利用分区处理和水平集算法分割序列三维乳腺MRI

对比增强的磁共振成像技术是检测乳腺肿瘤的新方法,但需处理大量随时间变化的三维影像序列。为了从这种四维影像中分割出乳房组织,该文提出了自动分区域分割方法。先分割乳房与空气,并统计乳房部分的灰度;再分割乳房与胸腔,将前面统计出的乳房灰度作为先验知识设定初始轮廓和特征图像,采用基于阈值区间的三维水平集算法,并将前一时间点的结果作为后一时间点分割的初始轮廓,从而实现自动的四维分割。临床数据实验表明,该方法可有效地分割四维乳腺磁共振影像,且自动化程度和分割准确度均较高。     

基于改进LGDF模型的超声图像自动分割方法

基于局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型的图像分割方法,对初始轮廓选取及参数选择较敏感.如果初始轮廓手动选取不当会由于陷入局部极小值而导致分割失败,且分割速度较慢.针对以上不足,提出了一种改进的LGDF模型的超声图像自动分割方法.该方法的正则化项由具有双极值点的势函数构成,在水平集函数进化过程中,可以避免由单极值点势函数造成的水平集函数震荡和扭曲,从而加快了收敛;另外,将局部熵阈值分割的结果作为LGDF模型的初始轮廓,接近真实轮廓,可以克服手动选取初始轮廓的影响.实验结果表明,该方法能自动获取合适的超声图像初始轮廓,并得到较好的分割结果,同时大大提高了分割速度.     

乳腺MRI图像肿瘤轮廓的提取

提出一种改进的混合水平集方法提取乳腺肿瘤图像.首先利用最大类间方差法与区域生长法将乳腺初始轮廓从乳腺MRI图像中提取出来,然后将此乳腺初始轮廓曲线作为水平集的初始轮廓曲线进行演化,进而找到肿瘤的边界.应用本方法对福建肿瘤医院提供的临床数据进行了实验验证分析.实验结果表明,该方法对于复杂的乳腺MRI序列图的肿瘤分割具有较好的效果.     

乳腺 MR 图像的有效分割

乳腺核磁共振影像（ MR）的有效分割一直是医学影像分析领域的研究热点。针对目前人工解读图像信息的不足,提出一种自动化分割乳腺MR图像的方法,该方法结合传统FCM算法和最小距离分类器实现了感兴趣区域中不同位置、灰度值相似的样本点按距离分类。算法首先根据图像的灰度信息利用FCM算法实现聚类,其次自动提取感兴趣区域的聚类信息,并利用最小距离分类器对其按距离分类。实验结果表明,该算法对乳腺核磁共振影像的分割具有较高的准确性,提高了其组织划分的精度,且自动化程度比较高,为后续进行肿瘤区域的自动提取与识别奠定基础。     

一种层次化的乳腺肿瘤分割方法

超声图像是乳腺癌辅助诊断常用的工具之一.肿瘤分割是乳腺超声图像分析的基础.乳腺超声图像中的灰度不同质性、纹理及形状的多变性等复杂特点使得肿瘤的精确分割较为困难.提出了一种层次化的分割框架.首先将局部灰度聚类假设引入活动轮廓模型作为底层分割模型,对图像进行初始分割;然后提出基于超像素和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的高层分割模型,对初始结果再进行高层分割.在高层分割过程中,首先使用简单线性迭代聚类(Simple Linear Interactive Cluster,SLIC)提取超像素,然后提取超像素的灰度、纹理和局部特征,最后使用SVM进行分类.高层分割模型是基于底层模型的分割结果学习获取的,能够检测到底层模型可能分割错误的区域,与底层模型具有较好的互补性.因此,提出的层次化分割框架具有较好的鲁棒性.在自建乳腺超声数据库上的实验结果证明了提出方法的有效性和鲁棒性.     

改进LIC模型的甲状腺结节超声图像分割算法

针对传统LIC(Local Intensity Clustering)模型在分割灰度不均匀图像时速度慢、精度不高且对初始轮廓位置敏感的缺点,提出了改进的LIC模型并将其用于甲状腺结节超声图像的分割.结合高斯概率分布引入局部方差变量构建新的局部灰度描述形式,将水平集演化设置在窄带范围内,以提高分割精度和速度;将标记分水岭算法获得的分割结果作为改进模型的初始轮廓,克服传统模型对初始轮廓敏感的缺点.对比实验结果表明,该改进模型能实现对甲状腺结节超声图像的快速自适应分割,并且在精度与分割速度上都较传统LIC模型有很大提高.     

利用多重直方图分割方法分割致密影像中的物体

本文以乳腺Ｘ光片图像的分析研究为例，介绍了一种多次利用灰度直方图信息自动分割致密影像中物体影像的方法。     

基于全局划分与局部划分的自适应活动轮廓模型

为了分割边界模糊图像,文章提出基于划分函数的自适应活动轮廓(Adaptive active contour model based on global division and local division, DGDL)模型.通过建立一个局部划分能量项,将其与全局划分能量项进行线性组合,并基于迭代次数建立一个自适应函数自动选取全局与局部能量,得到基于全局划分与局部划分的活动轮廓模型.利用人工合成图像与真实图像作为分割对象进行实验,结果表明,DGDL模型对初始轮廓鲁棒,迭代次数较少且耗时短,还能分割边界模糊和灰度不均图像,并具有良好的分割性能.     

无需初始轮廓的局部图像拟合模型

[目的]基于图像局部信息的区域活动轮廓模型可以较好地分割灰度不均图像,但存在对初始轮廓的位置及大小比较敏感的缺点,而且不同初始轮廓可能会产生不同的甚至是错误的分割结果.因此,需研究避免初始轮廓的选取对图像分割结果影响的方法.[方法]受局部图像拟合模型和灰度重加权局部二值拟合模型的启发,提出一个无需初始轮廓的局部图像拟合...     

基于Bayes分类算法和活动轮廓模型的新疆肝包虫CT图像分割方法

肝包虫病是新疆常见的寄生虫病,严重危及人类健康。目前,医院常采用CT影像技术对该病进行诊断。肝包虫CT图像有其特有的病理特征,图像的灰度分布存在不均匀性和边界模糊性,且不同的包虫囊肿类型,其CT图像表现各异。本文针对该病的CT影像特征,提出一种同时对肝脏及包虫病灶进行分割的迭代算法。在每一步迭代过程中,算法分为初始分割和优化分割两个步骤:首先,在CT切片图像中确定位于正常肝脏及包虫病灶区的种子点,根据种子点的位置,利用Gauss概率模型拟合不同区域的灰度分布,并结合Bayes分类算法对肝脏及病灶区同时进行初始分割;然后,利用基于先验形状力场的活动轮廓模型算法优化初始分割结果,从而获得精确的肝脏及病灶区的边界。为了验证该算法的有效性,将算法对不同病人的CT切片图像进行分割实验,并从主观和客观两个方面,将算法的分割结果与医师手动分割结果进行对比评估,结果表明,该算法能在分割肝脏的同时准确地提取包虫病灶区。     

WaterBalloonsSnake模型的数字图像轮廓提取算法

为解决数字图像如左心室MRI图像存在着弱边缘、与周围组织之间的低对比度区域的特点,传统的Snake模型算法分割数字图像,出现变形曲线泄漏现象这一问题,提出一种改进的Balloons Snake模型-Water Balloons Snake图像分割算法.该算法利用数学形态学理论自动获取左心室数字MRI图像的重心以及边界形状变化允许空间,采用分水岭变换算法获取图像轮廓内壁分水岭线,并以此作为Snake数字模型的初始样条曲线进行进一步轮廓捕获.以小香猪左室加标记MRI数字医学图像作为应用研究对象,对比了几种模型的不同处理结果.实验表明WaterBalloons Snake模型算法比经典Snake模型或Balloons Snake模型算法能够更有效地处理变形曲线泄漏问题,并且具有较快的收敛速度.     

基于改进的大津方法与区域生长的医学图像分割

提出了一种自动分割边缘模糊图像的新方法.该方法利用小波变换对图像进行压缩与多解像度分解,通过强调各解像度上高周波成分的极值进行图像锐化;利用邻域平均与中值滤波方法对图像进行平滑;利用改进的大津方法与多种子投票机制的区域生长方法进行图像的自动分割;根据分割效果对阈值进行迭代控制;通过自动分割的区域与影像医生手动分割区域的误差、平均最短距离进行自动分割效果的评价.将本方法应用于实际的30幅边缘模糊的腹部MRI图像,证明了其对复杂图像分割的有效性.     

序列切片图像中斑块状污染的消除

为消除序列切片显微图像中的斑块状污染噪声,提出了一种三维截面图像顺序滤波的处理算法。根据斑块状污染噪声随机出现在单个层片的特点,通过数据重构,得到三维图像体数据,并针对斑块状污染噪声在不同观察方向上的形态退化,分别进行特定方向的中值滤波。算法可有效消除原始图像中的斑块状污染噪声,使图像分割和三维图像重构组织的连通关系得以保证,该算法等价于采用特殊的序列三维中值滤波器对图像进行处理。     

基于图像分割的SAR图像匹配方法

针对单一背景的海岛合成孔径雷达（SAR）图像,提出一种基于图像分割的图像匹配方法．该方法采用静态小波对原实时图分解滤波,抑制噪声;利用最大类间方差阈值法分割图像,分割出特定目标;选择结构元素进行形态腐蚀和膨胀,去掉细小背景杂波干扰;对二值化的图像进行面积统计,搜索出面积最大的目标．在原实时图中,以最大面积目标的外切矩形裁剪图像作为新的实时图．实践证明,利用裁剪的新实时图进行匹配,可以有效去除背景对匹配的不利影响,弥补了传统方法匹配精度低、实时性差的缺点．     

基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割

提出了一种基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割算法．通过分水岭变换把图像分割成多个小区域,为实现过分割小区域的合并,利用Mercer核把各小区域的灰度平均值映射到高维特征空间,使原来没有显现的特征突现出来,在特征空间进行更准确的聚类,为下一步图像分析提供较为准确的分割区域．实验结果证明了该算法的可行性和有效性．     

光切法形貌测量系统的图像照度质量评价方法

评价基于光切法的三维形貌测量系统采集图像的质量,有助于测量过程中提高光刀条纹中心的提取精度,或在系统研制过程中给出软硬件参数调整的方向。该文从图像照度的角度,提出一种基于平均归一化灰度值指标的图像质量评价方法。建立了被测范围照度与图像平均归一化灰度值的对应关系。在理想光照条件下采集光刀图像,得到其平均归一化灰度值的分布...     

基于活动轮廓模型和影像组学的乳腺癌LVI状态预测

针对乳腺癌患者术前LVI状态预测问题，提出了活动轮廓模型和影像组学相结合的计算机辅助分析方法.首先，提出一种基于后验概率和模糊速度函数的活动轮廓模型方法来完成乳腺癌DCE-MRI图像分割.通过在小波域下构建基于后验概率的活动轮廓模型的区域项，同时利用模糊速度函数构建活动轮廓模型的边界项，可以提高乳腺癌病灶分割的准确性.其次，提取形态、灰度、纹理等图像特征，利用集成分类器随机森林方法构造LVI状态的预测模型.实验结果表明，所构建的模型对乳腺癌患者LVI状态具有较好的预测能力.     

模糊C-均值算法在彩色牛乳体细胞图像分割中的应用

图像分割是进行图像处理的基础,是图像工程技术中的一个重要问题.在分析了FCM算法的基础上,采用RB和G颜色值分别对彩色牛乳体细胞图像进行初分割,再对其分割结果利用融合技术进行二次分割,并与利用R、G和B三个颜色值方法进行比较,实验结果表明,二次分割方法不仅具有良好的分割效果,而且提高了分割速度.     

三维连接系数矩阵的脉冲耦合神经网络彩色图像分割

提出三维连接系数矩阵的脉冲耦合神经网络(3D-PCNN)模型,将二维连接系数矩阵扩展成三维,值取空间欧氏距离的倒数,提出指数上升的动态阈值。利用神经元脉冲同步发放特性和自动波特性,直接分割彩色图像。结果表明,3D-PCNN算法与其他分割算法相比,运行时间减少了25%以上;该算法能够将不同区域信息以多层次彩色显示,改变RGB分量输入顺序时,同样可以分辨出更多的图像细节信息,分割精度高。     

一种自适应极坐标变换的旋转图像配准方法

对数极坐标变换具有较好的旋转不变性,但是同时存在采样不均匀的问题:在靠近中心处的过采样和靠近边缘处的欠采样.针对这一问题,提出一种自适应极坐标变换的方法,从笛卡尔坐标系转换到极坐标系时,实现图像的均匀采样,其采样点数目与对数极坐标变换相比,减少近50%,计算量大幅度减少.为了保持对数极坐标变换的旋转不变性,采用投影变换方法将极坐标变换后的图像从二维降到一维.实验表明该算法实时性好、精度高.