基于CT图像的肺实质细分割综合方法

肺实质的分割是肺结节检测和诊断的基础,是肺部疾病计算机辅助诊断的关键步骤之一。针对肺部计算机断层扫描（computer tomography,CT)图像,采用最佳阈值法进行初步分割,去除背景,用结合上下文分析的区域生长法去掉气管、支气管,对左右肺连结的情况进行像素分析,分开左右肺,对提取出来的肺区用滚球法进行修复,得到肺实质图像。去除气管和分割左右肺的算法是针对肺部CT图像的特征提出的,具有简单高效的特点。实验表明,该综合方法的准确性和可靠性较高,有较好的应用前景。     

基于三维区域增长和灰度积分投影法的肺实质分割

为了提高肺结节计算机辅助检测、辅助诊断的准确性,研究精确分割肺实质方法。首先,采用Otsu法实现阈值法粗分割;其次,设计三维区域增长方法有效去除粘连在肺实质上的主气管和支气管树;再次,采用灰度积分投影法以及行扫描方法对左右肺粘连的情况进行判别和处理,实现左右肺分离;最后,用滚球法修复肺区边界,实现肺实质分割。该方法有效解决了肺实质分割中粘连肺实质的气管、支气管树去除问题,高密度的肺部组织易丢失、粘连肺壁的肺结节容易被遗漏等问题。通过对多组LIDC-IDRI肺部图像数据集的实验表明,该方法能够精确高效地实现对于肺实质分割。     

基于CT图像的自动肺实质分割方法

在肺癌、肺气肿等肺部疾病计算机辅助诊断方法中,肺实质分割是最核心的步骤.提出一种基于三维CT图像序列的新的自动肺实质分割方法,综合利用了阈值分割、区域增长及数学形态学等算法,并在特定体层通过图搜索算法精确定位左右肺前后连接线狭窄区域,有效解决了肺实质边缘结节易分割遗漏及左右肺分离的难题.通过多组胸部CT序列图像的实验证明,该方法对于肺实质分割非常精确有效.     

用于计算机辅助诊断的肺实质自动分割方法

在肺结节的计算机辅助诊断过程中,肺实质的分割是关键的步骤。传统的肺部分割方法都是基于肺实质与周围组织对X线的衰减强度不同而进行的。这些方法对正常的肺部能得到理想的结果,但当肺部存在肺结节等异常征象时,这些方法会出现错误。该文提出了一套完整肺实质分割流程,首先用阈值法和边界跟踪算法得到初始的肺部轮廓,然后提出一种新的基于计算局部二维凸包的方法对原始的肺部轮廓进行修正。该算法能将与肺部周围组织相连的肺结节包括在肺实质中,从而在肺部存在与胸膜相连的结节的情况下也能得到满意的分割结果。采用该算法对6个病人的约400张肺部CT图像进行了肺实质提取,实验结果显示:该算法对正常和异常征象的肺部CT图像进行分割的正确率均能达到83%以上,为肺结节的计算机诊断提供了良好的条件。     

基于CV模型与改进ME模型的肺癌检测算法

针对CT影像中恶性肺结节病灶难以自动检测的问题,提出了一种基于CV模型与改进ME模型分割区域之间的面积差异的肺部CT影像癌症检测算法.该方法利用在肺部CT影像中结节边界的模糊程度是判断恶性肺结节的最重要指标这一特性,首先通过CV模型和改进ME模型两种交互式目标分割算法分别对肺部CT影像分割,因这两种分割方法收缩效果不同,故得到两种不同的结节区域,再计算这两种区域之间的面积差异得到该区域的模糊程度,最后计算得到模糊程度比较阈值,以此判断是否存在癌症.实验结果表明,该算法对于肺部CT影像中的癌症检测具有较高的准确率.     

胸部CT中肺实质的自动分割与辅助诊断

以肺气肿为研究对象,针对肺部高分辨率CT图像的特点,应用自动阈值分割与轮廓跟踪方法,提取肺部实质区域。根据肺部的CT密度分布,确定肺气肿的病变区域与程度。实验证明,该方法能准确、有效地对肺部区域实行全自动分割,并对病变区域进行统计分析,最终实现肺气肿的量化分析与准确诊断。     

一种基于CT图像的肺实质分割方法

在肺部疾病的计算机辅助诊断(CAD)时,肺实质的正确分割尤为重要.为了减少检测区域,节省运算时间,提高准确率,需要预先提取肺组织.提出了一种改进的最大类间方差法(OTSU)结合形态学运算的肺实质分割方法.首先对原始CT图像做滤波去噪、图像增强的预处理,自适应阈值二值化图像;然后连通区域标记获取轮廓,利用基于OTSU的改进算法去除气管、肺液等干扰,分离肺实质与背景,对左右肺叶粘连的情况采用行列扫描、区域彩色标记并将其有效分离;最后采用一系列的形态学运算对提取出来的肺实质弥合修补.从公开数据库LIDC中选取830张CT图像,用该方法可完整分割肺实质,平均准确率为97.56%,平均召回率可达99.29%,Dice相似系数为98.42%.     

结合显著性和Graph cuts的肺区域图像分割

针对肺部CT图像灰度分布不均匀、各组织结构复杂导致难以准确地分割提取出肺区域的问题,提出了一种结合图像显著性和Graph cuts的肺区域自动分割方法.对10位病例的CT图像序列进行测试,结果表明:该方法可以自动完成肺区域分割,具有较高精度,且耗时较少.     

基于三维曲面重建的CT图像肺边界缺陷修复

针对CT图像的肺实质分割中由边界粘连型肿瘤造成的肺边界缺陷修复问题,提出了一种基于三维曲面重建的修复方法.对肺实质边界曲率变化较大处的缺陷,二维图像上无法获得足够多的特征对肺实质边界进行修复.本文方法首先使用质心灰度法改进了三维区域生长算法,提取肺实质进行三维重建.再使用阈值法提取分布在缺陷周围的三维点云,对三维点云进...     

基于随机游走算法的CT图像肺肿瘤分割

针对CT图像肺肿瘤分割中复杂大肿瘤分割的准确性和自适应问题,提出了一种基于随机游走算法的分割方法.首先,根据图像灰度信息提取肺实质;针对大肿瘤与周围肺组织粘连的复杂情况,先提取有凹陷的肺实质,再根据肺实质先验轮廓,用曲线段形变模型修补肺实质的凹陷边界.然后,用区域生长法自动确定目标种子点和背景种子点;对于大血管与肿瘤粘连的情况,需要少量交互修改个别背景种子点.最后,用随机游走算法完成大肿瘤的分割.实验结果表明,该方法的准确性高,分割结果能够满足临床治疗效果分析和病理学研究的要求.     

对邮件中垃圾图像识别的研究

提出了对邮件中的“垃圾”图像进行辨别处理的方法。首先对邮件的编码格式进行分析,以期从传送的邮件数据流中,提取出嵌入其中的图像数据块,从而采用相关的图像辨识方法,对这些图像进行分类,识别是正常传送的有用图像,还是一些带有毒害作用的图像,并重点探索如何采用相应的图像预处理技术,提取该类图像的特征,再根据特征设计较为有效的分类器,使设计出的系统能够快速地处理邮件中嵌入的图像文件。     

对偏光图像的预处理分析

本文依托于MATLAB图像处理软件平台,对具有偏光影响的遥感图像进行分析和处理,通过对图像的滤波、算术运算、区域处理、灰度变换等一系列处理方法的研究与分析,总结出了一套完整的图像预处理系统,并通过图像实例进行了论证,取得了较好的处理效果。     

一种基于内容的图像检索方法

论述了基于颜色特征的图像检索和基于纹理特征的图像检索,在此基础上提出了一种利用图像两种内容特征进行图像检索的方法。     

基于区域特征的光学图像与SAR图像配准算法

图像配准是进行图像融合、变化检测等图像处理应用的前处理步骤,其配准效果将直接影响到后续图像处理工作的质量．针对光学图像与SAR图像成像特性差异,提出了一种基于区域特征的配准算法,通过实验结果证明了本算法的有效性．     

基于特征塔集的遥感图像融合方法

提出了图像特征塔集的概念，给出了一种基于特征塔集的融合方法．算法主要包含两部分，子图像的融合及对应残差图像的融合．图像的大部分能量和信息包含在子图像中，因此，在图像金字塔的子图像融合过程中，特征塔集的构造由局部能量和局部熵组成．考虑到残差金字塔包含了原始图像的边缘或高频成分，因此采用梯度作为其融合特征．最终的融合结果，可利用金字塔反变换获得．由于将残差金字塔也引入到融合算法的设计过程中，因此融合的精度得到一定的提高，另外，采取简单的金字塔可以有效地控制算法的复杂度．实验结果表明了算法的合理性和有效性．     

对偏光图像的预处理分析

本文依托于MATLAB图像处理软件平台,对具有偏光影响的遥感图像进行分析和处理,通过对图像的滤波、算术运算、区域处理、灰度变换等一系列处理方法的研究与分析,总结出了一套完整的图像预处理系统,并通过图像实例进行了论证,取得了较好的处理效果.     

基于边缘增强的红外图像二值化算法

提出了一种基于边缘增强的红外图像二值化算法。通过对自适应形态学边缘增强方法的改进,使得二值化结果有效地保留了红外图像的边界特征,是一种有效、实用的图像二值化方法。     

基于小波变换的图像压缩编码方法研究

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像压缩编码与解码恢复过程。为了研究基于小波变换的图像压缩编码方法的优越性,通过实验与传统的离散余弦变换编码方法进行了性能的对比分析,实验结果表明：由于小波变换具有时间-频率局部化特性和多分辨率特性等优点,其能够更加有效地应用于图像数据压缩,可以达到更高的压缩效率,而且理论上可以获得任意压缩比的压缩图像。     

基于模糊增强的图像边缘检测的研究

对图像处理时的边缘检测算法作了分析和研究,介绍了基于模糊增强的图像边缘检测算法,详细研究了单层次模糊增强和多层次模糊增强的算法,并结合实验说明,该智能图像处理方法不仅能够明显的增强图像,而且可以检测到良好的图像边缘.最后,展望了这一新的研究应用领域的发展前景.     

小波分析及其在图像处理中的应用

简单介绍了小波分析的基础理论,举例说明了小波变换在图像处理中的一些典型应用,包括图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合.