一种带心肌瘢痕的心脏磁共振图像左室壁分割方法

从心脏磁共振图像中分割出左心室内外膜轮廓线,是心脏三维重建及心脏功能评定的先决条件.针对带心肌瘢痕的心脏磁共振图像,提出了一种基于显著性检测定位的左心室内外膜分割方法.方法采用视觉显著性检测和分水岭变换,提取左心室血池区域,准确确定了左心室位置;然后提取血池区域轮廓线作为内膜初始轮廓,在带形状约束的活动轮廓模型作用下演化得到左心室内外膜.实验结果证明,该方法定位较为准确,能使初始轮廓迅速收敛到内膜边界,分割得到的内外膜以及心肌区域均较为准确.     

WaterBalloonsSnake模型的数字图像轮廓提取算法

为解决数字图像如左心室MRI图像存在着弱边缘、与周围组织之间的低对比度区域的特点,传统的Snake模型算法分割数字图像,出现变形曲线泄漏现象这一问题,提出一种改进的Balloons Snake模型-Water Balloons Snake图像分割算法.该算法利用数学形态学理论自动获取左心室数字MRI图像的重心以及边界形状变化允许空间,采用分水岭变换算法获取图像轮廓内壁分水岭线,并以此作为Snake数字模型的初始样条曲线进行进一步轮廓捕获.以小香猪左室加标记MRI数字医学图像作为应用研究对象,对比了几种模型的不同处理结果.实验表明WaterBalloons Snake模型算法比经典Snake模型或Balloons Snake模型算法能够更有效地处理变形曲线泄漏问题,并且具有较快的收敛速度.     

改进LIC模型的甲状腺结节超声图像分割算法

针对传统LIC(Local Intensity Clustering)模型在分割灰度不均匀图像时速度慢、精度不高且对初始轮廓位置敏感的缺点,提出了改进的LIC模型并将其用于甲状腺结节超声图像的分割.结合高斯概率分布引入局部方差变量构建新的局部灰度描述形式,将水平集演化设置在窄带范围内,以提高分割精度和速度;将标记分水岭算法获得的分割结果作为改进模型的初始轮廓,克服传统模型对初始轮廓敏感的缺点.对比实验结果表明,该改进模型能实现对甲状腺结节超声图像的快速自适应分割,并且在精度与分割速度上都较传统LIC模型有很大提高.     

一种改进的分水岭人脑MR图像分割方法

针对传统分水岭算法分割图像后存在的细节不准确问题,提出了一种改进的分水岭算法.此算法将传统分水岭算法和概率相结合,通过有序队列来实现边界的计算,从而得到分水岭.实验证明,这种算法得到的结果更加准确,对人脑MR图像病灶区的分割非常重要.     

基于图像的心脏左心室形状和运动参数联合估计框架的研究

基于图像的心脏的形状和运动参数的有效估计对于心脏病的辅助诊断有着重要的意义.文中提出了心脏左心室分割和运动参数联合估计的框架,在求得左心室运动轨迹的同时得到心脏分割的结果.把心脏的左心室看作一个各向异性的线性弹性体,其网格模型表示为采样点空间的四面体剖分.为了完成分割和运动参数的同时估计,每个采样点所在位置的受力表示为边界力、先验力、时间相关力和保形力的组合.根据最小位能原理,取模型的总能量最小,即可求得模型的位移场,同时得到了心脏图像序列的分割结果.实验结果验证了可行性.     

一种提取MRI图像感兴趣区域的分割方法

以国际标准脑肿瘤MRI图像库为背景进行分割实验,提出一种结合模糊C均值聚类、区域生长和数学形态学的FCM_Region分割方法对MRI脑肿瘤感兴趣区域进行提取.先利用模糊C均值聚类算法对原图进行聚类粗分割,对分割的结果采用形态学双结构算子和区域生长法去除颅骨等非脑组织来获取脑部组织,并平滑图像,最后采用比对法获得肿瘤感兴趣区域.实验结果证明了该方法对MRI脑肿瘤图像分割的有效性.     

基于形态学滤波的标记分水岭脑肿瘤图像分割

针对MRI(magnetic resonance imaging)脑肿瘤图像受噪声、磁场和容积效应等影响难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学滤波的标记分水岭分割方法.首先对脑肿瘤图像进行形态学梯度预处理;其次,梯度图像进行开闭重建滤波,既保留脑肿瘤梯度图像的轮廓信息,又去除噪声和局部极小区域;再次,采用扩展的极值变换和强制最小技术得到内部和外部标记符,利用这些标记符修正梯度幅度图像;最后,对叠加标记后的梯度图像进行分水岭变换.利用Matlab对类圆形、三角形等不同亮度与形状特点的3幅临床MRI脑肿瘤图像进行分割仿真测试,实验结果表明,该算法有良好的分割精度和速度.     

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.     

MSRM和Snake算法相结合的MRI肿瘤提取

提出一种将最大相似度区域合并(MSRM)算法与Snake算法相结合的新的分割方法,进而提取MR成像中的肿瘤区域。首先使用简单线性迭代聚类(SLIC)算法对图像进行超像素分割,其次使用MSRM算法得到图像肿瘤区域大致边界,最后将该边界作为Snake模型的初始轮廓线,完成对图像的肿瘤提取。实验结果表明,相比于MSRM算法,文中方法能更准确地提取MRI肿瘤区域,且不需要手动选取Snake模型的初始轮廓线。     

自适应形状约束Graph cuts算法在腹部CT图像分割中的应用

针对CT图像对比度低,组织边缘模糊,器官轮廓不规则等特点造成组织器官难以分割的问题,提出了一种自适应形状约束的Graph cuts算法.首先使用基于多图谱配准的分割方法分割原始图像,将得到的初始分割结果作为形状先验加入到Graph cuts算法的能量函数中,同时根据配准分割过程得到的目标概率图自适应选择形状约束项系数,最后通过最大流最小割算法分割出CT图像中的肝脏、肾脏和脾脏.实验结果表明,该方法能够较好地分割出肝脏等组织器官,有效减轻传统图割算法分割图像时造成的过分割和欠分割现象.     

基于混合神经网络的脑部MRI图像语义分割算法

针对传统医学图像对缺乏标注的数据进行自动分割时存在分割精度不高、边缘模糊等问题,提出了一种利用混合神经网络对脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的图像进行语义分割的算法。利用仿射网络对脑部MRI图像进行线性几何变换,基于卷积神经网络进行3D医学图像仿射变换,加入稠密模块减轻梯度消失和加强特征传递问题; 通过空间转换网络对脑部MRI进行空间转换,基于图谱的分割法获得脑部图像的分割结果。采用MICCAI的公共数据集BraTs2019进行实验验证,结果表明,算法可由脑部肿瘤MRI图像获得较好的分割精度和分割效率,为脑部MRI图像语义分割的研究提供一种新的实验方案。     

基于改进分水岭算法的球团矿图像分割

针对传统图像分割算法不能对球团矿图像中粘连球团进行准确有效分割的问题,提出一种改进的分水岭分割算法。该算法将标记和分水岭算法结合起来,利用标记带来的先验知识限定图像分割区域的数目,并对分水岭算法的梯度图像进行修改,从而能够对球团边缘准确分割,同时避免产生过分割现象。实验结果表明,改进分水岭算法对图像中粘连球团的边缘有良好的分割效果。     

基于改进分水岭算法和Canny算子的医学图像分割

针对分水岭算法存在的过分割问题和医学图像的特点,比较并选取了彩色分量图像梯度信息的最大值,达到提取图像有效边缘信息的目的,然后利用阈值分割方法消除无效梯度信息,并用分水岭算法处理所得到的梯度图,再结合Canny算子提取的物体边缘得到分割结果.实验结果表明:该方法能够有效消除局部极小值和噪声干扰,得到精确的分割结果.     

基于卡通纹理分解和NSCT的卫星云图边缘提取

为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换(NSCT)的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后依据NSCT域中高频系数的正负关系和相关性进行边缘特征提取。通过实验,将文中算法分别与基于投影卡通纹理分解的预处理算法、小波多尺度积、NSCT模极大值和NSCT多尺度积等边缘特征提取算法进行比较。结果表明,本算法可更准确地提取云的边缘,且受噪声和纹理的影响小,边缘的连续性更好,为准确地进行云分类提供了保障。     

基于边缘检测的溢水标记分水岭算法

针对已有标记分水岭算法存在的过分割问题,提出一种基于边缘检测的溢水标记分水岭算法。首先,对遥感影像进行相位一致边缘检测,获取边缘信息。然后,基于获取的边缘信息进行区域增长,检测对象区域的微弱边界,并改善对象边界的位置精度。最后,利用提出的溢水模型生成新标记继续增长,直到得到最终分割结果。在卫星影像和航空影像数据集上的实验结果表明,所提出的算法有效地抑制了过分割现象,能够准确的提取对象区域。     

面向视频测量机器人高噪声小视场星图的星点提取

星图识别提取是自动天文测量数据处理的关键环节．针对视频测量机器人拍摄的小视场星图具有高噪声的特性,提出了利用基于合理阈值分割的连通算法来处理此类星图;分析了4种不同星图的图形特征,对比了常见的星点提取算法对真实星图的识别效果;在定性定量分析的基础上,通过验证,得到了阈值分割下的连通算法要优于边缘检测和聚类算法的结论,并获得理想的星点提取效果．真实星空半仿真星图的室内试验表明:利用该算法可以准确可靠地计算恒星质心坐标,其水平和垂直方向均方根误差（RMSE）分别为0.025和0.021像素,可满足高精度的天文测量需求．      

形态梯度重构的标记分水岭高光谱影像分割

传统分水岭算法通常对梯度图像做无标记分割,其结果是容易造成过度分割。为了克服过分割的缺陷,进而应用于复杂的高光谱遥感图像分割,结合形态学预处理方法,在对图像实施平滑处理的同时,利用形态学开闭重构技术对梯度图像进行重建,在此基础上对高光谱遥感梯度重建图像进行标记分水岭分割。实验证明,这种处理技术对高光谱遥感图像的分割效果良好,能够满足高光谱遥感图像分类与信息提取的需要。     

低倍率镜检图像无标记红白细胞识别方法研究

针对低倍率镜检图像无标记红白细胞对比度低、边缘模糊、结构不清晰、内部纹理特征不明显等特点,提出一种改进的低维特征向量识别算法。该算法通过彩色图像空间分离、逻辑或运算和形态学处理完成初步分割,针对粘连细胞,采用基于迭代腐蚀的标记分水岭方法再次分割,通过多种方法互补完成红白细胞的分割。根据红白细胞在形态、快速傅里叶变化(fast Fourier transform,FFT)以及Canny边缘检测图像的差别,提取周长、面积、FFT后的圆形度、连通域数、像素和和闭合比值6个相关特征组成特征向量用于训练支持向量机分类器。实验结果表明,在低倍率镜检图像无标记红白细胞准确分割前提下,基于6个相关特征的低维特征向量识别可以显著提高识别率,而且识别效果相对稳定,不易受红白细胞异型情况影响。