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.     

结合非下采样Contourlet变换的改进图论MST图像分割

为提高图论最小生成树的分割精度,保留更多边缘细节,提出了一种结合非下采样Contourlet变换(NSCT)及改进图论最小生成树(MST)的图像分割方法.首先,将图像进行NSCT分解,得到一个低频子带和多个高频方向子带,对各高频方向子带采用改进的贝叶斯萎缩阈值抑制噪声,通过模极大值检测关联边缘的像素点,结合低频子带灰度值和高频子带系数构造多尺度多方向的MST边权,并加重关联边缘的边权重;然后,从区域内部和区域间差异函数以及合并机制方面对MST分割算法进行改进,降低噪声或孤立点的影响;最后,改进和声搜索算法的"调音"策略,自适应获取MST分割算法的最优参数,得到全局最优分割.实验结果表明:与其他改进图论MST分割方法相比,文中方法的抗噪声性能好,提高了分割精度,且错分率低,所得图像边缘细节明显,分割效果较好.     

梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法

光照不均匀往往造成背景亮度不均和灰度分布范围较大,会导致图像分割困难和不准确.考虑图像的边缘信息受光线变化相对不敏感,引入梯度熵信息对Canny算法进行改进提取准确合适的边缘.采用最小二乘法的多项式曲面拟合获得阈值曲面,进而提出了基于梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法.对多种背景灰度分布不均匀的图像进行算法验证...     

心脏核磁共振图像左心室底层组织分割方法

提出了一种基于局部灰度聚类(LIC)模型和分水岭算法的心脏核磁共振成像(MRI)图像左心室底层组织分割方法.首先,使用LIC模型对图像进行初步分割,提取出图像中的组织和器官;然后,使用分水岭算法弥补粘连的不同组织或器官之间缺失的边界,将其分开,人工选取种子点进行区域生长初步提取左心室;最后,利用左心室形状特征的先验知识判断提取的左心室中是否包含主动脉,若包含则去除主动脉,得到精确的左心室分割结果.实验结果表明,该方法能有效去除心脏MRI图像上左心室底层存在的弱边界和边缘泄露的影响,得到准确的左心室底层组织分割结果.     

一种改进的利用空间信息加权的FCM算法

FCM(fuzzy c-means clustering)算法在图像分割中应用较为广泛,但由于其对噪声较敏感,所以只适合于分割噪声含量较低的图像.利用空间信息加权的FCM算法能够有效地抑制噪声却使图像的边缘变得模糊,造成边缘处分割的不准确.本文通过区分图像边缘点和内部点,在构造邻域平均灰度图像时区别对待,并对边缘点根据它与邻域的灰度关系进行补偿.实验结果表明,这种方法不仅能够有效地抑制噪声,并使边缘点的分割更准确,使分割质量明显提高.     

一种改进的基于梯度的自适应边缘检测算法

对常见的边缘检测算法进行改进,从梯度的定义出发,提出了一种应用于灰度图像的自适应阈值边缘检测算法.根据边缘处像素灰度值的差异,将模版中的9个像素分两组进行分析,计算出像素的梯度幅度和梯度方向.按梯度值的不同将图像分割成若干个区域,计算每个区域的灰度平均值,确定阈值,实现边缘检测.实验表明,该方法检测出的边缘更细、更准确,可以除去虚假的边缘,是一种有效的对灰度图像进行边缘检测的方法.     

智能车路径识别算法研究

基于恩智浦智能车,对路径识别算法进行了研究。首先针对图像的光照不均匀现象,通过直方图判断分类,提高算法对图像的适应性。接下来对分类的图像进行预处理,引入窗口自适应滤波算法代替传统的中值滤波对"椒盐噪声"进行处理,并采用动态阈值算法对图像进行二值化分割。最后对图像分割并应用改进的Canny算法进行图像中线提取及拼接,边缘阈值是以灰度值期望和方差为基础,以正态分布来求取高低阈值,不需人工参与。实验结果表明本文提出的图像预处理算法可以很好地去除噪声,并消除"灰度白"现象准确得到中线信息。     

基于二维Arimoto灰度熵的图像阈值分割快速迭代算法

现有的Arimoto熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布,且计算最佳阈值时需搜索整个解空间,效率不高.为此,文中提出了一种二维Arimoto灰度熵阈值分割的快速迭代算法.首先,提出了一维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,导出了基于灰度-平均灰度级直方图的Arimoto灰度熵阈值法,并给出了中间变量的快速递推公式;最后,提出了二维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法,推导了相应的公式,大大减少了运算量.实验结果表明,文中所提算法运行速度快,分割性能优于现有的5种同类阈值分割算法,分割后图像中的目标完整,边缘纹理清晰,细节更为丰富.     

航空图像的分割与定位算法研究

通过航空图片的图像分割和特征提取，对几种分割算法进行了比较。通过比较发现，当图像的目标与背景的灰度值相差比较大时，用多阈值的灰度分割方法来获取目标I而当图像的目标与背景的灰度值相差不大时，使用模糊差影滤波算法可获得理想的分割结果。同时，对采用多阈值分割方法后的图像进行目标定位。结果表明，对于复杂航空图像，该算法分割效果好，噪声小，定位算法简单，定位准确，有较好的应用前景。     

一种心肌延迟强化磁共振图像的半自动分割算法

针对心肌延迟强化磁共振图像分割中边界模糊的问题,提出了一种基于水平集的半自动分割算法。该算法通过结合多相水平集算法和Chan-Vese模型,可以同时分割心肌内膜、外膜和心肌梗塞区域的边界。根据心脏左心室的圆形特征,通过增加圆形惩罚项,使得分割心肌内膜的曲线在迭代过程中逐渐接近于圆形,从而解决了心肌内膜边界模糊的问题。根据心肌内膜和外膜之间的距离关系,提出了动态气球力,通过将两条演化曲线之间的距离约束在一定范围内,使得曲线在真实边界附近收敛,从而提高了分割心肌外膜边界的精度。由于正常心肌与发生梗塞的心肌在灰度上存在着明显的差异,采用Chan-Vese模型代替阈值法分割心肌梗塞区域以获取光滑的目标边界。该算法已在STACOM 2012国际竞赛数据集上进行了验证测试,结果表明,算法的平均Dice相似性系数为0.72,较其他算法的平均Dice系数提高了0.07~0.12;算法具有较好的实验可重复性的同时也具有更好的稳定性。     

融合视觉模型和最大熵的阈值分割算法

针对传统二维最大熵阈值分割算法关于二维直方图的区域划分中存在的缺点(即图像的部分目标点和背景点错误划分为边缘点或噪声点,而把部分边缘点和噪声点划分为目标点和背景点)以及搜索最佳阈值向量的时间复杂度较高的缺点,提出了采用视觉模型构造二维直方图,并提出了一种二维直方图的新的区域划分方法,同时还提出了基于视觉模型的二维最大熵阈值分割算法,提出的阈值分割算法降低了计算复杂度的同时还具有很好的分割性能。根据一些图像分割的定量评价标准,做了一系列实验,与几种典型的二维阈值分割算法相比,提出算法的分割效果更好。     

改进FCMS算法及其在颅内肿瘤图像分割的研究

为了提高脑部肿瘤的磁共振成像(MRI)在肿瘤分割方面的精度和分割效率,提出了自适应阈值蚁群模糊聚类算法(TSAG_PnFCMS)。针对传统的模糊c均值聚类(FCMS)算法对噪声敏感,以及MRI图像中存在属性不同的样本点,在聚类过程中,将不同属性样本点的相关系数作为权重融入到欧氏距离的计算,提高聚类精度;针对蚁群算法容易陷入局部最优,提出一种自适应阈值蚁群算法,提高算法的全局搜索能力,将自适应阈值蚁群算法与改进的模糊聚类算法相结合,提高系统的分割精度和抗噪声性能,使得最终的分割效果达到最优。通过轮廓系数、目标函数收敛结果以及迭代时间进行实验仿真对比,表明改进算法的有效性,可见算法为颅内肿瘤图像的分割提供了可靠的技术手段。     

多分辨超声心动图像分割模型

提出了一种新的基于水平集的多分辨空间超声心动图像分割模型，该模型在粗尺度上实现预分割，然后通过解传递方法将结果传递到细尺度上进行优化分割．在粗尺度上采用基于区域的高斯噪声模型分析图像，并和测地线模型相结合实现预分割，预分割结果表明了组合模型能自动和精确地提取边界．提出了基于数学形态学算子的尺度间快速解传递方法，该方法不需要进行插值运算，避免了常规方法效率低的问题．在细尺度上提出了一种局部活动轮廓优化模型，定义了新的基于局部亮度的目标函数．优化后的平均相似性从0．9862提高到0．9985．对左心室图像的分割实验证明了多分辨模型和常规方法相比具有更好的精确性和鲁棒性．     

改进型脉冲耦合神经网络高分辨率SAR图像分割

针对高分辨率SAR (合成孔径雷达)图像噪声强, 目标分割难度大的特点, 提出一种改进的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)模型的SAR图像分割算法。首先根据SAR图像中相干斑噪声的特点, 采用复小波进行去噪。然后, 在传统PCNN模型的基础上, 对神经元的输入信号, 尤其是链接系数和 阈值的非线性衰减子因子进行了改进和简化, 同时对链接强度系数β进行理论上的近似推导, 并减少人工设置的参数。最后, 通过最佳阈值对其结果进行二值化处理得到感兴趣的目标图像。实验结果表明, 改进后的算法运行效率提高, 自适应性增强。与传统算法相比, 区域一致性提高0.013, 区域的对比度提高0.015, 效果优于传统的PCNN算法, 为高分辨率SAR图像分割提供了一种新策略。     

二维直方图θ-划分最小误差图像阈值分割

针对常用二维直方图区域直分法存在错分的问题,并为适应实际中不同图像及分割目的的需要,提出了更具普适性的二维直方图θ 划分最小误差阈值分割方法(θ为分割直线的法线与灰度级轴的夹角）.导出了相应的阈值选取公式及其快速递推算法,根据实验结果分析了θ取值对分割结果和算法运行时间的影响.与二维直方图直分最小误差法相比,所提方法的分割结果更为准确,抵抗噪声更为稳健,且所需运行时间也大为减少;而直线形最小误差法只是文中方法中θ=45°的特例.     

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.     

基于K-means和GVF Snake模型的纤维图像分割

在纤维图像自动识别系统中,分割出完整连续的纤维是纤维特征分析的必要前提.针对纤维图像的背景和前景灰度区别不大、光照不均对图像的影响等特征,提出融合K-means和GVF(Gradient Vector Flow)Snake模型的纤维图像分割算法.该算法以提取完整连续的纤维轮廓为标准,利用K-means聚类分割结果为GVF Snake模型的初始轮廓线,并对得到的存在毛刺的轮廓结果采用轮廓跟踪去除毛刺,从而得到完整连续的单根纤维图像.该算法不仅能有效解决传统图像分割方法对纤维图像分割的不连续问题,而且能有效抑制纤维图像中噪声的影响.     

白腐真菌的培养及其在染料污水脱色中的应用

阈值法是图像分割最为常用的方法之一,然而基于一维直方图的阈值方法分割结果容易受噪声的影响.基于二维直方图的二维Fisher准则能够克服一维阈值法缺陷,具有较好的分割性能.但是二维Fisher准则阈值法在求取最优阈值时需要大量的计算,运算速度非常慢.常用的二维Fisher准则阈值优化计算方法如粒子群算法和遗传算法容易陷入局部最优.杜鹃搜索算法是新近提出的一种元启发优化算法,一些经典的函数优化问题测试结果表明杜鹃搜索算法全局寻优能力优于粒子群算法和遗传算法.在介绍杜鹃搜索算法的基础上,提出一种基于杜鹃搜索算法改进的二维Fisher准则阈值分割方法.实验结果证明,提出的方法降低了基本二维Fisher准则阈值法最优阈值的寻找时间,提高了图像分割的实时性,是一种性能良好的图像分割方法.