[發明專利]水平集圖像處理方法有效
| 申請號: | 201210091548.2 | 申請日: | 2012-03-30 |
| 公開(公告)號: | CN102651130A | 公開(公告)日: | 2012-08-29 |
| 發明(設計)人: | 宋怡;于利君 | 申請(專利權)人: | 宋怡 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00 |
| 代理公司: | 中科專利商標代理有限責任公司 11021 | 代理人: | 宋焰琴 |
| 地址: | 201203 上海市浦東新區*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 水平 圖像 處理 方法 | ||
技術領域
本發明涉及圖像處理領域,具體地涉及一種水平集圖像處理方法。
背景技術
圖像分割是指根據圖像灰度、色彩、紋理、幾何形狀等特征把圖像劃分成若干個互不相交的區域,使得這些特征在同一區域內,表現出一致性或相似性,而在不同區域間表現出明顯的不同。簡單的講,就是在一幅圖像中,把目標從背景中分離出來,以便于進一步處理。圖像分割是圖像處理與計算機視覺領域中最為基礎和重要的環節。圖像分割可應用到很多領域,例如,在紅外技術應用中,紅外無損檢測中紅外熱圖像的分割,紅外成像跟蹤系統中目標的分割;在遙感應用中,合成孔徑雷達圖像中目標的分割等;在醫學應用中,血液細胞圖像的分割,磁共振圖像的分割等。在這些應用中,分割是對圖像的進一步分析、識別的前提,分割的準確性將直接影響后續任務的有效性。
圖像分割的結果用于圖像分析,分割后的圖像與噪聲的關系減弱,具有降噪功能,便于圖像的理解。
水平集方法是一種傳統的圖像分割方法。在文獻1)S.Osher?and?J.A.Sethian,Fronts?propagating?with?curvature?dependent?speed:Algorithms?based?on?Hamilton-Jacobi?Formulations,Journal?of?Computational?Physics,volume?79,pp.12-49,1988,文獻2)S.Osher?and?N.Paragios,Geometric?Level?Set?Methods?in?Imaging,Vision,and?Graphics,Springer-Verlag,New?York,2003,和文獻3)J.Sethian,Level?Set?Methods?and?Fast?Marching?Methods:Evolving?Interfaces?in?Computational?Geometry,Fluid?Mechanics,Computer?Vision,and?Materials?Science,Cambridge?University?Press,Cambridge,UK,2003中介紹的水平集方法用于跟蹤模型對象的界面和形狀。
另外,還可以參照下面的文獻進一步理解現有技術的水平集圖像分割方法:4)S.Osher?and?J.A.Sethian,Fronts?propagating?with?curvature?dependent?speed:Algorithms?based?on?Hamilton-Jacobi?Formulations,Journal?of?Computational?Physics,volume?79,pp.12-49,1988;5)S.Osher?and?N.Paragios,Geometric?Level?Set?Methods?in?Imaging,Vision,and?Graphics,Springer-Verlag,New?York,2003;6)J.Sethian,Level?Set?Methods?and?Fast?Marching?Methods:Evolving?Interfaces?in?Computational?Geometry,Fluid?Mechanics,Computer?Vision,and?Materials?Science,Cambridge?University?Press,Cambridge,UK,2003。
水平集方法的優點是可以執行在一個固定的笛卡爾網格上的,涉及曲線和表面的數值計算,而無需參數化這些對象(這就是所謂的歐拉方法)。此外,水平集方法使跟蹤那些拓撲結構變化的形狀變得很容易,例如:一個形狀分裂成兩個,產生孔,或者發生相反的變化。所有這些使水平集方法成為對時變對象(time-varying?objects)進行建模的強大工具。
圖1表示水平集函數定義的示意圖。其中最內側的曲線表示內部擴展帶Φ(S,t)=-d,中間的曲線表示零水平集Φ(S,t)=0,最外側的曲線表示外部擴展帶Φ(S,t)=+d。
模型對象的擴散面γ(t)可以表示為高維函數Φ的零水平集,即{Φ=0}。參照圖1,水平集初始狀態Φ(S,t=0)是:
Φ(S,t=0)=±d,其中
所以模型對象S在時刻t=0的擴散面γ(t=0)(圖1中的位于中間的曲線)可以表述為水平集初始狀態的零水平集,即:
γ(t=0)={S|Φ(S,t=0)=0}
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