光学分子影像手术导航系统中图像融合算法研究

手术中肿瘤的精确定位一直是国际上的研究热点及挑战性问题.对光学分子影像手术导航系统中的图像融合算法进行了研究,对图像数据进行预处理后,利用梯度信息确定荧光图像兴趣点,缩小配准点的搜索区域.配准过程采用穷尽搜索策略,以平均绝对差(MAD)、均方差(MSD)和归一化积相关(NPROD)作为相似性度量,并利用域法修正的方法对兴趣点坐标进行修正,避免了因兴趣点过度偏离图像中心而导致配准失败.该算法将32组图像数据的平均配准时间从原始算法的539.384 s缩短到43.200 6 s(MAD),46.685 3 s(MSD)及85.978 6 s(NPROD).采用这3种相似性度量算法的融合效果均优于原始算法.     

双向梯度归一化互信息医学图像配准方法

传统互信息配准方法未利用图像的空间信息,为此,提出一种将互信息与梯度相似性相结合的双向医学图像配准方法.首先以图像A为参考,求图像A和待配准图像B的每组对应点的梯度相似性,并在计算相似性之前引入高斯算子以降低噪声影响,将梯度相似性因子与归一化互信息的乘积作为图像配准的正向测度;反过来,再以图像B为参考计算逆向的梯度归一化互信息.由此得到双向梯度归一化互信息.实验结果表明,该方法比传统归一化互信息和梯度归一化互信息方法有更高的鲁棒性和精度.     

基于互信息与梯度相似性相结合的医学图像配准方法

针对传统互信息配准方法未利用图像空间信息的缺点,提出一种将互信息与梯度相似性结合的医学图像配准方法.待配准图像的每组对应点的梯度相似性包括方向相似性和模值相似性.待配准图像整体梯度相似性系数由各对应点对的梯度相似性之和决定,该系数与传统互信息的乘积作为图像配准的测度.利用2D多模图像分别进行平移、旋转、采样,得到配准函数曲线,并给出具体的配准实例.实验结果表明,该方法比传统互信息有更高的鲁棒性和精度.     

三维多模医学图像配准系统的设计

在基于体素灰度的医学图像配准领域，采用全新的相关比相似性测度作为配准的测度准则，对多分辨率加速配准方案中涉及的几何变换选取、重采样、多分辨率体数据表达及最优化方法进行了设计分析。利用文中提出的多分辨率配准系统，对磁共振图像（MR）和CT、MR和正电子发射断层扫描（PET）临床医学图像进行配准，得到了较满意的效果，配准速度有了很大的提高。     

基于二次曲面拟合的序列图像高分辨率复原

在模版匹配的基础上，提出一种基于二次曲面拟合的配准方法．在配准点的邻域内把序列图像的相似性测度拟合成二次曲面函数，通过求二次曲面函数的极大值点（最佳匹配点），得到配准图像的亚像素位移，并用该位移来估计遗失帧．然后用插值法得到高分辨率图像．试验结果验证了该方法的有效性．     

基于互信息的复合遗传算法在医学图像配准中的应用

分析当前的医学图像配准技术及算法,选择基于体素相似性的图像配准方法,以互信息作为配准相似性测度,将混合遗传算法、自适应遗传算法和育种算法相结合,提出复合遗传算法,以提高遗传算法的鲁棒性,加速收敛过程,准确地实现多模医学图像配准,再利用此算法对无噪声图像和有噪声图像进行配准实验.实验结果证明了该算法的可行性,是一种值得推...     

中国数字人切片图像的自动配准与分割方法研究

提出了一种新的方法,用于解决数字人数据集重建前的切片图像配准和分割问题.首先利用改进的彩色空间动态阈值法和形态学处理提取切片图像的定位杆坐标,在此基础上对原始图像进行变换,从而实现数据集的配准;其次根据配准后数据集相邻切片目标轮廓在位置和形状上的相似性,利用前层切片分割结果指导初始化位置和限制搜索空间的主动轮廓模型,实现了配准后数据集的自动分割.所提出的方法在数字人切片图像的分割中取得了令人满意的效果,并且该方法还可以应用在CT、MRI等医学图像序列中的器官和部件的分割中.     

融合多特征和谱聚类集成的图像分割方法

针对图像单一特征分割结果的适应局限性,提出融合多特征和谱聚类集成的图像分割方法(MFSC-IS).首先对图像进行基于粒计算的多特征子分割;然后将分割结果映射到超图,利用谱聚类集成算法得到最终分割结果.实验结果表明,与Gpb(Globalized probability of boundary)算法相比,融合多特征和谱聚类集成方法可以得到一个相对较好的分割结果.     

基于相似类合并FCM在图像分割中的应用

传统的基于模糊C均值聚类的图像分割算法分割结果中类内数据空间分布离散,无法准确分割出目标物体.针对这一问题,提出一种基于相似类合并模糊C均值聚类算法,并将其应用到图像分割中.首先,提出一种全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,并将其引入到一种新颖的节点间距离度量公式中来计算图像中任意一点与聚类中心点的差异.其次,算法选取彩色直方图作为区域描述算子,采用巴氏距离计算聚类过程中得到的任意两类间的相似性.最后,应用最大相似类合并策略得到最终的分割结果.实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法和空间约束核模糊C均值聚类算法相比,该算法获得更加精确的图像分割结果.     

基于序列特性的胸部标记物自动分割

手术导航系统广泛使用外置标记物进行点配准,在配准过程中,需要选取图像中标记物的中心.为了实现标记物中心自动定位,基于肺穿刺手术导航系统设计了一种自动分割标记物算法.该算法先对胸部CT图像初分割得到疑似标记物;然后根据标记物在胸部图像中的序列特性,对疑似标记物进行筛选,得到正确标记物.实验结果表明,该方法与手动分割标记物的重合率达到95%以上,中心坐标误差小于0.22 mm.     

基于概率图谱和Random Walker的肝脏三维分割算法

针对腹部CT图像内部结构复杂和相邻脏器灰度相近而导致分割精度较低的问题,提出了一种新的基于概率图谱和Random Walker的三维肝脏分割算法.首先利用大量的由医生分割的肝脏区域图像建立肝脏存在位置的概率图谱,表示肝脏解剖位置信息;然后提出了改进的全自动的Random Walker算法,并建立由Random Walker优化的灰度概率图谱;最后基于该灰度概率图谱从腹部CT图像进行肝脏三维分割.实验结果表明,提出的算法能够有效地进行肝脏区域的分割并具有较好的鲁棒性,与传统算法相比,分割精度得到了明显的提高.     

一种新的基于区域合并的图像分割算法

提出了一种新的彩色图像分割算法,以区域合并为基础并使用联合彩色纹理直方图.利用彩色直方图与最大相似性的区域合并算法已成功地应用在彩色图像分割,在某些情况下,只使用彩色直方图信息并不能充分且有效地达到优越的分割.所提出的方法将彩色直方图和纹理直方图的信息用于测量不同地区的相似性,从而引导区域合并的进程.此外,为了获取纹理信息,采用局部二进制模式(LBP),以便嵌入主要的统一LBP模式来测量不同地区的相似性.实验结果表明,与基于经典图像分割方法的区域合并相比,该算法取得了很大的进步.此外,与其他类似的方法相比,该算法更加健全和精确.     

基于颜色相似系数的彩色图像分割方法

基于两种像素之间颜色相似系数的计算,根据设定的阈值来判断两种颜色是否具有相似性·计算在RGB颜色空间进行,省去了其他分割方法中的颜色空间转换过程·为提高图像分割过程的效率,采用了改进的区域生长法实现整个彩色图像的分割·实验结果表明,本方法可对彩色图像进行有效的分割,符合人类视觉感知特性,适合于不同的应用目的·     

结合形态学运算的谱抠图声纳图像分割法

针对数字抠图与图像分割之间的联系,提出一种结合形态学运算的谱抠图声纳彩色图像分割法。首先通过形态学中的顶帽(top-hat)变换和底帽(bottom-hat)变换去除声纳图像中阴影的影响和背景的不均匀性,并进行图像增强;其次,将数字抠图中的alpha值考虑到图像分割中,通过全局平均迭代阈值法获取阈值,对抠图所获alpha图像进行阈值处理得出分割结果;最后,与多种现有的分割方法进行仿真对比实验,实验结果证明了本文分割方法的有效性。     

一种改进的遥感图像配准方法

在分析当前主要的图像配准方法的基础上, 提出一种改进的基于点特征的遥感图像配准方法: 首先对参考图像进行分块, 每块提取一定数量的特征点, 以确保各块图像特征点分布均匀; 根据已知的同名点对, 拟合变换方程, 将待配准点代入变换方程得到粗匹配点坐标, 再以粗匹配点为中心在一个较小的范围内搜索, 根据相似性测进行精配准, 确定正确的同名点位置, 在此基础上实现整体遥感图像配准。为了验证该方法的有效性, 针对变大和传感器位移较大的光学遥感图像设计了仿真实验。实验结果表明, 改进方法能很好地解决光学遥感图像之间的配准问题, 降低特征点提取和同名点匹配的时间复杂度。     

基于多特征融合的图像区域几何标记

提出一种基于多特征融合的图像区域几何标记方法.首先,提出了一种新型卷积网络结构——多尺度核卷积网络用于提取像素点的多尺度特征信息,推断像素点的几何类别,并结合图像超像素分割获得图像超像素区域的几何标记;其次,将提取的多尺度特征与超像素区域传统特征相结合,建立超像素区域的特征表达.最后,建立超像素图像的条件随机场(conditional random field,CRF)模型,对超像素区域的几何类别进行推断.在公开数据集Geometric Context(GC)上的实验结果表明,同已有算法相比,所提方法提高了图像区域几何标记的准确率.     

基于类别空间多示例学习的色情图像过滤算法

针对传统的不良图像自动过滤算法难以适用于复杂互联网环境的问题，提出一种通过构建类别空间进行多示例学习实现图像过滤的新算法.首先在YCgCr空间中扩展Hessian矩阵检测特征点作为图像的示例，然后定义YCgCr-LBP算子作为图像示例描述符，最后基于包示例频率统计原理提出类别空间模型，并利用余弦相似度完成图像识别.利用不同成分的数据集进行了多组实验对比，结果表明，所提出的算法克服了传统依靠皮肤比例方法对皮肤或类皮肤比例较大图像识别准确度较低的问题，同时也较一般的多示例学习方法对图像具有更好的描述能力，取得了较好的实验结果，具有实际应用价值.