改进的Snake算法在颅脑CT图像分割中的应用

尝试用一种改进的Snake算法创建模型,自动分割CT头颅断层图像的脑组织和脑脊液,用于后期辅助医生对患病部位的诊断和治疗,为临床提供更方便的工具。考虑到脑部CT图像和相邻的骨组织灰度差异较大,利用改进Snake算法对CT头颅图像进行自动分割,将分割的脑组织图像与专业医学影像医生手工分割的CT脑组织图像做对比,发现这种改进的Snake算法分割的CT颅脑图像从轮廓外形、灰度均值和方差值都和专业医生手工分割的CT颅脑图像非常接近,表明这种改进的Snake算法分割CT颅脑图像是可行的。     

一种区域统计信息的格子波尔兹曼图像分割模型

格子波尔兹曼(lattice Boltzmann, LB)分割模型具有算法简单、运算快捷的优点,但对于低对比度和受到噪声污染的图像,经常产生欠分割或者过分割现象.为此,引入图像局部区域统计信息,构建了一种新的格子波尔兹曼图像分割模型.为验证该模型及算法的分割性能,在相似性系数和豪斯多夫距离等评价技术指标下,利用真实脑磁共振图像作为实验数据进行分割,并与现有LB分割模型以及水平集分割模型进行对比.实验结果表明,该模型在分割精度方面比现有LB模型提高10倍,在计算速度方面比传统水平集分割模型提高3倍.     

基于三维脉冲耦合神经网络模型的医学图像分割

该文将脉冲耦合神经网络模型从二维平面扩展到三维空间,同时提出一种新的乘积型互信息算法,将其作为脉冲耦合神经网络分割算法的最优分割准则,并将两者结合实现三维医学图像的整体自动分割. 利用该文提出的算法对三维CT肺部图像进行分割实验,结果表明,该算法在保证分割精度的基础上显著地减少了分割运行时间,提高了分割效率,具有应用于医学图像分割的潜在价值.     

基于模板匹配的有复杂背景的条码图像区域分割

为从有复杂背景的条码图像中分割出条码区域，将图像分割技术应用于条码自动识别．首先对输入的有复杂背景的条码图像进行预处理，运用图像腐蚀的方法，使图像上的文字等复杂背景变成一些孤立点，通过中值滤波器滤除这些孤立点，此时图像中条码的相对位置不变；然后运用模板匹配的方法对图像进行区域查找，在原图像上可分割出条码区域；最后调用读码软件读取条码佰来判断条码区域的分割效果．     

图像分割技术纵览

从图像分割的分类、常见方法和结果的评估3个方面,特别是近几年来图像分割领域中出现的新思路、新方法,或对原有新方法的改进对图像分割这一经典难题给出了一个比较全面的综述.     

浮选中泡沫图像的分割算法

描述了浮选中泡沫图像的分割算法，根据测定泡沫的尺寸、形状和纹理分割泡沫图像。因这些泡沫图像的图案和性质千差万别，用现有的分割算法是很困难的，我们修改并结合不同的现有图像分割算法，形成了一种分割泡沫图像的新算法。在这种算法中，使用并修改了阈值算法，自动地检测泡沫的种子点或种子区域，然后使用形态学技术产生泡沫区域。最后，基于泡沫形状分析，合并过于分割的泡沫部分为一泡沫。文中列举了分割三个泡沫图像的结果，它表明这种分割泡沫图像的方法是合理的。     

一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法

为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果,提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法.将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理,计算图像中前景和背景的概率,训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理,优化图像分割的效果.利用无人机航...     

横波成像的病灶分割深度学习算法研究

病灶分割的精度直接影响基本治疗,采用超声波横波弹性成像的深度学习算法,设计了病灶分割深度学习模型对病灶图像进行分割,该模型由编码器块、循环块和最后双解码器块组成.实验结果表明,与现有图像分割方法相比,该方法对合成的和不可见的真实体模数据具有更好的弹性图像重建效果,不但可以在弹性图像重建的同时进行包含分割,而且分割精度比...     

基于MATLAB GUI实现图像阈值分割处理的方法

利用MATLAB的图形用户界面GUI,编程实现基于阈值选取的图像分割,积极探究新的图像分割处理方法。     

一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法

为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果，提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法。将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理，计算图像中前景和背景的概率，训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理，优化图像分割的效果。利用无人机航拍采集的图像数据进行实验，结果显示基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法优化了图像的分割效果，较完整地展示了分割后的图像细节，具有较好的应用价值。     

一种改进的细胞图像分割迭代算法

图像分割是图像轮廓提取,纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。它也直接影响着图像更高级别的处理质量。提出一种改进的图像分割迭代算法,通过在一般的迭代算法中添加第二门限,以达到更精确的将各像素划分到所属区域降低误判概率的目的。在分析的基础上,给出了该算法与一般迭代分割算法的对比图像。为了观察分割效果,还给出了应用分割图提取边缘与Canny算子的对比图像。其结果均表明,噪声干扰下,改进算法的分割过程更为准确。     

基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法研究

针对复杂背景遥感图像分割准确率不高的问题,提出了一种基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法。通过对遗传算法中选择、交叉、变异等算子的优化设计,增强变异的多样性,加快搜索的收敛速度,以获取遥感图像分割的最佳阈值。实验仿真结果表明:该算法降低了阈值搜索时间,同时取得了良好的图像分割结果。     

基于改进GA和OTSU的图像分割算法

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项关键技术.文章利用改进遗传算法与改进OSTU算法相结合对二维图像分割进行了全局优化,使算法在保持群体多样性的同时加快收敛速度,提高算法全局收敛的稳定性,实现了图像的自动最佳阈值的分割.     

应用Krawtchouk矩和支持向量机的图像纹理分割

提出一种基于Krawtchouk矩和支持向量机的图像纹理分割方法.对图像的每个像素,选择一个窗口,计算该窗口内的Krawtchouk矩,然后通过非线性变换将得到的矩值转换成纹理特征,对特征空间进行优化后,使用支持向量机进行纹理分割.和基于Zernike矩的纹理分割结果相比,本文的方法能得到更好的纹理分割结果.     

基于三支决策的图像过渡区提取与分割方法

在图像分割问题中,过渡区的存在使得分割阈值难以确定,对分割结果的准确性产生较大影响,因此,本文提出了一种基于三支决策的图像过渡区提取与分割方法。建立了图像的粗糙集表示,引入三支决策和最优化理论,把图像分割问题转换为一个在图像域上的分类决策问题,在决策代价取得最小值时,对应的分割阈值即为图像最优分割阈值。该方法综合考虑图像像素分布和分割阈值,设置正则化项。在Weizmann科学研究所的公开图像数据集(Segmentation evaluation database, SED)上取得了81.9%的分割准确率,与其他经典图像分割方法相比,该方法具有更好的分割准确率和稳健性。     

基于MATLAB的图像阈值与区域分割研究

本文主要研究了全局阈值、Otsu阈值、迭代式阈值3种图像分割方法,并利用MATLAB对空间采样环境图像进行数值实现。通过对比全部的阈值分割,发现Otsu的分割方法更适合本文目标图像的分割。     

两阶段纹理图像分割

谱聚类是一种以图和相似性为基础的聚类新算法.当图像很大时,计算相似性矩阵及其特征值和特征向量十分耗时.为了将谱聚类算法应用于大规模聚类问题,该文提出一种两阶段纹理图像分割算法,采用改进的分水岭算法进行预分割,然后用特征值尺度化特征multiway谱聚类算法进行最终分割.为了检验算法性能,将其应用于纹理图像分割,分割结果令人满意.     

基于改进流域算法的粘连细胞图像分割技术研究

<正>在细胞显微图像处理过程中,经常会发生目标粘连的现象,如何将这些粘连的目标正确分割是后续分析成功与否的关键。流域算法(Watershed Algorithm)是最近兴起的一种基于区域和数学形态学的图像分割方法,它对灰度变化十分敏感,能够克服传统分割方法中易丢失微弱边缘的缺点,可以有效地检测出边缘。但由于普     

基于深度残差网络和双向GRU的图像语义分割

在图像语义分割领域中,大多数方法是基于CNN网络构建的,由于CNN很难对全局上下依赖关系进行建模,从而影响语义分割的结果。为此,本研究提出基于深度残差网络和双向GRU的图像语义分割模型ResNet-BiGRU,该模型充分利用CNN局部特征学习的能力和双向GRU全局建模的优势,在Weizmann Horse数据集上进行试验,得到分辨率高、边界清晰的语义分割结果。     

基于红外图像序列的排球运动关键技术特征提取方法

针对现有运动技术特征提取方法中运动目标特征提取不准确的问题,提出了一种基于红外图像序列的排球运动关键技术特征提取方法 .首先,获取红外图像序列的排球运动图像,并对红外图像序列中的运动目标进行检测和提取,进一步用图像分割方法进行边缘分割.然后,基于视点跟踪切换方法进行阈值分析,实现对运动目标的准确跟踪和提取.实验表明,提出的方法准确性和效率均高于传统方法 .