基于ITK的水平集医学图像分割算法

根据基于水平集图像分割的原理,采用ITK中提供的医学图像分割算法,实现了对医学图像的有效分割。     

基于图像分割的医学图像三维重建算法

针对Marching Cubes（MC）算法存在的数据复杂、分割方法单一和三维网格存储量大的问题,提出了先将图像进行中值滤波处理,进行了图像分割及三维网格模型简化,并给出了相应算法。实验证明运用本算法,三维重建速度和显示效果均有提高。     

无需重新初始化水平集的多相水平集图像分割方法

笔者提出了一种无需重新初始化水平集函数的多相变分水平集图像分割方法.根据Vese -Chan提出的多相模型的区域竞争思想,结合图像区域全局信息的能量函数作为模型的外部能量项,引入内部变形能量约束水平集函数来逼近符号距离函数,避免了重新初始化水平集函数的过程,提高了计算速度和分割效果.实验结果表明,笔者提出的模型有效地克服了传统模型需重新初始化和构造符号距离函数计算量大的缺点,而且具有全局最优分割能力和较强的抗噪性能.     

一种基于犹豫中智集和水平集的图像分割方法

皮肤镜图像分析技术的第一步为图像分割,分割的结果会直接影响到后续的处理过程,针对具有背景噪声、模糊边缘和灰度不均的皮肤镜图像,提出了一种新的结合水平集的犹豫中智集图像分割方法;首先利用犹豫中智集理论将图像转换为犹豫中智集图像,其中犹豫中智图像由三类子集组成(T、I、F),利用犹豫中智集图像突出表达图像的目标信息和边缘信息;然后针对传统 DRLSE 水平集的不足进行改进,构造新的边缘停止函数,并增加灰度驱动能量项,最后通过改进的DRLSE 水平集对 ISIC(2018)皮肤镜图像进行分割测试;实验结果的交并比(Jaccard Index)值均大于 95%,且均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和结构性相似指数(SSIM)均表现良好,表明方法能够准确、有效的分割具有模糊边缘和灰度不均的皮肤镜图像,对后续的皮肤镜图像的处理与诊断奠定了基础。     

基于水平集方法的显微细胞图像分割

利用变分法推导了图像边缘检测Snake模型对应的Euler方程, 证明了水平集方法3种离散格式(向前差分、 向后差分、 中心差分)的不稳定性, 采用迎风差分格式构造水平集算法, 对显微细胞图像进行边缘检测, 实验结果表明, 该算法是稳定的和收敛的.     

基于水平集的Chan-Vese模型的图像分割

本文针对基于水平集的图像分割技术,研究了Chan-Vese模型,实现了该模型的灰度图像分割算法,提出了彩色图像分割算法,通过具体的实验结果,总结了该算法的优势。     

基于水平集的彩色图像分割方法

实现了一种新的彩色图像融合分割方法。首先,通过对彩色图像进行YCbCr变换,提取其颜色特征。进一步,对亮度图像进行Gabor变换,提取其纹理特征。同时,为了消除特征向量的冗余,引入PCA变换对高维特征向量进行压缩。然后,采取向量C-V模型对提取的特征向量进行分割。最后,对分割图像进一步后处理,消除小的区域。真实彩色图像实验结果证明了方法的有效性。     

一种基于水平集的肺部血管快速分割方法

肺部血管结构微小,CT片有噪音、血管边界模糊等原因的影响,使分割肺部血管成为肺部分割的难点.针对此问题,提出了应用基于阈值的水平集三维分割肺部血管的方法.水平集分割方法是基于几何形变模型而不是参数形变模型,因此方法可根据肺部解剖结构确定肺部血管不同部位的阈值范围和肺部血管的分布范围,从而解决由于边界模糊产生肺部血管分割不准确的问题,并在此基础上,提出并描述基于水平集肺部血管树枝杈点的判定方案.     

基于羽毛球的水平集分割方法应用

该文主要论述了利用双水平集C-V模型对羽毛球图像进行了分割,并且与单水平集C-V模型进行了比较,提出了图像中感兴趣的部分,实质就是采用多个水平集函数将图像划分多种类区域的分割模型。仿真结果表明了该分割方法的可行性。     

逐层迭代的多尺度水平集红外图像分割算法

针对应用传统水平集方法进行红外图像分割易产生误分割且运算量大,提出了一种多尺度水平集分割算法,该算法利用小波变换将图像分解成多尺度子图像,在子图像上进行图像分割,采用插值法将粗尺度上曲线演化结果投影到细尺度上作为初始轮廓线,逐层分割,并根据图像噪声的大小,确定演化模型中的正则项参数,使噪声得到有效抑制,获得准确的分割结果.仿真实验表明,该方法不仅分割效果好,而且具有抗噪性强和运算速度快的特点.     

基于Zernike矩和水平集的超声图像分割

为了提高超声图像的分割精确率,提出了一种基于Zernike矩和水平集的超声图像分割方法.首先,利用9个具有不同阶数和重复度的Zernike矩提取超声图像的纹理特征,保留矩的幅值和相位,获得18个特征图,同时在每一特征图目标区域内外采样,利用采样值计算出特征图的权值.然后,将特征图与高斯算子进行卷积,计算其边缘检测函数,将所有特征图的边缘检测函数与对应的特征图权值相乘,所得结果之和即为该超声图像的边缘检测函数.最后,利用基于变分函数的水平集方法对超声图像进行分割.基于前列腺超声图像的实验结果显示,相比基于梯度的水平集方法和基于Zernike矩幅值的水平集方法,所提方法具有更高的分割精度,dice相似系数达到95%以上.     

基于几何形变模型的医学图像分割研究

基于形变模型的图像分割方法通常可以分为参数型(Parametric Deformable Models)和几何型(Geometric Deformable Models)两类。提出了一种基于几何形变理论的LBF模型。针对水平集level set模型不能处理灰度不均一图像的分割问题,采用了LBF模型,并且该模型引入了一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合能量,以获取图像的局部信息。通过理论分析与计算机仿真算例和其他算法的性能进行对比,表明改进算法LBF提高了图像分割的稳定性和精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用背景。     

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。     

基于区域划分和改进C-V法的医学图像分割方法

提出了基于图像区域划分和改进C-V法的活动轮廓图像分割方法.通过区域划分的方法将整幅图像的分割问题转化为在不同的子区域上分别进行的图像分割问题,并在各子区域中采用改进C-V法进行图像分割.改进的C-V方法在简化Mum ford-Shah泛函的能量函数中增加距离函数惩罚项,从而将距离函数重新初始化的过程并入整个水平集框架模型中;并在分片常数优化逼近中,添加了图像梯度信息,改变了C-V法中均值取值定义,提高了对灰度层次丰富的图像分割能力.实验表明,该方法对灰度值接近、边界模糊的医学图像有很好的分割效果.     

视觉注意特征的变分水平集图像分割模型

针对传统主动轮廓模型较低的鲁棒性能和对先验知识融合能力的不足,基于视觉注意机制的先验知识和曲线演化的理论框架,首先建立图像底层视觉显著性特征的数学模型,在此基础上提出新的曲线演化能量泛函模型,然后对该能量泛函采用变分水平集方法进行推导,得到曲线演化的偏微分方程,数值实验表明该模型相对于经典主动轮廓模型具有更强的抗噪性与分割效率.该模型的提出为进一步在主动轮廓模型中引入更高层次视觉显著性特征、得到更优越的分割模型打下了基础.     

一个用于图像分割的p-Laplace方程模型

作者研究了一个用于图像分割的新模型.通过结合几个尺度函数,一个偏微分方程模型被用于提取物体的边界.活动轮廓线的运动受一个p-Laplace方程驱动.作者给出的水平集模型能够处理一些复杂情况下的拓扑变化,并且能够提取一些深度凹陷的物体边界,相关的演化过程平滑且无需初始化.该方法耗费较小,几个数值算例显示了该方法的有效性.     

An energy conduction model for cell image segmentation

Cell image segmentation is an essential step in cytopathological analysis.Although their execution speed is fast,the results of cell image segmentation by conventional pixel-based,edge-based and continuity-based methods are often coarse.Fine structures in a cell image can be obtained with a method that quickly adjusts the threshold levels.However,the processing time of such a method is usually long and the final results may be sensitive to intensity differences and other factors.In this article,a new energy model is proposed that synthesizes a differential equation from the conventional and level set methods,and utilizes the nonuniformity property of cell images (e.g.cytoplasms are more uneven than the background).The feasibility and robustness of the proposed model was demonstrated by processing relatively complicated background images of both simulated and real cell images.     

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．