基于多尺度线性检测的视网膜血管分割

提出一种自动、高效的视网膜血管网络分割算法。该算法基于对视网膜图像的多尺度线性检测,线性组合各个尺度下的图像响应获取血管特征图像。通过形态学top-hat变换和线性滤波器消除图像噪声和视盘对线性检测的影响,并且增强血管(包含细小血管)的对比度,提高线性检测对细小血管的敏感度,从而提取出更加精确的血管树细节。利用DRIVE和STARE数据库的视网膜图像进行算法性能评估。实验结果显示该方法能够获得很高的分割准确度,几乎为手工分割的结果。同时该方法简单、快速,对噪声具有鲁棒性,适合用于眼科检查的计算机辅助治疗系统。     

基于相似度滤波算法的视网膜血管分割

在计算机辅助眼底图像视网膜血管分割中,基于匹配滤波算法的应用非常广泛.而传统匹配滤波器算法存在分割细小血管效果较差、噪声多以及视盘干扰等问题.本文提出一种相似度滤波算法的眼底图像视网膜血管分割方法.首先用多层阈值和水平集算法提取视盘干扰区域,利用高斯模糊去除视盘干扰区域.然后采用相似度滤波运算对去除视盘干扰的彩色眼底图像进行处理.最后,将余弦相似度图进行二值化后与余弦相似度加强图进行区域连通性判断,实现眼底图像视网膜血管分割.结果 表明,该算法能较好地分割细小血管以及去除视盘干扰,能更为准确地提取眼底图像视网膜血管.     

视网膜血管直径交互式测量方法

以DRIVE和STARE公开眼底库以及临床采集的眼底图像为实验对象,引入盒式滤波优化算法进行眼底图像自适应对比度增强,提出一种感兴趣测量区域视网膜动静脉管径的交互式测量方法.该方法采用2D Gabor滤波提取眼底血管轮廓进行阈值分割和细化提取骨架,对骨架上的分叉点进行连通域判断确定最终血管网络,采用交互式测量方法得到血管的直径.实验结果表明,本算法在眼底图像增强和眼底血管网络提取等方面效果较好,血管直径的交互式测量结果与人工测量结果相比较为接近,且计算速度较快,误差较低.     

一种基于区域生长算法的脊椎椎体提取方法

脊椎椎体三维重建是脊椎应力应变研究的重要环节,对MRI图像中脊椎椎体区域的提取是三维重建的基础。为了准确提取脊椎椎体区域,提出了一种基于区域生长算法的脊椎椎体提取方法。通过最大类间方差法求得到自适应阈值代替传统区域生长算法中的手动阈值,再结合中值滤波算法对原始图像进行预处理,避免了传统区域生长算法手动阈值造成的过分割,或者欠分割等现象;并有效抑制MRI图像噪声,使椎体区域内像素变化更为缓和,弥补了传统区域生长在MRI图像椎体区域内部分割效果不佳的缺陷,准确提取出脊椎椎体并建立出三维模型。     

一种改进的基于柔性形态学的图像边缘检测方法

在介绍柔性形态学的基础上,提出先利用迭代算法得到图像分割的最佳阈值,以增强图像的边缘.再利用多尺度柔性边缘检测算子得到图像的边缘,该方法根据不同尺度边缘图像所含信息量的多少确定边缘的合成,所以能实现图像的自适应边缘检测.实验结果证明:该方法与传统边缘检测算子提取的结果比较,可以更好地抑制噪声,得到的边缘在连续性和平滑方面均得到了提高.     

基于自适应多尺度的血液细胞图像阈值分割方法研究

提出一个基于自适应多尺度滤波的阈值分割方法,对血液细胞图像进行了自动分割。首先,对图像原始直方图进行多尺度滤波,根据它的尺度空间图特性,确定合适的滤波尺度,然后完成对谷点由“粗”到“精”的定位,并作为阈值对原始图像进行分割;其次,利用松驰方法对分割图像作后处理;最后,将该方法与其他阈值分割方法做了分割性能的比较,证明了算法的有效性。     

基于图像检测的轨距检测算法研究

为实现实时在线轨距测量,建立车载轨距机器视觉检测系统,对该系统所采用的去噪前置处理、精确阈值分割处理和距离变换等算法进行研究.介绍系统的工作原理与构成,并在分析传统光带中心线提取算法的基础上提出基于PNDT的快速轨道轮廓中心线提取方法;采用强对比度拉伸和指数变换的方法进行图像增强,并结合高斯平滑与动态ROI对图像进行快速去噪前置处理;对图像进行精确阈值分割处理,采用距离变换的方法得到轨道轮廓中心线并准确定位轨距测量点.实验结果表明:该系统检测精度满足-1mm~+1mm,实验室测试的合成不确定度最大为0.52mm,图像帧处理时间为14.35ms.轨距机器视觉检测系统可满足实时在线轨距检测对系统检测速度和精度的要求.     

基于萤火虫算法的三维Renyi熵眼底图像血管分割

对于眼底血管网络分割精度低的问题,提出了基于萤火虫算法的三维最大Renyi熵眼底血管分割方法。该方法先提取出眼底G通道图像;然后用多尺度线性滤波器对眼底血管增强;接着引入萤火虫算法,将基于三维共生矩阵的最大熵求解问题转化为寻找最亮萤火虫的问题;最后,将最亮萤火虫所处的三维空间位置作为Renyi熵函数的阈值对眼底图像分割。实验结果表明,方法的真阳性率和ROC曲线下方区域面积都有所提高,能准确分割出眼底血管。     

基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测

目的研究三维图像边缘检测中边缘的定位精度问题,根据多尺度小波变换的方法,提出一种自适应阈值三维图像多尺度边缘检测技术。方法首先对三维医学图像分解成多幅二维图像,再对图像直方图滤波平滑处理,消除噪声的影响,然后对平滑后的直方图进行多尺度分析,找出直方图的谷点,以不同尺度下的谷点比较后自动确定精确阈值,按照阈值对图像分割,然后对分割图像进行边缘检测,最后将多幅二维图像合成三维图像。结果实验表明,该方法能够自动准确选择分割阈值,准确检测三维图像的边缘。结论算法能解决人工估算阈值不够准确的问题,所检测到的三维图像的边缘能够满足目标识别和三维重建的要求。     

基于曲波变换的视网膜血管图像增强算法

视网膜血管图像存在像素对比度低等特点,干扰正常的视网膜图像分割.针对视网膜血管的图像特性,提出了一种改进的基于曲波变换的视网膜血管图像增强算法.首先选取视网膜图像的绿色通道分量进行预处理,然后通过对变换系数的自适应增强完成图像的增强处理,并结合改进的形态学变换,实现图像细节的增强和背景噪声的抑制,使得图像对比度得到增强,细节信息更加明显.通过与其他增强算法的比较表明,该算法在增强对比度、降低噪声干扰等方面优于其他算法.     

二维Otsu拟合线阈值图像分割方法

针对已有二维Otsu线阈值法分割方法存在的因误分类而导致的分割质量下降、抗噪性能不足的问题.结合二维Ot-su折线阈值算法和曲线拟合方法,提出了二维Otsu拟合线阈值图像分割方法.本文方法是在二维Otsu折线阈值法基础上进行改进.先对二维直方图中边界信息或噪声所属区域的像素点迭代分割,并设定迭代停止条件,以获得多个阈值点,然后引入曲线拟合的方法,将多个阈值点拟合成线阈值,最后以此线阈值作为分割标准实现分割.实验结果表明:利用本文方法对边缘丰富的图像分割具有较好的分割效果,抗噪能力和自适应能力更强,普适性更高.     

一种基于自适应阈值的图像分割算法

为提高目标检测概率，针对复杂的地面目标红外亚图像，提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法。用分割出的目标和背景区域的灰度统计量，设计了一个判断是否得到正确分割的准则．理论分析和实验结果表明，对于复杂背景下低对比度、低信噪比的地面目标，不论目标在图像中所占面积大小，利用该方法均可得到正确的分割结果．通过设置阈值运算的灰度取值范围，可大大减少计算量，节省处理时间．     

基于自适应阈值的棉网图像中结杂的识别

在棉网图像中,棉结和杂质(简称结杂)大多都混杂在聚集的纤维网中难以检出和识别.针对这一问题,提出了一种将最大类间方差法(Otsu法)与线性回归相结合的棉网图像结杂分割方法.首先对棉网图像进行预处理,然后根据Otsu法获取棉网图像与背景分开的阈值,再根据线性回归找出该阈值与结杂灰度的关系,获得结杂分割的最佳阈值,从而实现结杂的识别.     

基于高斯混合模型的遥感影像云检测技术

【目的】高分辨率遥感影像云检测技术一直是遥感影像处理亟待解决的难题,尤其是边缘薄云和散云的检测。针对高分辨率遥感影像的成像特点,利用形态学运算、多边形简化技术,实现含云影像的准确提取。【方法】首先对影像进行高斯低通滤波平滑,取得一致均匀的明暗效果; 然后将影像分为多云、少云、无云3种情况,对多云影像采用Otsu阈值分割,对少云影像采用高斯混合模型进行阈值分割; 最后对云区进行形态学处理得到最终云区。【结果】高分辨遥感影像云检测方法目视效果较好,可有效提高云检测精度,该方法准确率为98.60%,查全率在90%左右,错误率约为2.58%,可以较为准确地检测出厚云、薄云、散云,同时还可有效地减少对房屋、道路、裸地的误判。【结论】基于Otsu阈值分割和高斯混合模型的高分辨率遥感影像云检测技术算法复杂度适中,计算量小,运算速度快,检测精度高,适用性广。     

基于Otsu理论的灰度图像分割算法研究和改进

Otsu算法是利用最大类间方差准则对图像像素进行阈值分割.二维Otsu算法是在一维Otsu算法的基础上提出的,但是其计算量大,且只有当图像每个类的像素数目接近彼此时才能得到满意的结果.对二维直方图重新划分,改变阈值的求解范围,提高分割准确率和减少阈值计算时间.实验结果表明该方法提高分割效率,对含噪声的图像分割效果较好.     

应用局部自适应阈值方法检测圆形标志点

利用圆形标志点的几何和灰度特征,在图像中搜索具有符合该特征描述的区域,对圆形标志点进行粗定位.对粗定位区域的扩展区域使用最大类间方差阈值分割法分割出圆形标志点轮廓,并对像素轮廓进行最小二乘拟合,计算出圆形标志点的中心坐标及拟合轮廓各参数,根据该参数筛选保留所需标志点中心坐标.结果表明:该方法使用局部的大津阈值检测圆形标志点,能够避免全局阈值的缺陷,提高标志点检测的检出率;采用最小二乘椭圆拟合提取标志点中心,能够达到亚像素级精度.     

基于HSV色彩空间和Otsu算法的无人机影像植被覆盖度自动提取

随着无人机遥感技术的不断发展和普及,其在生态学等领域中的应用已成为当前研究热点。植被覆盖度信息提取是无人机遥感的重要应用领域之一,然而目前无人机影像的植被覆盖度提取存在阈值难以选取、耗费时间过长等问题。为提高植被覆盖度提取的精度和速度,本文提出一种基于HSV色彩空间与Otsu算法的图像分割方法。该方法将无人机影像进行色彩空间变换,在HSV色彩空间中提取H分量并结合Otsu阈值分割方法,全程快速自动地完成植被覆盖度提取。实验结果表明,Otsu算法能显著缩短植被覆盖度提取时间,且提取精度较高,并且在结合HSV色彩空间时,准确度更高,对比传统植被覆盖度阈值提取有较为明显的优势,提高了植被覆盖度提取的时效性。     

一种基于直方图的分割方法

对Ｏｔｓｕ准则的内在缺陷进行了改进,提出了一种基于直方图的分割方法．通过对直方图的预处理及轮廓追踪,可以很好地确定其峰谷结构,从而找到理想的分割门限．这种分割方法对红外图像具有很强的针对性．经实验证明,只要图像直方图中存在着多波峰结构并且存在一个理想的分割门限,这种方法就有很好的分割效果     

Otsu算法的研究及改进

本文首先介绍了传统的一维及二维Otsu分割算法,然后对传统二维Otsu分割算法进行了改进,改进了阈值判定区域及求解阈值的办法．实验结果证明,改进方法提高了运算速度并增强了图像分割效果．     

基于SLIC0超像素分割的阴影检测算法

对单幅阴影检测问题,提出了一种基于SLIC0（simple linear iterative clustering zero）超像素分割的阴影检测方法。首先采用SLIC0超像素分割算法对含阴影图像进行分割,生成超像素块检测出阴影轮廓,然后提出一种融合特征的支持向量机方法,将超像素块分类合并,检测出阴影区域。通过实验对比Otsu阈值法、传统SVM分类法与本文算法的检测效果,验证了本文算法的有效性,通过结构相似度（SSIM）与峰值信噪比（PSNR）指标对比表明,本文算法较参考算法的检测性能更优。