基于距离势场和自适应气球力的图像分割方法

摘要

基于距离势场和自适应气球力的图像分割方法，它属于数字图像处理领域，本发明的目的是为了能够准确的分割长管状边缘，并且能够分割含椒盐噪声的图像。方法：一、构造距离势场算子；二、用构造出的距离势场算子求图像的距离势场，对势场求梯度获得距离力场，并对力场归一化；三、设置初始轮廓，计算自适应气球力；四、将从图像数据中计算的距离力场和自适应气球力带入到轮廓的力学平衡方程，采用有限差分法求解该方程，得到的稳态解组成的轮廓即为分割结果。本发明的优点是抗噪性能较高且可以分割长管状的图像目标。

主权项

基于距离势场和自适应气球力的图像分割方法，其特征在于，实现该方法的步骤如下：一、构造距离势场算子；二、用构造出的距离势场算子求图像的距离势场，对势场求梯度获得距离力场，并对力场归一化；三、设置初始轮廓，计算自适应气球力；四、将步骤二、步骤三得到的距离力场和自适应气球力带入到轮廓的力学平衡方程，采用有限差分法求解该方程，得到的稳态解组成的轮廓所包围的区域即为分割结果；步骤一所述构造距离势场算子的方法为：a、构造一个边长为2×R+1的方形零值矩阵L_R，在矩阵中构造一个半径为R的圆形模板，半径R的选择不超过待处理图像的边长的一半；b、将圆形模板内的元素(i,j)的值设置为l(i,j)，l(i,j)通过公式获得，其中h，p为常数，0.5≤h≤2，1≤p≤3；得到的方形矩阵L_R即为距离势场算子；步骤二所述用构造出的距离势场算子求图像的距离势场，对势场求梯度获得距离力场，并对力场归一化的方法为：a、用步骤一构造出的距离势场算子L_R与图像I(x,y)做卷积，得到图像的距离势场E_DPF(x,y)；b、对距离势场E_DPF(x,y)分别在x方向和y方向求偏导，得到距离力场$f_{\mathrm{DPF}}(x,y)=(f_{\mathrm{DPF\; x}}(x,y),f_{\mathrm{DPF\; y}}(x,y))=(\frac{{\partial E}_{\mathrm{DPF}}(x,y)}{\partial x},\frac{{\partial E}_{\mathrm{DPF}}(x,y)}{\partial y}),$其中f_DPFx(x,y)和f_DPFy(x,y)分别为图像中(x,y)点沿x方向和y方向的距离力场；c、采用公式对距离力场归一化；步骤三所述设置初始轮廓，计算自适应气球力的方法为：首先手动在图像中待分割目标周围选取点{c₁,c₂…c_n}作为初始轮廓点，其中c₁＝c_n，c_i＝(x_i,y_i),i＝1,2,...,n为所选点的坐标，c_i点的自适应气球力采用式$\begin{array}{c}{n}_{\mathrm{balloon}}(x_i,y_i)=(n_{\mathrm{balloonx}}(x_i,y_i),n_{\mathrm{balloony}}(x_i,y_i))\\ =\mathrm{sign}\left(\theta \right)·(\frac{y_{i+1}-y_{i-1}}{\sqrt{{(x_{i+1}-x_{i-1})}^2+{(y_{i+1}+y_{i-1})}^2}}-\frac{x_{i+1}-x_{i-1}}{\sqrt{{(x_{i+1}-x_{i-1})}^2+{(y_{i+1}-y_{i-1})}^2}})\end{array}$获得，其中θ为c_i处轮廓法线方向与该处距离力方向的夹角，$\mathrm{sign}\left(\theta \right)=\left\{\begin{array}{cc}1& \theta <\tau \\ -1& \theta \ge \tau \end{array}\right.,$τ为设定的阈值常数，一般取π/4≤τ≤3π/4。