Cardiac MR image segmentation using CHNN and level set method

Although cardiac magnetic resonance imaging (MRI) can provide high spatial resolution image, the area gray level inhomogenization, weak boundary and artifact often can be found in MR images. So, the MR images segmentation using the gradient-based methods is poor in quality and efficiency. An algorithm, based on the competitive hopfield neural network (CHNN) and the curve propagation, is proposed for cardiac MR images segmentation in this paper. The algorithm is composed of two phases. In first phase, a CHNN is used to classify the image objects, and to make gray level homogenization and to recognize weak boundaries in objects. In second phase, based on the classified results, the level set velocity function is created and the object boundaries are extracted with the curve propagation algorithm of the narrow band-based level set. The test results are promising and encouraging.     

#br# 矩匹配和变分方法相结合的MODIS条带去除模型

针对中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)影像常见的3种条带噪声,提出了一种矩匹配和变分相结合的多类条带噪声去除模型。首先采用矩匹配方法对MODIS影像做预处理,然后基于变分方法去除条带噪声。能量泛函由L1正则化项、数据保真项和梯度保真项组成,基于Split Bregman迭代计算能量泛函的最优解。实验结果表明,此算法能够有效地去除MODIS影像中常见的条带噪声。与矩匹配、低通滤波及单向全变分方法相比,此模型更好地保留了图像的细节信息,有效抑制了正则化方法在条带去除过程中出现的分块现象。     

基于Snake模型的低对比度噪声心脏MRI图像分割

提出了一种基于Snake模型的低对比度、噪声心脏MRI图像分割算法。Snake模型通过轮廓线的变形得到感兴趣区域(ROI)的边界，但其分割结果依赖于初始轮廓线的位置，且变形曲线容易收敛于局部梯度极大值区域或从弱边界处泄漏，对于深度凹陷的区域也难以分割。通过增加局部面积能量项，扩大了Snake模型寻找边界的范围；在模糊C均值集群分类的基础上，构造模糊能量项，能够较好地处理心脏MRI图像中的弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象。分割实验证明了改进的模型能够有效地分割低对比度、噪声心脏MRI图像。     

一种改进Snake模型的边缘检测算法

在心脏核磁共振图像分割研究中，针对传统的Snake模型存在的问题，提出改进的Snake模型及其二阶段贪心优化算法。对人工合成图像和真实心脏MRI图像实验表明，改进后的模型具有如下特点：内部能量项物理意义直观清晰，且易于实现；对初始轮廓不太敏感，收敛范围扩大，且收敛速度提高，具有实际应用价值。     

基于变分的MODIS 数据条带噪声去除方法

条带噪声是影响MODIS数据影像质量与反演精度的重要因素之一。针对MODIS数据中存在的三类条带噪声,提出了一种去除多类条带噪声的变分方法。该方法针对MODIS数据中条带噪声的类型设计相应的能量项：对于探测器间条带噪声和镜边条带噪声,采用直方图匹配变分项;对于随机噪声条带,采用单向消除项。各能量项通过权重系数组合构成总能量泛函,利用梯度下降流法最小化该泛函并离散数值化求解,从而实现条带噪声的消除。实验结果表明,提出的方法能够有效地去除MODIS数据的多类条带噪声。     

水平集方法中窄带构造技术

提出了距离模板方法并从时间复杂度、窄带宽度以及零水平集点数对窄带生成的影响等方面与快进方法、快速扫描方法进行了比较;在分析快进方法的基础上,给出了一种窄带构造算法;改进了全局快速扫描算法,以用于生成窄带。2D图像分割与3D表面重建的仿真实验表明,距离模板方法能够较快地分割图像;快进和快速扫描方法适合于表面重建等3D应用。     

结合模糊C均值聚类和曲线演化的心脏MRI图像分割

提出了结合模糊C均值聚类和曲线演化的MRI图像分割算法。由于心脏的变形和血液的流动，MRI图像中出现了弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象。分析了使用水平集方法分割此类图像时出现的问题，提出了两阶段分割算法：结合先验知识和直方图，对心脏MRI图像进行模糊C均值聚类，再根据聚类的结果定义窄带中像素点的速度函数，通过曲线演化获取左心室的粗边界；然后使用梯度向量流构造另一速度函数对边界进行细化。心脏MRI图像的分割实验证明了算法的有效性。