一种基于管状特征的冠脉中心线自动提取算法

针对冠脉分割不准确以及血管曲率变化比较大导致的中心线提取不准确问题,提出了一种基于管状结构特征的冠脉中心线自动提取算法.首先对冠脉进行基于骨架线节点结构特征的冠脉血管中心线粗提取;然后利用冠脉的管状结构特征,提出三种血管结构判断准则,以检测血管断开情况;最后利用血管的局部结构特征,校正血管中心线,以得到完整、连续的血管...     

利用脊线检测实现视网膜图像血管中心线的精确提取

提出一种精确有效的基于脊线检测的视网膜图像血管中心线提取算法,该算法首先对原始图像进行脊线检测得到候选视网膜图像血管中心线,然后对原始图像进行照度均衡和多尺度形态学增强处理,最后对各个尺度增强图像在视场ROI区域内进行Otsu双阈值分割或单阈值分割,并将各个尺度的分割结果求和再与脊线检测结果算术相与得到最终的血管中心线。通过对25张荧光造影视网膜图像以及部分彩色视网膜图像进行测试和分析,该算法不但能够检测出低对比度血管和微小血管的中心线,而且提取的血管中心线整体连续性好。将文中算法的结果与血管手动分割血管的细化结果进行比对分析,中心线吻合率平均达到83.5%,且算法性能优于Hoover算法以及保守专家手动检测结果。     

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.     

基于激光点云的隧道中心线自动提取算法

目的提出一种基于三维激光点云数据的隧道中心线自动提取方法,解决地铁盾构隧道中心线提取困难、精度低的问题.方法利用共有点坐标换算完成扫描仪坐标系和隧道工程坐标系的统一;截取一定厚度的隧道平面切片,并对切片点云去噪、滤波、投影,得到断面点云;通过改进的最小二乘椭圆拟合法,无需对所有断面点云拟合即可解算出精确的椭圆方程和该断面的中心点,利用二次样条曲线插值得出隧道中心线.结果通过对FARO FOCUS 3D X330获取的地铁隧道点云数据进行实验,笔者提出的方法能快速拟合出隧道断面,自动提取隧道中心线误差小于2.01 mm.结论该算法解决了以往隧道中心线提取方法速度缓慢且精度较差的缺陷,能对隧道施工以及隧道变形检测提供指导和借鉴.     

基于Hessian矩阵的冠状动脉中心线的跟踪算法

冠状动脉血管造影对医生临床诊断心血管疾病非常有帮助。在冠状动脉造影图像上对冠脉中心线的正确提取是冠脉边缘定位和三维重建的基础。该文提出的中心线提取方法是对经典Sun算法的改进,此方法结合了Hessian矩阵特征向量和Canny算子来进行准确提取。实验结果表明:结合Hessian矩阵特征向量的方向,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉曲率变化剧烈而跟踪不准确的情况;结合Canny算子的半径计算,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉重叠和交叉出现时错误跟踪的情况。因此,与经典Sun算法相比,本文提出的方法有很好的鲁棒性和准确性。     

基于Hessian矩阵的冠状动脉中心线的跟踪算法

冠状动脉血管造影对医生临床诊断心血管疾病非常有帮助。在冠状动脉造影图像上对冠脉中心线的正确提取是冠脉边缘定位和三维重建的基础。该文提出的中心线提取方法是对经典Sun算法的改进,此方法结合了Hessian矩阵特征向量和Canny算子来进行准确提取。实验结果表明:结合Hessian矩阵特征向量的方向,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉曲率变化剧烈而跟踪不准确的情况;结合Canny算子的半径计算,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉重叠和交叉出现时错误跟踪的情况。与经典Sun算法相比,本方法有很好的鲁棒性和较高的准确性。     

一种新型Mobile Unet网络的肺结节图像分割方法

针对医学图像分辨率小、边缘模糊、感兴趣区域(ROI)边界不明显造成的分割不准确性问题,提出一种新型Mobile Unet网络的肺结节图像分割方法.该方法首先使用MobileNet中bneck模块替换Unet网络的下采样部分,并对输入图像进行特征提取;然后,将下采样提取的特征按照Unet网络连接方式融合到上采样部分;最后...     

基于结构特征点的手势建模与高层特征提取

在单目环境下,为提高手势特征提取的精度,提出一种图像结构特征点的提取方法,使用提取出的结构特征点建立手势模型并优化求解得到高层特征.对图像的梯度图进行分析,通过给出图像平滑点、非平滑点的定义,提出冲突值的计算与结构特征点的提取方法,对图像的局部结构特征进行适当地描述;建立2D结构手模型替代3D手模型;基于提取出的结构特征点,将贪婪算法与局部随机抽样一致性匹配算法相结合,对手势模型参数进行优化求解,进行手掌、手指和指尖定位.实验结果表明:该算法对预处理结果具有一定的鲁棒性,对分割出的边缘不敏感,因此能有效减少传统曲率算法中对干扰点的误判.     

基于改进的高斯混合模型牙齿图像分割研究

针对边界模糊和对比度低的口腔CT图像中牙齿目标区域提取难的问题,提出了一种基于高斯混合模型与K-均值的改进聚类分割算法.该算法首先通过各向异性滤波对图像预处理,实现去噪平滑的同时增强图像的细节;然后利用K-均值完成初始划分,并根据分类后的像素值给出EM算法迭代的初始值,加快算法迭代到最优解,从而大大降低算法迭代次数,有效解决EM算法求解参数时随机选取初值点易导致GMM陷入局部最优解的问题,进而使分割区域完整;最后利用EM算法学习GMM,完成ML分割.实验结果表明:改进方法降低了计算复杂度,对噪声具有较强的鲁棒性,可获得更为理想的分割结果.     

一种考虑平面特征的室内稠密点云精简方法

针对室内稠密点云数据海量、信息冗余、处理难度大等问题,提出一种顾及平面特征的室内稠密点云精简方法。首先,通过无效点去除、统计滤波、体素滤波等完成稠密点云的格式检查、去噪和抽稀。然后,采用区域生长算法提取平面,并采用Alpha Shape算法提取其边缘信息。其次,将点云数据降维成图像,并提出一种融合聚类的四叉树分割方法实现目标聚类分割。最后,针对图像中不同聚类区域,采用3种采样策略回溯得到精简点云。试验选取公寓、卧室、会议室和办公室等典型室内场景测试方法性能。结果表明：与传统的随机采样、距离采样、八叉树采样等方法相比,该方法简化效果更佳,平均简化误差在3 mm以内。在保留场景平面特征和边缘细节信息的同时,显著降低点云存储空间。对于三维重建、地图管理和机器人导航有着重要意义。     

顾及梯度和彩色信息的高分辨率影像道路分割

针对高分辨率影像中道路灰度值分布不均,“同谱异物”现象难以用简单阈值分割,以及对不同传感器、不同分辨率影像提取效果不一样等问题,提出了一种顾及空间梯度信息和彩色信息的道路阈值分割方法。利用高分辨率影像的多种特征,将梯度值和灰度值进行     

高动态多光照环境下图像灰度校正方法研究

在高动态多光照环境下,采集的图像通常存在光照不均匀的现象,需对其进行灰度校正处理。当前图像灰度校正方法无法有效分离高动态多光照环境下图像的目标点与背景点,图像灰度校正效果不佳。为此,提出一种新的图像灰度校正方法,依据Retinex中的照度和反射模型对高动态多光照环境下的图像进行描述,通过投影思想对高动态多光照环境下的图像区域进行分割。针对页白区域,将其置为背景色;针对均匀区,通过全局处理方式对其进行灰度校正处理;针对阴影区域,通过采样法对其进行灰度校正处理,给出高动态多光照环境下图像灰度校正的详细过程。实验结果表明,采用所提方法对图像进行灰度校正处理后,图像质量高,细节丢失少,且处理速度快。     

基于多尺度空间子带共生矩描述子的花粉图像特征提取方法研究

针对显微镜下的花粉图像普遍具有特征维数高、旋转和姿态变化较大等问题,提出了一种新的基于多尺度空间子带共生矩描述子的纹理特征提取方法;并应用于花粉图像的分类和识别。该方法首先采用Mallat小波分解算法将花粉图像分割成不同层次的尺度空间,然后在各个子带尺度空间上提取图像的灰度共生矩分量,最后通过计算每个灰度共生矩多个方向上的统计特征分量构造最终的子带共生矩,描述子鉴别特征。通过Confocal和Pollenmonitor图像库上的仿真结果表明,该特征能较好地描述花粉颗粒图像的纹理分布,对于花粉图像的旋转和姿态变化具有良好的鲁棒性,能够获得较好的识别精度和效率。     

一种新的彩色图像边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息。针对已有算法中存在的像素点扩散、边缘定位不准确、边缘不连续等问题,提出了一种彩色图像边缘提取算法,基于图像自身梯度方向信息和多通道信息融合技术,将灰度边缘模板算子扩展应用到彩色图像的边缘检测中,在RGB空间中对原彩色图像进行多通道边缘检测;同时采用滤波来抑制噪声,依靠边缘生长保证检出边缘的连续性,并提出了自适应确定边缘提取门限值的方法。该文提出的彩色图像边缘检测算法计算量小,实验结果表明了其能充分利用图像的颜色和梯度信息,有效地消除噪声,提高边缘检测的准确性,保证边缘的连续性。     

结合灰度熵变换的PCNN小目标图像检测新方法

为了自动地进行小目标图像分割检测,从含单一弱小目标图像的特征出发,提出了一种结合灰度熵变换的脉冲耦合神经网络(PCNN)小目标图像分割检测新方法. 该方法在对有随机噪声和复杂背景图像进行非线性灰度熵变换滤波的基础上,考虑灰度熵值灰度图在满足先验概率目标背景比条件下,选择包含单一小目标局部窗口作为处理图像区域,并在局部最小交叉熵判据下,进行改进型PCNN迭代分割检测处理. 实验结果表明,该方法不仅能可靠地检测出复杂背景及随机噪声干扰下弱小目标,并且在PCNN运行处理过程中,可自动地完成最佳分割检测.     

一种基于犹豫中智集和水平集的图像分割方法

皮肤镜图像分析技术的第一步为图像分割,分割的结果会直接影响到后续的处理过程,针对具有背景噪声、模糊边缘和灰度不均的皮肤镜图像,提出了一种新的结合水平集的犹豫中智集图像分割方法;首先利用犹豫中智集理论将图像转换为犹豫中智集图像,其中犹豫中智图像由三类子集组成(T、I、F),利用犹豫中智集图像突出表达图像的目标信息和边缘信息;然后针对传统 DRLSE 水平集的不足进行改进,构造新的边缘停止函数,并增加灰度驱动能量项,最后通过改进的DRLSE 水平集对 ISIC(2018)皮肤镜图像进行分割测试;实验结果的交并比(Jaccard Index)值均大于 95%,且均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和结构性相似指数(SSIM)均表现良好,表明方法能够准确、有效的分割具有模糊边缘和灰度不均的皮肤镜图像,对后续的皮肤镜图像的处理与诊断奠定了基础。     

雾天图像清晰化方法及应用

针对雾天户外图像的退化现象,提出了一种基于大气模型的完全自适应的图像清晰化方法.该方法根据图像的灰度分布特性,求出天空区域灰度的最佳近似正态分布,再由这个近似正态分布得到天空区域的灰度均值,同时根据灰度直方图分割出各个景物的深度区域,然后利用大气模型列方程组,可得归一化辐射率的值,从而能够实现雾天图像清晰化.实验表明,该方法对雾天退化图像的清晰化效果较好.     

基于迭代技术的图像轮廓提取方案的研究与实现

图像轮廓提取算法通过识别每个像素在其邻域内灰度的变化而检测出图像的边缘;但由于图像的复杂性和随机性,特别是自相关性强烈的图像,其微结构往往是十分复杂的。典型的轮廓提取算法已经无法直接用于其图像轮廓的提取,而且几乎无法从图像中提取到较为清晰的目标轮廓。对此,提出一种新的基于迭代技术的图像轮廓提取方案来改善;并通过VC++6.0软件进行验证。首先使用分形技术方法对图像进行了处理,噪声干扰因素得到了有效的降低;通过这样的办法净化了图像背景并增强了图像元素之间的差异度。然后对图像进行微分提取算法的轮廓提取。结果表明:传统图像边缘提取技术与分形迭代技术结合起来的新方案能够有效的区分图元颗粒的形态,可以从自相关性强烈的图像获得比较清晰的轮廓,从而更清晰地揭示图像组成元素的图元结构。该方法对图像处理范畴的拓展以及图元微结构的识别判定都有积极的指导意义。     

基于扩展邻域的动态方向GVF计算方法

采用基于动态方向梯度矢量流(GVF)分割边界不清晰、灰度分布不均图像时,GVF外力场中通过拉普拉斯算子的扩散作用,利用4邻域进行掩膜运算;但未充分利用图像信息形成光滑的矢量场,同时迭代次数较高。提出一种基于扩展邻域的动态方向GVF计算方法。新方法从掩膜的角度分析了梯度矢量流模型,通过采用更大的邻域的掩膜来代替原来的基于4邻域的掩膜,得到了基于扩展邻域的梯度矢量流的计算方法。新的计算方法仅仅需要较少的迭代次数就能得到较好的效果。     

中低分辨率遥感影像控制点对自动提取方法

遥感影像配准是遥感影像融合与校正的基础,而控制点提取是遥感影像配准的关键。针对中低分辨率遥感影像配准时产生的控制点少且分布不均匀、正确匹配率低等问题进行研究,提出了一种自动提取其控制点对的方法。该方法采用区域匹配策略,首先将参考影像与待配准影像的公共区域进行网格划分,对2幅影像中相同地理范围的小区域进行一致编号,接着建立影像的多尺度空间,对每一个尺度影像区域块采用Harris进行角点检测,用SIFT特征描述符描述Harris角点的特征向量,最后利用区域匹配策略进行特征点的匹配。实验表明,该方法能提取出均匀分布且精度高的控制点对,有利于提高中低分辨率遥感影像配准的精度。