于绝对中位差的自适应权重,实现自动调节内外拟合中心的比例系数,以更合理地描述灰度差异.此外,计算平滑后图像梯度信息构建边缘引导函数并引入到SPF函数中,以进一步提高分割性能和演化效率.在实际SAR图像上进行分割实验,结果表明:与相关实验模型相比,提出模型在保持高效的同时能获得更加准确的分割结果,其中Dice相似系数(Dice Similarity Coefficient,DSC)至少提高6%.

摘要：传统区域主动轮廓模型在分割弱边缘图像时,演化曲线受背景干扰,易陷入局部极值导致演化速度缓慢;且由于局部项仅考虑空间信息,无法更好保留目标边界,影响分割精度。针对上述问题,首先利用改进的显著性检测方法,对待分割图像进行预处理操作,获取目标候选区域,自动设置初始化轮廓曲线,并将获取的目标先验信息与待分割图像中具有最大对比度的位图相结合,设计自适应符号函数,对优化LoG能量项进行加权,以线性方式融合到RSF模型中,增强模型自适应能力;其次设计新的局部灰度测度,与局部核函数相结合,改进局部能量项,提高模型在弱边缘处的敏感程度,准确定位目标边界。实验结果表明,该模型能够自动设置初始化轮廓,并有效保留目标边缘细节,视觉及定量实验结果证明了该模型优于目前一些主流的主动轮廓模型。

摘要：针对当前点云Snake模型研究中存在的问题,提出点云的气球力Snake模型.该模型将二维图像Snake中的气球力推广到三维点云中,用于设计点云Snake模型的外部能;按曲率将点云分为特征点和非特征点,特征点除包含目标轮廓线外,还包含噪声点.外部能根据轮廓点的类型采用不同的移动方式:当轮廓点为非特征点时,外部能会迫使该点向目标轮廓线移动,则即使初始轮廓线远离目标轮廓线,Snake模型也能正确收敛;当轮廓点为特征点时,外部能会使该点固定或在附近振荡,可利用该方式分离噪声点与非噪声点,达到剔除噪声的目的.实验结果表明,文中模型能有效地解决Snake模型对初始轮廓线位置敏感以及易受噪声影响的问题.