摘要：针对模糊C均值聚类算法(FCM)分割图像时对噪声敏感和分割边界不封闭问题,该文基于FCM的隶属度矩阵定义伪水平集及演化曲线,提出一个融合曲线演化和FCM的快速图像分割模型。在伪水平集上,通过采用高斯滤波近似曲线演化过程中的弧长正则项,得到封闭光滑的分割边界;通过设计新的边缘停止函数,依据灰度值与隶属度映射关系对噪声点灰度值进行修正,降低了滤波对聚类的影响。聚类和曲线平滑交替进行,提高了模型对图像噪声的鲁棒性。实验结果表明该模型能够较好地克服图像噪声对分割的影响,得到较为理想的分割结果。

摘要：提出空间多分辨分析方法,通过分析图像行列方向能量投影的分布,将图像划分为大小不均匀的子块,根据图像的总体结构特征和局部细节特征自适应地调整子块大小,并以各子块的灰度均值作为新图像基元像素的灰度值,实现图像压缩.水平集曲线演化方法在压缩图像上进行,使得被处理的数据量大大减少,从而缩短了轮廓提取的时间,提高了算法的实用性.与边缘检测方法或直接水平集曲线演化方法相比较表明,该方法能够以较少的运算量获取较高的足迹轮廓提取准确度.

摘要：近年来,以曲线演化为基础的方法成为图像处理领域的一个研究热点。考察了曲线的平均曲率流,分析了正负曲率对曲线演化的影响,引入了像素相似度,设计了一种模糊规则实现正负曲率的选择,扩展了曲线的曲率项,构造了一种新的流动。该流动用于图像去噪,实验结果表明,能够取得比(开关)平均曲率流更好的结果,与增强frost算法等相比也有明显的优势。

摘要：提出了一种基于改进水平集方法的遥感图像道路提取实用方法。针对水平集分割方法速度较慢以及对区域划分仅仅考虑灰度特征等不足,提出一种改进算法,通过引入罚函数项,并整合RGB空间和HSI空间的各通道信息,构造了一类基于多空间信息且无需重新初始化的水平集演化方程。同时针对遥感图像幅值大的特点,建立整图划分若干子图的划分方法,使提取的目标道路集中在少量子图中,减少了无目标背景干扰。利用QuickBird 0.61 m分辨率遥感图像进行道路信息提取试验,并建立评价指标对算法结果进行量化评价和分析。结果表明,研究的方法可较好地抑制区域背景噪声的干扰,快速准确地提出完整的道路区域,在道路交通规划辅助决策等领域具有重要的应用前景。

摘要：本文提出了采用光顺–变形–映射–修正四个步骤来解决特征复制的问题,先给出了离散曲线的Gauss光顺算法,再通过曲线演化算法实现了多线外形的变形,然后建立两个多线外形间的映射得到特征曲线网,最后对特征曲线网进行局部修正。本文在自主设计的图形图像处理软件DateSet上验证了算法正确性,该方法适用范围广,解决了快速、准确地实现特征曲线网复制的问题。

摘要：针对医学图像中存在的灰度不均匀现象,提出一种变分水平集分割模型。将邻域信息引入到基于Bayes决策准则的水平集分割框架中,以增强灰度不均匀条件下弱目标边界的识别能力。为缓解模型求解时易出现的局部极小问题,设计一种简单而有效的随机优化方法以搜索近似全局最优解。实验对比及分析验证了该水平集分割模型在多种灰度不均匀场景下均表现出较好的分割性能。

摘要：由于红外图像大多具有目标模糊,对比度低的特点,传统的分割方法容易受到噪声和边界轮廓的影响而导致分割效果不佳,提出了一种基于简化Mumford-Shah模型的水平集红外图像分割算法。该算法能够通过将初始闭合曲线嵌入水平集函数,利用函数的求解从而达到图像分割的目的。仿真实验结果表明,该分割算法与初始轮廓线位置无关,受边界轮廓线和图像噪声的影响较小,具有较强的鲁棒性,在目标与背景灰度级差别较小的红外图像的分割中取得了较好的效果。