基于相似度滤波算法的视网膜血管分割

在计算机辅助眼底图像视网膜血管分割中,基于匹配滤波算法的应用非常广泛.而传统匹配滤波器算法存在分割细小血管效果较差、噪声多以及视盘干扰等问题.本文提出一种相似度滤波算法的眼底图像视网膜血管分割方法.首先用多层阈值和水平集算法提取视盘干扰区域,利用高斯模糊去除视盘干扰区域.然后采用相似度滤波运算对去除视盘干扰的彩色眼底图像进行处理.最后,将余弦相似度图进行二值化后与余弦相似度加强图进行区域连通性判断,实现眼底图像视网膜血管分割.结果 表明,该算法能较好地分割细小血管以及去除视盘干扰,能更为准确地提取眼底图像视网膜血管.     

基于AFM图像的分割方法的研究

该文针对AFM图像的特点,提出了一种基于内部标记的分水岭分割算法.首先利用LoG滤波器对图像进行滤波并通过二值化得到内部标记图像,然后利用最小标定技术得到外部标记图像,最后使用分水岭分割算法得到最后的分割图像.实验结果表明,该算法能够有效地对图像进行分割.     

基于最小Tsallis交叉熵改进型PCNN图像分割算法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型中存在的待定参数过多且难以选择、循环迭代次数难以确定的缺陷,提出了一种基于最小Tsallis交叉熵改进型PCNN图像分割算法.根据改进的内部活动项和阈值衰减函数初始化模型参数,根据图像特性自适应设置链接强度系数和链接权值矩阵;利用最小Tsallis交叉熵准则确定PCNN循环迭代次数,采用双边带滤波器对分割图像进行滤波,获取最优图像分割结果.仿真实验结果表明,该算法提高了分割后图像的区域一致性、区域对比度、形状测度,缩短了运行时间,改进了图像分割效果.     

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.     

复合形态滤波和改进型分水岭算法的图像分割

提出了一种基于复合形态学滤波和改进型分水岭的图像分割算法.为克服传统分水岭算法进行图像分割时产生的过度分割和耗时的不足,定义了由开-闭以及闭-开加权组合形成复合形态学滤波器,应用该滤波器对图像进行滤波;其次,设计一种应用内、外部标记的形态学分水岭算法,确定区域中梯度低频成分的局部极小值作为内部标记,区域之间确定为外部标记,内、外标记随处理信息的变化而变化,从而实现了对图像信息的自适应分割.仿真结果表明,采用本文算法实现的图像分割,其抗噪的MSE、PSNR性能明显地优于开-闭、闭-开单一运算的抗噪性能;同时,减小了梯度图中由于噪声造成虚假局部极小值而产生的过分割现象,准确地提取图像信息的轮廓、边缘等信息.     

基于SVM的眼底血管分割技术

针对眼底中小血管提取的问题,提出了一种基于支持向量机的眼底血管分割方法。首先,采用高斯匹配滤波器对眼底图像进行滤波,增强图像对比度;然后,为了加快滤波器的运算速度,提出一种改进的滤波方法,只需像素与最佳匹配模板做卷积;最后,为了提高算法的分类性能,采用均值漂移算法先对滤波后的图像预分类。仿真结果表明提出方法能更准确地分割出眼底血管网络,特别是对中小血管的分割更加精确。     

基于标记分水岭算法的高分辨率遥感图像分割方法

由于Quickbird等高分辨率遥感图像信息分布的特殊性,一些面向视频(或自然)图像分割方法并不完全适合于高分辨率遥感图像的分割.基于标记的Watershed图像分割算法是一种改进的分水岭算法, 它很好地被应用于人脸及其他一些场景图像的分割.把该方法引入高分辨遥感图像的分割,并针对遥感图像的特点,在分割之前采用中值滤波对高分辨率遥感图像进行预处理;同时,在分割过程中采用用小波滤波器替代Butterworth滤波器对梯度图像的低通滤波.不同地物特征的Quickbird图像的分割实验表明,对于纹理比较均一的高分辨率遥感图像,该方法避免了过分割现象,且效率较高;但对于纹理比较复杂的图像,该方法具有一定的局限性.     

基于Gabor变换的雷达图像滤波及无监督分割

提出了一种基于Gabor小波变换的多尺度、多方向的SAR图像去除斑点噪声及纹理分割算法．根据SAR图像的特点设计一组Gabor滤波器，对SAR图像进行二维Gabor变换，得到一组滤波后多分辨率、多方向的图像．通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平滑滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口内的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像．给出对SAR图像进行纹理分割的满意实验结果，对照试验表明，该方法优于空间灰度共现矩阵方法．     

基于相位的C-V模型乳腺超声图像分割方法

为了提高乳腺超声图像分割的准确率,提出了一种基于相位特征的C-V模型超声图像分割方法.首先,采用LOG-Gabor滤波器对超声图像进行6个不同方向的滤波,提取最大能量所对应的相位信息,得到超声图像的相位特征.然后,采用SRAD方法对超声图像降噪,并将降噪后的图像与相位特征点乘,增强图像目标与背景的对比度.最后,运用C-V模型的分割算法识别图像中的目标区域,并采用腐蚀方法使目标区域边缘完整、平滑.实验结果表明,与基于灰度的C-V模型、GAC模型以及基于相位特征的人工神经网络方法相比,利用该方法分割乳腺超声图像,分割的精确度明显提高,达到92.40%.     

基于曲波变换的视网膜血管图像增强算法

视网膜血管图像存在像素对比度低等特点,干扰正常的视网膜图像分割.针对视网膜血管的图像特性,提出了一种改进的基于曲波变换的视网膜血管图像增强算法.首先选取视网膜图像的绿色通道分量进行预处理,然后通过对变换系数的自适应增强完成图像的增强处理,并结合改进的形态学变换,实现图像细节的增强和背景噪声的抑制,使得图像对比度得到增强,细节信息更加明显.通过与其他增强算法的比较表明,该算法在增强对比度、降低噪声干扰等方面优于其他算法.     

基于Hessian矩阵和水平集的视网膜血管分割

视网膜血管图像可以作为糖尿病与青光眼等疾病的诊断依据;但现有的血管提取算法存在精度不足、对噪声敏感,以及鲁棒性不强等缺点。针对这个问题提出了一种新的视网膜血管图像分割方法。首先获取视网膜绿色通道图像,利用Hessian矩阵特征值、特征向量的几何特性和响应函数,初步估计视网膜图像中可能存在的血管;并在此基础上利用水平集函数初始化血管图像。然后,在局部数据能量拟合泛函中引入新的正则化和面积约束。最后,在水平集函数演化过程中获得精准的视网膜血管图像。实验表明算法在分割视网膜血管图像上具有较强的鲁棒性。     

视网膜血管分割算法研究

针对现有的视网膜血管分割方法对微细血管分割精度低的问题, 在多尺度单通道线性追踪(MSLTA:Multi-Scale Single-Channel Linear Track)的图像分割方法基础上, 提出了一种新的、 有效的视网膜血管分割方法。采用 Gabor 滤波预处理以增强血管信息, 利用 MSLTA 算法获得最初的血管网络, 采用连通域标记的去噪方法,去除图像上的斑点噪声, 分割出最终的血管。 利用国际上公开的 DRIVE(Digital Retinal Images for VesselExtraction)数据库的视网膜图像进行实验, 并与现有的常规算法做了对比。 多组实验结果表明, 该方法的平均精确度达到 95. 37%, 能很好地保留微细血管。     

用于回声消除系统的自适应延时估计算法研究

为避免回声消除系统中滤波器过长导致的各种缺陷,提出一种单滤波器结构的自适应延时估计(delay estimation,DE)算法,并与现有的两种双滤波器延时估计算法S-DE、PHT-DE进行对比研究。先阐述自适应延时估计算法的原理,并对三种算法进行理论研究,然后采用高斯白噪声作为输入信号,以稀疏回声路径为实验条件,对算法进行计算机仿真。仿真结果表明,与PHT-DE相比,S-DE算法计算复杂度较低而稳定性较弱,但两种算法均为双滤波器结构,因此存在信息冗余而导致计算复杂度浪费。新算法为单滤波器结构,可有效避免双滤波器结构的信息冗余,其性能与计算复杂度均优于S-DE、PHTDE,是各种DE算法里实用性最强的算法。最后指出该算法的改进方向是进行统计学建模,为参数设置提供理论指导公式。     

计算机图像处理技术在眼底图像中的应用

许多疾病的初期病变都发生微循环和微血管，眼底视网膜血管是惟一可以非创伤性直接观察到较深层的微血管，有效地提取出清晰的眼底血管是医生进行准确诊断的前提．结合眼底视网膜血管的自身特点利用计算机图像处理技术中的对眼底图像进行噪声滤除，边缘检测和粗骨架提取，可以方便、快捷、简单地获取眼底血管的信息．     

基于场结构的指纹图像细节特征提取算法

根据指纹图像局部区域所固有的方向特性和频率特性 ,提出了方向场和频率场的概念 ,实现了指纹图像与背景区域的有效分离 ,并实现了指纹图像的二值化、细化以及细化纹线修复的后处理。提出了一种基于场结构的快速而有效的指纹图像细节提取算法。该算法依据局部与宏观相结合的原则 ,不但利用了指纹图像的局部特性 ,而且结合了局部四邻区域的关联特性 ,对于脊线方向变化较小的局部区域 ,采取单一方向Gabor滤波的方法 ;对于脊线方向变化较大的局部奇异区域 ,采取多方向Gabor滤波合成的综合方法 ,从而保证了提取指纹细节特征的准确性。实践证明 ,与现有的方法相比 ,此方法具有计算量小、细节特征提取准确的特点 ,可应用于实际的指纹自动识别系统中。     

基于全尺度跳跃连接的视网膜血管分割算法

为了解决经典分割算法对于视网膜血管分割精度不够的缺陷,通过将U-net3+(全尺度连接U形网络)应用于视网膜微血管分割,并加以改进来提高分割精度.首先利用U-net3+中的全尺度跳跃连接,提取更多尺度的视网膜微血管特征.针对细小血管难以捕捉的问题,将网络中的普通卷积换成可变卷积,它可以根据血管的形状、大小改变感受野的大...     

基于视觉注意机制的眼底图像视盘快速定位与分割

视盘定位与分割对利用眼底图像进行眼科计算机辅助诊断十分重要。视觉注意机制模拟人类视觉系统从而能在复杂场景中快速定位目标。利用视盘在眼底图像中视觉显著度高这一特性,提出基于视觉注意模型实现视盘的快速定位并分割的算法。算法首先对不同眼底图像进行归一化,接着采用高斯金字塔提取图像不同尺度的颜色、亮度和方向特征图(feature map),进一步整合得到显著性图(saliency map),在显著性图中提取FOA(focus of attention)从而定位视盘。接着在视盘定位区域采用统计排序滤波器(rank-filter)抹除血管,在极坐标中采用亚像素提取图像边缘,实现视盘分割。采用国际Messidor数据库来验证算法的性能,定位精度为95%,运行时长为0.213 s,与其他算法相比,算法具有准确性高和实用性强等特点,具有良好的应用潜力。     

Using local geopotential model to implement underwater passive navigation

A main aspect of underwater passive navigation is how to identify the vehicle location on an existing gravity map, and several matching algorithms as ICCP and SITAN are the most prevalent methods that many scholars are using. In this paper, a novel algorithm that is different from matching algorithms for passive navigation is developed. The algorithm implements underwater passive navigation by directly estimating the inertial errors through Kalman filter algorithm, and the key part of this implementation is a Fourier series based local geopotential model. Firstly, the principle of local geopotential model based on Fourier series is introduced in this paper, thus the discrete gravity anomalies data can be expressed analytically with respect to geographic coordinates to establish the observation equation required in the application of Kalman filter. Whereafter, the indicated gravity anomalies can be gotten by substituting the inertial positions to existing gravity anomalies map. Finally, the classical extended Kalman filter is introduced with the differences between measured gravity and indicated gravity used as observations to optimally estimate the errors of Inertial Navigation System (INS). This navigation algorithm is tested on simulated data with encouraging results. Although this algorithm is developed for underwater navigation using gravity data, it is equally applicable to other domains, for example vehicle navigation on magnetic or terrain data.