曼彻斯特大学T.F. Cootes的ASM算法入门:模型驱动的图像分析
本文是一篇由T.F. Cootes在1994年于曼彻斯特大学发表的关于Active Shape Models (ASM) 的基础论文。ASM是一种用于医学图像分析的模型驱动方法,其核心目标是处理复杂对象在图像中显著变化的形状和灰度结构,以便进行准确的测量或检测。这种方法与“自下而上”(bottom-up)的图像处理策略形成对比,后者倾向于从低层次特征如边缘和区域出发,逐步组合来识别感兴趣的对象。 在 ASM 方法中,模型充当了预期目标对象的模板,它包含了一个物体的形状和局部灰度级别的先验知识。该方法的主要步骤包括: 1. **模型构建**:首先,通过统计分析或者专家知识创建一个基础模型,这个模型代表了一组典型或平均的对象形态。模型可能包含多个关键点,这些关键点的位置和形状参数描述了物体的可变部分。 2. **匹配过程**:在新的图像中,ASM算法会尝试找到最能匹配模型的实例。这通常涉及到一种优化技术,如能量最小化或概率最大似然估计,以确定模型参数如何调整才能最好地适应图像数据中的形状和纹理。 3. **变形建模**:ASM允许模型随输入图像的变化进行灵活变形,以适应对象的形状变化。这通常是通过定义一个形状空间,其中每个点对应于模型的不同变形状态,然后通过迭代搜索找到最佳匹配的变形路径。 4. **置信度评估**:匹配过程中不仅关注形状匹配,还会考虑灰度级的相似性。通过计算残差或置信度地图,可以判断模型与实际图像的匹配程度,增强结果的可靠性。 5. **应用与后处理**:匹配完成后,可以根据模型的参数进行后续分析,如测量、分割或者分类。对于复杂的场景,可能还需要进行后处理,比如去除噪声、细化边界等,以提高最终结果的准确性。 ASM算法提供了一种强大的工具,通过结合先验知识和数据驱动的方法,有效地应对医学图像中对象的多样性,对医学图像分析和计算机视觉领域有着重要的应用价值。
- 粉丝: 1
- 资源: 3
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- C++标准程序库:权威指南
- Java解惑:奇数判断误区与改进方法
- C++编程必读:20种设计模式详解与实战
- LM3S8962微控制器数据手册
- 51单片机C语言实战教程:从入门到精通
- Spring3.0权威指南:JavaEE6实战
- Win32多线程程序设计详解
- Lucene2.9.1开发全攻略:从环境配置到索引创建
- 内存虚拟硬盘技术:提升电脑速度的秘密武器
- Java操作数据库:保存与显示图片到数据库及页面
- ISO14001:2004环境管理体系要求详解
- ShopExV4.8二次开发详解
- 企业形象与产品推广一站式网站建设技术方案揭秘
- Shopex二次开发:触发器与控制器重定向技术详解
- FPGA开发实战指南:创新设计与进阶技巧
- ShopExV4.8二次开发入门:解决升级问题与功能扩展