基于B-Snake的超声图像分割算法

利用参数化的B样条表示轮廓曲线,得到B-Snake轮廓模型.由于B样条曲线自身的一些特点,使得B-Snake具有计算复杂度低,收敛速度快等优点.在实时图像处理方面具有很强优势.实验结果证明B-Snake模型的分割效果不错,而且速度较传统Snake有较大提升.     

基于三阶样条曲线拟合的改进Snake模型在医学超声图像分割中的应用

鉴于医学超声图像所具有的复杂性,采用基于样条曲线拟合的改进Snake模型来实现对心脏超声图像的分割.为了克服传统Snake模型对初始轮廓的依赖性,采用扇形法获得靠近目标边界的初始轮廓点,并且得到的轮廓点是有序点集.能量最小化过程运用贪婪算法来获得图像的特征边缘点,最后采用三阶样条拟合的方法来获得连续的图像边缘.实验结果表明,采用本方法可以获得连续、封闭的边缘曲线,能够较好地将目标从图像中提取出来.     

一种改进的B-Snake肝癌图像分割算法

针对肝癌CT图像特点,提出了一种改进的B样条曲线的Snake模型图像分割算法,该算法首先对腹部CT图像进行预处理,获得肝脏癌变部分的初始轮廓,再构造闭合B样条Snake模型,最后使用MMSE最小化外力变形模型以实现图像的准确分割。实验结果表明,该方法对于肝癌CT图像取得了肝脏癌变部分目标的良好分割效果。     

弱边缘医学超声图像目标区域的自动定位与分割

医学超声图像分割是图像处理中的一项关键技术.以胆结石超声图像为例,介绍一种新的弱边缘超声图像分割算法.首先采用基于直方图凹度分析的阈值分割方法确定Snake模型的初始蛇,再基于Snake模型结合贪婪算法对图像进行目标分割.实验结果表明该算法对弱边缘现象较为严重的医学超声图像进行目标分割时,定位准确,且分割效果良好.     

基于DRA-UNet模型的超声图像分割方法

针对普通卷积运算无法关注重点区域、编码器无法有效提取全局上下文信息、简单的跳跃连接无法捕获显著特征,以及易导致分割图像分辨率降低、重要细节丢失、小物体信息无法被准确捕获等问题,提出基于膨胀率注意力机制的UNet(DRA-UNet)模型,并发展了基于此模型的超声图像分割方法．在UNet模型的基础上,引入膨胀率注意门和多尺度卷积(ConvMulti)模块．膨胀率注意门模块利用空洞卷积能得到更大的感受野,将编码器语义位置的局部区域像素联合到上采样区域,可以实现更加高效的跳跃连接．ConvMulti模块用来获取更加详细的高层特征信息,使编码器功能更强大．实验结果表明：本模型可以有效抑制图像噪声,大幅提高特征的表达能力,具有很强的鲁棒性,相比六种经典分割方法,所提出方法在交并比、F1分数和精度指标下分别达到72.25%,83.89%和97.47%.     

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%.     

基于边带限制的梯度矢量流主动轮廓线模型的超声图像分割

主动轮廓线模型是广泛应用于数字图像分析和计算机视觉等领域的一种目标轮廓跟踪算法，非常适合于医学图像（如CT和MRI）的处理。但将这一模型应用于超声图像的分割和目标轮廓的跟踪时，由于超声图像不可避免地存在着斑点噪声、弱边界和与组织有关的纹理，往往使传统主动轮廓模型难以获得满意的轮廓跟踪效果。为此，在梯度矢量流主动轮廓线模型的基础上，引入边带限制概念，并将该模型应用于超声图像的分割。实验表明，该方法较好地限制了非目标边缘和噪声干扰的影响，而且对超声及其序列图像具有较好的分割效果。     

融合随机森林的C-V模型肝脏超声图像分割

医学图像分割是临床诊断的关键环节,分割结果将直接关系到后续对病灶的识别。C-V模型(Chan-Vese)大量应用于各种医学图像分割过程。围绕肝脏超声图像,针对传统C-V模型依赖初始轮廓及运算复杂耗时的特点,融合随机森林方法,提出一种基于边缘引导能量函数和局部约束特征的分割方法,利用随机森林节点生长和分类速度快的优势,在粗分割的基础上形成无需初始化的C-V模型,而后借助分类特征得到精准的肝脏区域及病灶分割结果。实验证明,经过优化的改进方法是可行有效的,对于图像中的组织和病灶区域能有效分割和提取     

基于DenseASPP模型的超声图像分割

利用超声图像获取胎儿的各项生物指标,对诊断胎儿发育过程中的异常有重要作用.当前主要依靠医生对超声图像的手动测量来确定这些指标.然而,医师手动测量不仅具有主观性,而且在重复作业下效率低下.针对以上问题,提出一种基于DenseASPP模型的超声图像分割改进算法,以辅助医生完成对胎儿各项生物指标的测量.在DenseASPP模型中,首先利用普通卷积预先提取原始图像的特征得到预特征图,再以扩张卷积及金字塔池化结构为基础将前层所有扩张卷积的输出特征图与预特征图拼接在一起传输到下一层扩张卷积以获得更大感受野的多尺度特征图,最终将所有特征合并后通过Attention机制获得相关联的特征,再利用sigmoid函数获取分割结果.分别使用胎儿的头臀径,头围,腹围三个部位的超声图像作为数据集对本文提出的DenseASPP方法进行了评估.实验结果表明,DenseASPP方法优于其他当前常见的分割方法,取得了更好的性能.     

基于改进活动轮廓模型的超声图像分割

活动轮廓模型被广泛应用于医学图像分割之中,文中提出了一种改进的快速活动轮廓分割法。原算法在优化过程中容易缩成一点,其初始轮廓必须给定在图像边缘附近,改进的快速活动轮廓算法给出了不同于原算法的内部能量函数,并增加一自适应的约束力,扩大了算法捕捉图像特征的范围。实验结果表明：该算法快,能在更大的范围内捕捉图像特征,是一种有效的分割超声图像的算法。     

一种交互式图像分割的修正优化方法

提出一种改进的交互式图像分割方法,该方法利用交互式分割后的图像,在小范围内进行迭代运算用以改进图像分割效果.实验表明,改进后的分割方法不仅继承了传统方法快速、便捷等优点,而且在图像分割准确性与交互便捷性等方面也有明显提高.     

改进的基于区域合并的纹理图像分割方法

针对自然纹理图像的特点,提出了一种改进的基于区域合并的纹理图像分割方法.首先选择符合人类视觉对颜色的感知区分能力的L*a*b*颜色特征;然后提取图像的Gabor能量作为纹理特征;接着由颜色相似度和纹理相似度的概率加权平均获得2个相邻区域的相似度;最后利用基于最大相似度的区域合并算法交互式地完成图像分割任务.实验结果表明:该方法比仅使用红绿蓝(RGB)颜色特征的相似度测量获得了更加精确的分割效果,并且在相同的初始过分割以及人工交互条件下,优于Lazy Snapping.     

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.     

基于曲线波的超声图像分割

为了提高前列腺超声图像分割的准确率,提出一种基于曲线波的半监督超声图像自动分割方法.首先,采用对微小波动敏感度高的Riemann-Liouville (RL)分数阶微分算子,突出模糊边界并增强超声图像的纹理;其次,运用曲线波变换对超声图像进行频域中的分解,获得不同子带分量以表达超声图像特征;然后,基于Adaboost的分类算法识别出超声图像中的病灶区和非病灶区;最后,采用中值滤波和腐蚀的方法使病灶区域边缘完整、平滑.实验表明,与运用共生矩阵及二进小波作纹理分析的分割结果比较,所提出的方法在准确率上有了很大的改进,分割超声图像效果更佳.     

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.     

基于模糊逻辑的彩色图像分割

模糊图像分割主要是针对灰度图像,文中提出了基于模糊逻辑的彩色图像分割算法,并同时包含了色调的平均处理。定义了模糊规则、隶属度函数。和概率C均值、模糊C均值等其它算法的定性和定量对比实验,验证了本方案对RGB和HSV模型彩色图像的分割效果更好。     

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K-均值算法的植物彩色图像分割

图像的分割实质是将图像中的像素点依据对象的不同分为不同的类;应用经典的聚类算法即K-均值算法对植物彩色图像进行分割,实验结果表明:经该算法处理后能够将图像中的对象与背景分离开,并取得了较好的图像分割效果,拓宽了聚类图像分割算法应用的新领域。     

基于分水岭变换的彩色图像分割

为了克服传统分水岭算法固有的过度分割问题 ,采用了标记 分水岭变换 ,提出了一种新的标记提取方法 .通过计算图像中每个小区域 (5× 5 )的均匀性而得到一幅与原图同样大小的表征原图区域均匀性的均匀性图 ,取均匀性图中的低谷作为标记对均匀性图进行分水岭变换就得到最终的分割结果