基于改进的区域生长鼻咽癌MR医学图像分割

在综述医学图像分割技术的基础上,针对临床鼻咽癌MR医学图像的特点,提出一种基于区域生长的改进分割方法.该方法从基于区域生长的自动分割入手,克服以往交互式地定义初始种子的不足,利用概率矩阵完成初始种子的自动生成,再运用SUSAN算子作为区域生长的终止准则,从而实现对鼻咽癌MR医学图像的有效分割.以福建肿瘤医院临床医学图像数据进行分析实验,结果表明,该方法分割效果显著提高.     

改进区域生长法及其在冠状动脉造影图中的应用

冠状动脉造影过程中,由于人体骨骼、肌肉、器官等组织对X射线吸收程度不同,得到的冠状动脉造影图像亮度不均匀,传统的区域生长算法无法准确分割不均匀亮度的图像,而且种子点的选取需要人工交互,效率低下.针对这些问题,提出了一种改进区域生长算法,该算法自动生成一组种子点,种子点生长时,使用生长区域的局部平均值作为生长准则中的参数,最后使用医学影像计算与计算机辅助介入(medical image computing and computer assisted intervention,MICCAI)准则对分割后的图像进行评价.实验表明,使用该算法对冠状动脉造影图像进行分割,能得到较好的结果,且不需要人工交互,提高了图像分割的效率和准确性.     

基于深度图像与分水岭的平面点云分割方法

根据目前点云数据分割的研究现状以及分水岭算法在图像处理中的应用,提出一种基于深度图像和分水岭算法的建筑物平面点云分割方法.该方法首先将平面点云数据生成深度图像并给像素赋予灰度值,再使用双边滤波算法进行滤波去噪,然后使用分水岭算法进行图像分割,得到分割结果后索引回原始点云数据,得到点云分割结果.为验证方法的可靠性与准确性,利用区域增长法、RANSAC算法以及欧式聚类法进行对比实验.通过对实验结果的对比分析,能有效地将不同点云面片分割出来,并且具有良好的准确度和完整度,分割结果质量较高,为点云的分割提供了新的思路与方法.     

基于区域的自动种子区域生长法的彩色图像分割算法

提出了一种基于区域的自动种子区域生长法进行彩色图像分割的算法.该方法首先应用分水岭算法对图像进行初始化分割,形成过分割效果.然后从分水岭算法形成的区域出发,根据一定的规则自动选出一些区域作为种子区域,进行种子区域生长.与传统的种子区域生长法(SRG)以图像中的像素点作为种子进行生长的方法不同,本方法以区域作为种子并以区域作为生长单位进行区域生长.实验结果表明,该算法能够产生较好的分割效果及较快的分割速度.     

一种新的基于区域生长的彩色图像分割算法

为克服一般区域生长算法对初始种子点选择以及生长顺序鲁棒性较差的问题,提出了一种鲁棒于生长顺序的彩色图像区域生长算法.首先计算所有像素点的局部颜色直方图以及领域相似性指标(neighbor similarity factor,NSF);其次通过NSF值建立种子的选取准则、种子的生长准则以及生长的终止准则,对图像进行初分割;最后对未分类点进行重新分类得到最终分割结果。通过与JSEG算法比较发现,该算法在运算时间以及分割准确性具有明显优势。     

改进的区域生长算法及其在肾实质自动分割中的应用

提出了一种肾脏CT图像自动分割方法,将像素点的局部统计特征和像素点的空间位置信息结合起来,以此定义了像素之间的邻域相似性指标,并根据领域相似性指标自动选取种子点、种子的生长准则及终止准则,该方法克服了传统区域生长算法需手动确定种子点和生长顺序固定等缺点,最后通过MICCAI(medical image computing and computer assited intervention)的5个评价指标对分割结果做出客观评价,结果表明,该算法具有较好的分割效果.     

基于显著图的遥感图像多分辨区域生长分割算法

针对传统区域生长算法对噪声敏感和初始种子过度依赖的问题,本文提出一种基于显著图的遥感图像多分辨区域生长分割方法.该方法利用亮度、颜色、方向三个特征金字塔生成显著图,通过视觉选择注意模型自动选择注意区域作为种子区域.从能分辨种子区域的最大尺度开始区域生长,直到0尺度,从而分割出对遥感图像中感兴趣的区域.实验结果表明该方法能有效地从遥感图像中分割出视觉注意的区域,且有较快的速度.     

微粒群优化和区域生长结合的彩色图像分割算法

提出了一种微粒群优化和区域生长相结合的彩色图像分割算法,以彩色图像直方图中自适应搜索到的峰值作为像素种子。由于搜索像素种子点是按密度进行,计算量小,大幅度提高了算法的计算速度,同时克服了传统区域生长方法不能自动选择种子且容易导致过分割的局限性。实验表明：该方法提高了图像分割速度,并可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

基于改进的大津方法与区域生长的医学图像分割

提出了一种自动分割边缘模糊图像的新方法.该方法利用小波变换对图像进行压缩与多解像度分解,通过强调各解像度上高周波成分的极值进行图像锐化;利用邻域平均与中值滤波方法对图像进行平滑;利用改进的大津方法与多种子投票机制的区域生长方法进行图像的自动分割;根据分割效果对阈值进行迭代控制;通过自动分割的区域与影像医生手动分割区域的误差、平均最短距离进行自动分割效果的评价.将本方法应用于实际的30幅边缘模糊的腹部MRI图像,证明了其对复杂图像分割的有效性.     

改进区域生长算法在视杯图像分割中的应用

目的:视杯图像分割对于通过眼底图像检测青光眼具有重要意义,在传统的区域生长算法基础上进行改进,提出了基于眼底图像的视杯自动检测分割方法.方法:首先,对眼底主要生理结构进行特征分析,为分割目标选取了绿色通道并根据阈值法粗略提取出感兴趣区域(ROI);其次,考虑到传统的区域生长算法在选取种子点时不精确、自适应性差等缺点,通过计算ROI的几何中心并结合中心亮度作为选取种子点的标准进行改进;最后,用5*5模板对眼底图像进行均值滤波,应用山谷差值准则和8邻域连通准则对眼底图像进行种子合并,最终准确分割出视杯.结果:应用这种方法,对高分辨率眼底图像(HRF)数据库中15张青光眼眼底图像和15张健康眼眼底图像逐张进行检测,准确率达到93.3%.结论:实验结果表明,该算法能快速、有效地自动检测出眼底图像中的视杯并将其正确的分割出来,与传统算法相比较该算法稳定可靠,有较高的分割灵敏度、特异度以及准确性.     

非结构环境下一种改进的区域生长点云分割方法

针对非结构环境下目标零件识别过程中零件相互堆叠造成分割困难的问题,提出了一种改进的区域生长点云分割算法。首先,采用直通和统计滤波器对获取的点云进行预处理,得到去除冗余数据后的点云;其次,使用八叉树建立点云之间的拓扑关系,提高后续点云分割的效率;最后,选择基于局部径向基函数的曲率计算方法,通过计算选取曲率最小点为初始种子点,并设定空间阈值范围进行区域生长。实验结果表明:该方法能有效解决非结构环境下零件堆叠导致的分割困难问题,分割准确度高且效率满足工业实时需求。     

二维距离图分割的激光雷达点云无损压缩方法

激光雷达动态获取点云压缩是智能驾驶的关键技术之一。针对动态获取点云场景范围大,分布稀疏,本文将点云几何信息映射到二维距离图(range image),提出一种基于距离图分割的激光雷达点云无损压缩方法。由于动态获取点云的稀疏性,以及噪声和离群点等的影响,目前的距离图分割算法分割后类别过多,导致对分割区域编码时,边缘信息消耗较大的比特数。对此本文提出孤立区域精细处理的方法,有效地改善了过度分割的问题,提高了分割区域的压缩性能。为了保持残差、地面区域点云等数据原有的相关性,我们利用两种无损的数据压缩技术进行编码。实验结果表明,本文设计的基于距离图分割的激光雷达点云无损压缩方法具有较高的压缩性能。     

融合边缘检测的 3D 点云语义分割方法研究

针对点云分割中分割目标不明确,边缘不清晰,全局特征与边缘特征未能有效融合等问题,提出 了一种融合边缘检测的 3D 点云语义分割算法。 首先,通过 3D 点云语义分割网络对点云数据进行初步提取 区域内的全局语义特征;然后,采用引入了注意力机制的语义边缘检测网络,能够更好地对点云数据中的物 体进行特征提取增强,抑制非边缘信息的产生,得到了具有丰富的语义信息的边缘特征;最后,通过融合模块 将属于同一物体的语义特征融合起来进行分割细化处理,使得分割目标更精确;此外,使用了双重语义损失 函数,使网络产生具有更好边界的语义分割结果。 通过搭建实验平台和使用 S3DIS 标准数据集进行测试,改 进后的算法在数据集上的平均交互比为 70. 21%,在精度上较 KPConv 语义分割算法有所提高。 实验结果表 明:该算法能够有效改善物体边界分割不清晰、边缘信息模糊等问题,总体分割性能良好。     

自适应法向量约束的工件分割方法

针对目前对工件点云分割中出现的过分割、欠分割等问题,提出一种结合欧式聚类和自适应法向量约束的工件分割方法.首先对采集到的点云进行体素滤波,使用随机采样一致性(random sample consensus,RNASAC)算法滤除背景并通过统计滤波器去除噪点,接着利用欧式聚类算法将目标点云划分成点云簇,最后针对点云簇中含...     

汽车车身曲面点云数据分割方法的研究

车身曲面是由多张曲面经过延伸、过度、裁剪拼接而成,直接对测量获得的车身密集点云数据进行曲面拟合非常困难,需要对点云数据进行区域分割.探讨了点云数据的常用分割方法,结合车身曲面特点,研究并实现了一种点云分割的算法-基于平面度的直接分割方法.该方法通过最小二乘拟合平面法矢量夹角的均方差值来搜索具有几何相似特性的连续曲面片,将不同性质的曲面片分块保存.并结合ATOS测量设备得到的车身曲面点云数据,给出不同的实例,证明了该方法的有效性.     

基于语义分割深度学习的地基云图分割方法

随着深度学习技术的迅速发展,更复杂更先进的语义分割深度学习模型在地基云图检测分割任务中得到广泛研究和应用。首先开创性地对新发布的地基云图数据集进行整理概括;然后阐述了基于深度学习语义分割模型在地基云图分割方面的研究进展,详细地介绍了典型的语义分割网络模型;接着选取了部分优秀性能的语义分割模型在标准的数据集上训练和验证,系统性评估其在地基云图分割的性能,验证了语义分割模型在地基云图分割领域的适用性;最后提出对基于语义分割的自适应地基云图像素级分割研究的总结和展望。     

基于图像分割的云层测速方法

为了解决塔式太阳能电站镜场上空的云层遮挡问题,提出一种对镜场上空移动云层进行预测的测速方法。首先利用固定摄像机对云层图像进行采集,然后提取不同帧数的图像,并进行伽马变换、遗传算法图像分割、云层目标检测、运动云层匹配等处理,最后根据匹配得到的像素坐标计算云层的移动速度和方向。实验测试结果表明:与光流法的数据进行比较,显示图像分割方法计算量少,位置预测误差小。可见运用图像分割方法进行云测速是可行的,为塔式太阳能电站的云监测中云遮挡预判提供理论依据。     

基于改进随机抽样一致的点云分割算法

随着三维点云数据模型在三维建模、测绘、智能城市以及机器视觉等领域的应用,点云数据处理也成为一个研究热点。点云分割就是将三维空间中点云通过一系列算法,将散乱的点云数据划分成更为连贯的子集的过程,可以为后续的数据分析提供数据基础。针对随机抽样一致算法(random sample consensus, RANSAC)对杂乱、无规则点云数据分割效果不佳的问题,提出一种改进的RANSAC点云分割算法。该算法通过构建Kd(K-dimensional)树,利用半径空间密度重新定义初始点的选取方式,进行多次迭代来剔除无特征点,在实现点云分割的同时可以有效去除噪声点;此外,该算法重新设定判断准则,优化面片合并,可以实现点云的精确分割。实验通过对散乱点云数据进行分割,结果表明该改进RANSAC算法的点云特征提取数据量较大,面片分割的准确性较高,是一种有效的点云分割算法。     

基于Hadoop云平台的数据传输保护研究

Hadoop是一套开放的云计算平台,使用Map Reduce处理数据的分割与合并,简单的设置就可使用云计算的强大功能.但随之而来的是个人数据在没有任何保护的情况下随时可能遭受攻击,因此云平台上的个人信息安全问题就显得格外重要.本研究提出了一种具备安全数据传输的Hadoop云平台规则来增加云数据分割与合并的安全度.实验结果证明,本安全方案确实提高了云平台数据传输的安全性.     

三维激光扫描地形数据获取处理

利用三维激光扫描测量技术测得的点云数据获取数字地面模型的关键之处在于将地面点与非地面点进行分离。提出了一种基于高程直方图进行多阈值分割的方法。首先对点云进行离散化,然后进行多阈值分割分层,再对各层中的地面点进行连通,最后利用趋势面拟合法再次对各层地面点进行滤波,最终即可获取纯净的地面点。经试验验证,该方法有效可行。