基于域适应对抗网络的眼底图像联合分割方法

由于数据集之间存在域偏移问题,基于深度学习的语义分割网络在不同数据集之间进行视盘视杯分割性能存在很大差异,这使得不同的医学站点之间进行精确的图像分析和诊断具有一定的挑战性。针对这一问题,提出了一种U-Net结合域对抗网络(domain adversarial via U-Net network, DAUNet)的无监督域适应视盘视杯联合分割方法,并在视盘视杯分割领域取得了不错的性能。首先,利用对抗思想结合目标数据先验特征信息生成与目标数据集相似的数据,预先调整网络参数;其次,通过对抗学习源域和目标域的域变特征,从而降低域偏移的影响,提高分割性能。在REFUGE、Drishti-GS和RIM-ONE-r3共3个数据集之间进行跨数据集的域适应实验和消融实验。实验结果表明,DAUNet网络在以REFUGE作为源域,RIM-ONE-r3作为目标域上视杯的Dice系数,视盘的Dice系数和CDR的绝对错误率分别为0.648 6、0.789 8、0.072 5,优于CADA的分割结果。在消融实验中,视盘分割和视杯分割在有对抗下分别优于无对抗8.00%、4.59%。提出的U型域对抗网络综合了U-Ne...     

图像检索中图像分割方法综述

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。针对图像检索中应用的图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点并探讨了图像分割技术的发展方向。具体介绍了基于颜色布局的分割方法,基于无监督的分割方法。     

基于OpenCL改进四邻域算法速度的研究

介绍OpenCL基本原理及其特点,分析其在生物医学图像处理中的应用,并以图像清晰度计算算法四邻域法为例进行算法并行化。计算结果表明,在PC平台进行图像清晰度计算时,基于GPU计算的OpenCL技术可以极大地提高图像处理的速度,使得普通计算机上也可实现复杂的生物医学图像处理及可视化应用。     

一种基于空间域和频谱域特性的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法。本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数,对ＣＴ,ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便。     

基于环形分割的医学图像检索

针对医学图像全局特征检索不能很好地体现局部特征,而基于分割后各区域特征的检索又过分依赖于复杂的图像分割算法,提出了环形划分图像的分割方法.在基于环形分割的条件下,分别提取医学图像的颜色和纹理等内容特征,并在此基础上,实现医学图像检索.试验表明,基于环形分割的医学图像检索能够较好地体现图像所记录的颜色空间信息,而且具有旋转偏移不变性的特点,大大提高了医学图像检索的正确率与查全率.     

一种基于区域分割的图像检索方法

提出了一种基于区域分割的图像检索方法:首先用改进的基于一致性分析的空间分割算法对图像进行区域分割,然后提取各区域的视觉特征,再对查询图像和目标图像中各区域的视觉特征进行多对多的匹配,采用最小平均准则和高斯归一化加权求和得到图像间的相似度.通过与基于全局特征的检索结果比较表明,该方法可以产生比较满意的结果.     

一种基于自适应阈值的图像分割算法

为提高目标检测概率，针对复杂的地面目标红外亚图像，提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法。用分割出的目标和背景区域的灰度统计量，设计了一个判断是否得到正确分割的准则．理论分析和实验结果表明，对于复杂背景下低对比度、低信噪比的地面目标，不论目标在图像中所占面积大小，利用该方法均可得到正确的分割结果．通过设置阈值运算的灰度取值范围，可大大减少计算量，节省处理时间．     

基于变换域形状描述子的图像检索方法的比较与分析

为了更好地了解变换域方法在图像检索中的检索效果,比较分析了Zernike矩、GFD、PCET、RCFT和RFMT等现有的5种基于变换域的形状描述方法.分别在不变性、计算复杂性、噪声鲁棒性、有效特征数的选取方面对其进行了深入的分析和比较.选用MPEG7 CE Shape-1Part B中的1 400幅图像构成的图像库对这些方法进行检索和性能测试,并实际应用于由500幅病例图构成的图像库的医学图像检索.在研究噪声影响时,对各测试集图片加上不同程度的高斯噪声.通过比较分析及实验结果验证,Zernike矩和GFD方法的检索性能最好,有良好的抗噪性,因而适合于医学图像检索的实际应用.     

图像分割及其常用的方法

图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。本文从原理、应用和应用效果上对经典的图像分割方法如域值分割技术、区域增长和边缘检测等进行了分析,同时对目前图像分割领域中新的技术如分形、数学形态和神经网络技术进行了讨论。分析了图像分割技术研究的方向,以及需要解决的问题。     

基于自适应多尺度的血液细胞图像阈值分割方法研究

提出一个基于自适应多尺度滤波的阈值分割方法,对血液细胞图像进行了自动分割。首先,对图像原始直方图进行多尺度滤波,根据它的尺度空间图特性,确定合适的滤波尺度,然后完成对谷点由“粗”到“精”的定位,并作为阈值对原始图像进行分割;其次,利用松驰方法对分割图像作后处理;最后,将该方法与其他阈值分割方法做了分割性能的比较,证明了算法的有效性。     

基于阈值的图像分割方法的研究

介绍了图像分割的定义和基于阈值选取的图像分割方法,分析了直方图阈值和最佳阈值法。     

基于模糊阈值的图象分割方法

叙述了采用模糊阈值进行图象分割的基本原理，提出了简化资格函数形式和采用直方图中值滤波处理方法，算法简单直观，计算机仿真表明图象分割结果比较理想．     

基于遗传算法的模糊多阈值图像分割方法

使用一种基于模糊理论的多闽值选取方法来分割图像，并引入遗传算法来实现。在此基础上，改进了遗传算子的交叉率，提出了一种自适应的遗传算法。实验表明，提出的算法不仅可以正确分割图像，而且能够有效提高分割速度。     

颅骨图像的阈值分割算法研究

针对颅骨CT图像中灰度值范围变化较大的特点,阐述了两种图像的分割方法,一种是基于边缘信息的分割,一种是基于区域信息的图像分割,提出了在颅骨CT图像分割中采用基于区域的阈值分割算法,并通过软件编程实验证明了它具有算法简单、识别效果好、效率高的特点．     

中文全文检索系统中基于分词技术的研究

为在保证中文歧义包容和长度限制的同时提高中文全文检索的速率, 在现有中文分词算法的基础上, 提出了一种改进的中文分词算法。通过在算法中建立索引的过程建立文本中相关词与词库的映射, 对词库进行改造, 使之更好地与相关词进行映射, 以便于实现中文分词。实验证明, 改进的中文分词算法能降低检索耗时, 是已有的分词算法的1/2和1/5, 有效提高中文全文检索的速率。     

基于遗传算法最佳阈值分割的矿石图像分割

为了实现选矿的自动化,通过利用工业摄像机对传送带上的矿石颗粒图像进行采集,Matlab对采集的图像依次进行双边滤波降噪处理、遗传算法最佳阈值分割、分水岭分割、矿石颗粒像素标定以及像素面积检测的方法研究了矿石的粒度分布,结果表明：与人工筛分的数据进行对比,显示图像处理的结果在误差允许范围内。可见运用图像处理的方法进行矿石粒度的检测是可行的,能够为矿石的破碎提供数据指导,促进矿业生产的自动化和智能化。     

基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.     

基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.     

基于分割理论的三维模型检索算法

提出了基于分割理论的三维模型检索算法,在利用分割算法获取模型部件集合的基础上,提取表征模型部件全局分布和表征模型局部形状的两类特征,并综合计算不同模型间的相似性,从而获得模型间总的相似程度.实验结果表明该检索算法能够获得更精确的检索效果.