非参数统计活动轮廓模型的研究

Image segmentation methods are achieved by using the difference between object and background. Considering the circumstance of unconspicuous boundary difference, statistical active contour modelling methods pay more attentions on image bulk property. But the parametric statistics is hard to select, so nonparametric methods are put forward addressing this problem. The project concentrates on how to establish the energy function of nonparametric statisitcal active contour, how to define the difference degree of statistical information between object and background, and how to use different schemes according to different complexities in images. Firstly, establishments of global, local and regular energy items are proposed, they can improve the segmentation abilities in complex images. Secondly, embeded method of prior statistical information is introduced to avoid the circumstance of ambiguous segmentation objects. Finally, alpha-information is used to define a distance cluster of statistical distribution difference, and the selection of segmentation scheme can be achieved by controlling the alpha value. The research project is addressing to problems of the object boundaries blurring, noisy pollution, and so on. It can broaden the practial application space of the active contour modelling.

图像分割是利用目标和背景间的差异来实现的。统计活动轮廓模型从图像整体特征考虑，旨在处理目标和背景边界差异不明显的情况。但参数统计量的选择比较困难，非参数统计活动轮廓模型就是针对这个问题而提出的。本项目着重研究如何建立非参数统计活动轮廓能量函数，如何定义目标和背景的统计信息差异程度，如何对不同复杂程度的图像采用不同的模型方案等。首先，提出了全局能量项、局部能量项和正则能量项等能量函数的建立方法，提升对复杂内容图像的分割能力。其次，提出了先验统计信息的嵌入方式，避免分割目标不明确情况。最后，利用阿尔法信息量构造统计分布差异距离族，通过控制阿尔法数值来实现分割模型选择方案。本项目的研究工作将解决了目标边界模糊、噪声污染等问题的影响，拓宽了活动轮廓模型的实际应用空间。

图像分割是利用目标和背景间的差异来实现的。统计活动轮廓模型从图像整体特征考虑，旨在处理目标和背景边界差异不明显的情况。但参数统计量的选择比较困难，非参数统计活动轮廓模型就是针对这个问题而提出的。本项目着重研究如何建立非参数统计活动轮廓能量函数，如何定义目标和背景的统计信息差异程度，如何对不同复杂程度的图像采用不同的模型方案等。首先，提出了全局能量项、局部能量项和正则能量项等能量函数的建立方法，提升对复杂内容图像的分割能力。其次，提出了先验统计信息的嵌入方式，避免分割目标不明确情况。最后，利用阿尔法信息量构造统计分布差异距离族，通过控制阿尔法数值来实现分割模型选择方案。本项目的研究工作解决了目标边界模糊、噪声污染等问题的影响，拓宽了活动轮廓模型的实际应用空间。项目期间，总共发表期刊论文24篇（SCI索引论文22篇，EI索引2篇），EI索引国际会议论文4篇（CCF A类会议论文2篇）。授权发明专利8件。获得2020年广东省科技进步二等奖（排名第1）。