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.     

基于Gabor变换的雷达图像滤波及无监督分割

提出了一种基于Gabor小波变换的多尺度、多方向的SAR图像去除斑点噪声及纹理分割算法．根据SAR图像的特点设计一组Gabor滤波器，对SAR图像进行二维Gabor变换，得到一组滤波后多分辨率、多方向的图像．通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平滑滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口内的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像．给出对SAR图像进行纹理分割的满意实验结果，对照试验表明，该方法优于空间灰度共现矩阵方法．     

小波变换在图像分割中的应用研究

在讨论基于小波变换的阈值分割算法的同时,提出了Canny算子和小波变换的边缘信息融合的图像分割方法,以及利用小波变换对图像纹理进行分解、特征提取,然后利用模糊C-均值聚类(FCM)进行纹理分割的方法;探讨了各种分割方法的特点、应用范围、及图像分割技术的发展方向.     

基于超边图匹配的视网膜眼底图像配准算法

视网膜眼底图像配准是临床眼科疾病诊断和治疗中的一个关键环节。针对眼底图像配准过程中大范围视场变化和过分割结构噪声等问题,该文提出了一种改进的基于图的视网膜图像血管匹配方法。将血管交叉点表示成图的顶点,把特征点间沿血管路径的相邻关系表示成边,进而在视网膜血管结构图中构造路径超边来刻画更高阶多元特征关系。在此基础上,实现了一种全自动的视网膜眼底图像配准算法。包括:第一步,通过多尺度Gabor滤波算法来检测和提取视网膜血管网络;第二步,利用一种高效的谱松弛匹配算法来求解两个路径超边图的顶点匹配对应关系。最后,通过特征匹配召回率统计和配准的血管中线距离误差两方面的实验,证明该文提出算法是有效和准确的。     

用于场景分类的显著建筑物区域检测

为了实现城市区域内室外场景的快速分类,提出了一种基于视觉注意力选择机制的显著建筑物区域检测方法.该方法首先通过Gabor算子对图像进行滤波,得到水平方向与垂直方向的联合增强图像,然后利用基于相位傅里叶变换(Phase Fourier Transform, PFT)的显著性映射算法提取视野中的显著建筑物候选区域,最后通过方向直方图判别算法去除干扰目标,并采用CV (Chan Vese)模型实现显著建筑物区域的分割.该方法在注意力选择机制及建筑物方向特征的基础上,提取具有场景代表性的建筑物区域信息,增强了算法的时效性和场景分析能力,同时实现了区域信息在像素级上的精确检测,并将其应用于美国南加州大学的多类室外场景数据库.实验结果表明,显著建筑物区域检测方法在检测结果、计算速度和鲁棒性等方面均取得了较为满意的效果.     

基于图割和分水岭变换的图像分割方法

为了解决分水岭变换在图像分割中的过分割现象和提高图割在图像分割上的速度,提出了一种基于图割和分水岭变换相结合的图像分割算法。首先对图像进行分水岭变换,将图像分割成多个小区域;然后利用每个区域内的像素平均信息代替每个像素信息,构造简化的网络图;最后利用图割算法实现网络图分割,产生最终分割结果。实验结果表明:本文算法既能解决分水岭变换所产生的过分割现象,又能提高图像分割的速度。     

工业过程噪声干扰下图像关心区域分割算法研究

针对单纯的基于像素灰度值的图像分割方法难以精确分割工业过程有噪声干扰的情况,提出了基于自适应网格搜索的Gabor小波纹理粗糙度方法,用于对基于像素灰度值的FCM聚类结果进行去模糊化,从而分割出关心图像。将所提算法行了大量实验研究,实验结果表明,该算法能够很好地将所关心的图像从工业噪声中分割出来。     

基于小波变换与形态学的机场跑道异物检测算法

机场跑道异物(foreign object debris,FOD)检测的精准性和效率直接决定了民航运输业的安全。为了提高机场跑道异物的定位精度,研究中提出基于小波变换与数学形态学相结合的机场跑道异物边缘检测质心定位算法。此算法先对采集到的机场跑道图像进行小波分解,高频部分利用小波变换的尺度边缘检测,并进行小波阈值去噪;低频部分利用数学形态学算子进行形态学边缘检测,然后对得到的高频和低频图像进行融合,并对异物边缘轮廓进行增强,最后利用质心定位法求解异物像素坐标。实验结果表明:小波变换与数学形态学相结合检测出的图像边缘具有较好的互补性,结合了小波变换在边缘精确定位和对噪声的抑制方面较好的性能,数学形态学在检测弱边缘和保留图像细节的优点,通过此算法提取的跑道异物边缘信息细腻且定位准确,能有效识别与机场跑道背景相似的异物并准确定位。     

视网膜血管分割算法研究

针对现有的视网膜血管分割方法对微细血管分割精度低的问题, 在多尺度单通道线性追踪(MSLTA:Multi-Scale Single-Channel Linear Track)的图像分割方法基础上, 提出了一种新的、 有效的视网膜血管分割方法。采用 Gabor 滤波预处理以增强血管信息, 利用 MSLTA 算法获得最初的血管网络, 采用连通域标记的去噪方法,去除图像上的斑点噪声, 分割出最终的血管。 利用国际上公开的 DRIVE(Digital Retinal Images for VesselExtraction)数据库的视网膜图像进行实验, 并与现有的常规算法做了对比。 多组实验结果表明, 该方法的平均精确度达到 95. 37%, 能很好地保留微细血管。     

基于小波明显区域及空间分布的图像检索

提出了一种基于小波变换的明显区域检测方法,并改进了环型分割算法,使对视觉有意义的区域和区域特征提取更加快捷、方便。该算法不仅考虑到区域内的图像特征,而且还考虑到明显区域的空间分布信息,并把环型区域的颜色矩和在明显区域附近的Gabor特点,作为索引图像的特征向量。使用Corel图像库测试了提出的方法。实验表明,该方法切实可行。     

基于Hessian矩阵和水平集的视网膜血管分割

视网膜血管图像可以作为糖尿病与青光眼等疾病的诊断依据;但现有的血管提取算法存在精度不足、对噪声敏感,以及鲁棒性不强等缺点。针对这个问题提出了一种新的视网膜血管图像分割方法。首先获取视网膜绿色通道图像,利用Hessian矩阵特征值、特征向量的几何特性和响应函数,初步估计视网膜图像中可能存在的血管;并在此基础上利用水平集函数初始化血管图像。然后,在局部数据能量拟合泛函中引入新的正则化和面积约束。最后,在水平集函数演化过程中获得精准的视网膜血管图像。实验表明算法在分割视网膜血管图像上具有较强的鲁棒性。     

利用改进曲波变换特征提取的 CBIR 算法

针对Gabor变换(Gabor transform,GT)和使用àtrous小波变换(wavelet transform,WT)分解图像的曲波变换不能准确地采集图像中边缘信息的问题,提出一种改进曲波变换(improved curvelet transform,ICT)特征提取的CBIR(content based image retreval)算法.ICT使用脊波变换作为一个组成步骤,使用Gabor小波过滤器的过滤器组实现曲波子带,使用词汇树索引每幅图像的描述符向量,即能量直方图向量.在Corel收集的1 000幅图像上的实验结果表明:提出的算法对数据库中恐龙图像的检索精度可高达97.20％,平均精度比Gabor变换的CBIR算法和使用atrous小波变换的CBIR算法分别提高至少18％,23％,算法ICT的平均召回率为37.40％,远优于GT算法(27.13％)和WT算法(30.70％).在加权平均精度、平均精度、平均检索率和平均秩方面的显著改进使提出算法拥有很好的实用性.     

基于灰度-梯度共生矩阵的视网膜血管分割方法

提出了一种新的、有效的视网膜血管分割方法．它包括二维匹配滤波预处理以增强血管的灰度，以及用灰度-梯度共生矩阵的最大熵阈值化方法．该方法同时利用了图像的灰度和梯度信息．在计算梯度时选用了三次B样条小波．实验结果表明，该方法能较好地提取视网膜血管网络．     

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。     

基于稀疏自编码的手指静脉图像分割

针对获取的手指静脉图像不仅包含静脉特征,而且包含噪声和不规则阴影,从而增加了特征提取难度的问题,提出了一种基于稀疏自编码的手指静脉图像分割算法;首先采用传统分割算法对原始灰度图像进行分割,得到一副二值图像(背景像素值为0,静脉像素值为1);然后,以该灰度图像的每个像素点为中心,对其进行图像分块,并将二值图像中对应于中心点的值(0或者1)作为该块的标签,建立训练集合;最后,将训练样本(分块图像和标签)输入到自编码器和神经网络中进行训练,再用训练好的模型对测试图像进行分割;实验结果表明,相比传统的算法,提出的手指静脉分割算法能够有效地对静脉进行分割,提高手指静脉认证系统的认证精度。     

基于增量特征和局部奇异性的水下图像分割法

针对深海三类典型的纹理:热液、岩石和海水,提出了一种新的基于增量特征和局部奇异性的水下图像分割方法.定义了一种新的增量特征s(d),反映像素点由小尺度到大尺度变化的剧烈程度;利用二维小波变换分析图像局部奇异性,并结合多项式拟合的方法提取奇异性特征P;最后根据s(d)和P组成特征矢量,结合k均值聚类方法,对图像进行分割.实验结果表明该方法能有效地分割出上述三类纹理.     

融合结构特征的增强型FCM图像分割算法

为了使基于模糊C均值(FCM)聚类的图像分割算法对复杂图像更具适用性,将图像结构特征融合到增强型FCM算法.首先,对原始图像进行均值滤波,将滤波结果与原始图像进行线性叠加形成新的输入图像.其次,采用二维Gabor滤波函数提取新的输入图像的纹理结构特征,以此代替灰度特征来衡量节点间的相似性.最后,采用一种改进的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像所提算法获得了更加精确的分割结果.