基于极值自适应中值滤波与区域生长的半自动肝癌分割算法研究

针对肝脏肿瘤CT图像灰度差别小,边缘不明显的特点,为了提高分割精度提出一种基于极值自适应中值滤波与现有区域生长算法相结合的一种新的肝癌分割算法。采用一组临床肝癌CT图像样本进行图像预处理,利用此算法进行第一次滤波,再采用傅里叶变换方法进行第二次滤波,最后与现有算法结合完成分割。采用重叠错误率、相对误差和Dice相似性系数作为图像分割结果评价指标。通过定性分析和定量评价显示,基于本研究算法能精确分割出肝癌区域,获得的图像分割评价指标均优于其他常用算法。     

一种基于极值的自适应中值滤波改进算法

提出了一种基于极值的自适应中值滤波改进算法,该方法可以有效地保护图像细节,并去除图像中的椒盐噪声.首先利用椒盐噪声的分布给出疑似噪声的判断标准,然后根据噪声密度自适应地确定滤波窗口大小,再采用一种新的算法进行滤波,最后将本算法与其他几种滤波算法进行对比,实验结果表明,本算法优于其他中值滤波算法.     

一种新型自适应中值滤波算法

对开发大米检测中的脉冲噪声提出了一种新型的基于极值和噪声密度估计算法的自适应滤波算法,结合了EM算法和IMFLED算法的优点。实验表明该算法比现有的中值滤波去噪和保持物体的实际大小、边缘等许多重要细节的能力更强,特别在噪声密度比较高的情况。     

一种有效的自适应中值滤波算法

针对标准中值滤波算法的不足,提出改进的自适应中值滤波算法。该算法利用极值的方法统计图像噪声点,然后计算以噪声点为中心像素的予窗口的方差,对噪声点采取多窗口、多尺度的滤波。最后自适应选择方差最小的予窗口滤波。经过计算机模拟实验,采用该算法滤波,既能有效地平滑噪声,又能保存细节,效果远优于标准中值滤波算法。     

一种改进的自适应中值滤波方法

非线性滤波方法中中值滤波因其有效的噪声抑制技术,得到广泛应用。针对传统的自适应中值滤波易将高频信号点误分为噪声点,同时容易模糊图像细节的问题,提出一种改进的自适应中值滤波方法。在进行噪声点检测时,引入了最小集合距离测度,有效地避免了将高频信号误判为噪声。实验结果表明,该方法在检测正确率、降噪和保留细节方面都优于改进前的算法。     

基于动态自适应区域生长的肝脏CT图像肿瘤分割算法

为提取人体肝脏CT图像中的肿瘤区域,提出一种基于动态自适应区域生长的算法进行肿瘤分割. 通过自适应区域生长算法对CT图像进行预分割,得到感兴趣区域（region of interest,ROI）,利用数学形态学滤波填充ROI中的空洞区域,最终提取肿瘤区域. 通过对多组病人的CT图像进行实验,结果显示该算法对肝脏肿瘤的分割效果良好.      

高噪声率下一种改进的极值型中值滤波算法

在对极值中值滤波算法进行研究与分析的基础上,提出一种在高噪声环境下改进的极值型中值滤波算法,该算法在原有算法的基础上提出如下改进:去除窗口中的全部噪声点,只对由信号点组成的有序序列取中值,并以该值作为输出值.实验表明,该方法滤波效果比较理想.     

基于Gabor滤波与区域生长的细胞分割

贴壁细胞图像中细胞大小形状各不相同,细胞内部分区域与细胞边缘具有相近的灰度,部分细胞边缘较细或者断裂,为后续正确的分割计数带来了困难。传统的基于区域的图像分割很容易造成过分割和欠分割,前者得不到完整的细胞边缘,后者使细胞内部出现大量杂质点。为解决以上问题,首先利用Gabor滤波器的方向性滤波特性对细胞边缘进行增强,然后选择细胞边缘对应的高灰度点作为种子点进行8连通约束的区域生长,最后对区域生长后的图像进行形态学闭运算消除小的空洞和毛刺,得到完整的细胞边缘图像。与阈值法和边缘检测法的比较结果表明,该算法分割效果较好且对噪声不敏感。     

自适应中值滤波在数字图像处理中的应用

针对一般中值滤波在滤除脉冲噪声中的不足,提出了自适应中值滤波的方法,论述了其基本原理和具体实现方法,实验证明,此方法对脉冲噪声有很好的滤除效果。     

基于区域增长的自适应窗口立体匹配算法

针对基于区域的立体匹配算法支持窗口难以选择的问题, 提出一种新的自适应窗口区域立体匹配算法. 该区域增长的方法可以动态地获得形状和大小均具有自适应特性的支持窗口, 并通过区域视差范围估计、核心窗口视差近似、动态搜索步距调整等方法使算法得到改进. 研究结果表明: 该算法对于视差不连续和遮挡区域都有着良好的适应性;采用该算法获得的视差图像的准确度高达95%, 且计算时间缩短到5 s以内.     

基于自动多种子区域生长的遥感影像面向对象分割方法

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础.     

基于自适应阈值的心音分段算法研究

心音信号可以反映人体心脏瓣膜活动情况,对心音进行分类可以区别出不同心音的病理性信息,这对于临床上诊断不同的心脏疾病具有重要的意义.心音分段是进行心音分类的前提,通过心音分段可以定位出心音中的第一心音(S1)和第二心音(S2),为心音特征参数提取与心音分类提供定位基准.为此,本文提出了一种新的自适应阈值选取心音分段算法.该方法首先利用小波变换默认阈值法对心音信号进行去噪;然后使用归一化香农能量来提取较为平滑的心音包络;接着对包络进行有效地峰值检测,从而确定初始大阈值TH1,并通过迭代法得到最终稳定的双阈值;最后进行心音分段以及分段结果分析.针对部分异常心音分段结果,如心音分裂等的分段结果,利用心音时域、能量等特性实现心音段的合并或去除,保证了分段结果的准确性.实验结果表明,本文方法对正常及异常心音分段准确率分别为97.24%和91.83%,总体分段准确率为95.56%,分段准确率高于传统的阈值选取分段方法.     

基于区域生长和聚类的主动脉CTA图像序列分割算法

针对人体主动脉CTA序列图像的特点,提出了一种基于区域生长和聚类的序列分割新算法.在确定好合适的分割阈值范围后,结合基于区域生长的算法对主动脉的目标区域进行轮廓提取,然后对得到的目标轮廓在基于isodata的算法上进行聚类处理,由于主动脉在空间上的连续性,可以将聚类后得到的目标区域的聚类中心作为下一幅CT图像新的种子点再进行区域生长,从而实现仅在选择单幅图像种子点的情况下一次性完成整套CT序列图像的分割.实验结果表明,本文算法计算量小,分割精度高,可以完整准确地将主动脉从CT序列图像中分割出来.     

基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区,感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通 常存在的严重过分割现象,而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分 水岭变换,使边缘定位更准确;其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则,有效抑制过分割现象, 同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果, 边缘定位精确度较高。     

基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区，感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通常存在的严重过分割现象，而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分水岭变换，使边缘定位更准确；其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则，有效抑制过分割现象，同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效，能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果，边缘定位精确度较高。     

基于Wiener自适应滤波算法在语音信号去噪中的研究

主要研究基于Wiener自适应滤波LMS算法与RLS算法在语音信号去噪中的应用。对语音信号与噪声在相关和不相关、平稳和不平稳这四种情况下,分别采用RLS和LMS算法对语音信号进行去噪分析。研究发现,不管信号与噪声处于上面四种情况的任何一种,RLS算法比较优越,而且在处理相关和非平稳的情况下优势更大;对于不相关和平稳的情况,LMS算法的效果较好。     

融合模糊连通图和区域生长的MRI脑组织图像分割算法

针对磁共振脑组织图像中存在灰度不均匀,不利于分割的问题,提出了一种应用模糊连通图和区域生长的MRI(Magnetic Resonance Imaging)脑组织图像分割算法。首先用大津法对脑组织进行粗分割,得到脑白质部分的大致轮廓,。然后计算粗分割结构的中心点,根据中心点得到图像的模糊连通图。最后用区域生长算法对模糊连通图中的脑白质进行更精确的分割。试验结果表明,此方法能够精确的得到脑白质轮廓的边缘,并且大大降低了区域生长种子点位置和阈值选取对分割结果的影响。     

一种基于局部统计特性的自适应混合滤波器

基于图像的局部统计特性，结合线性、非线性滤波技术和图像序列处理技术，构建了一种新型自适应混合滤波器．该滤波器算法能够有效地滤除混合噪声，与同类算法相比，有更好的滤波稳健性、实时性，并具有较高的实用价值．