融合多颜色空间的淋巴瘤空泡状细胞模糊识别

介绍一种淋巴瘤病理图像中空泡状细胞自动提取的方法.针对彩色淋巴瘤病理图像的特征,提出基于多颜色空间、模糊边界和区域特征的淋巴瘤空泡状细胞识别方法.实验结果表明,该方法可以有效地对淋巴瘤图像进行分割,较准确地提取出空泡状细胞.     

基于细胞图像肺癌诊断系统的设计与实现

基于细胞图像的肺癌诊断系统主要是利用数字图像处理和模式识别的技术对肺癌细胞的图像处理，并根据提取出的细胞特征对肺癌进行早期的病理诊断．不同于以往的细胞诊断系统，文中提出了新的细胞分割和重叠细胞重构的方法．首先把彩色肺癌细胞图像转化为灰度图像，对其进行平滑、去噪，然后用一种新的基于强化学习的方法寻找合适的灰度阈值，把细胞区域分割出来，形成二值图像，并对图像进行基于形态学的二值滤波，再针对此时分割出的重叠细胞，利用一种改进的deBoor—Cox方法分离与重构，最后进行特征提取，根据提取出来的多种特征对细胞分类，诊断出肺癌细胞．     

乳腺 MR 图像的有效分割

乳腺核磁共振影像（ MR）的有效分割一直是医学影像分析领域的研究热点。针对目前人工解读图像信息的不足,提出一种自动化分割乳腺MR图像的方法,该方法结合传统FCM算法和最小距离分类器实现了感兴趣区域中不同位置、灰度值相似的样本点按距离分类。算法首先根据图像的灰度信息利用FCM算法实现聚类,其次自动提取感兴趣区域的聚类信息,并利用最小距离分类器对其按距离分类。实验结果表明,该算法对乳腺核磁共振影像的分割具有较高的准确性,提高了其组织划分的精度,且自动化程度比较高,为后续进行肿瘤区域的自动提取与识别奠定基础。     

基于细胞图像肺癌诊断系统的设计与实现

基于细胞图像的肺癌诊断系统主要是利用数字图像处理和模式识别的技术对肺癌细胞的图像处理,并根据提取出的细胞特征对肺癌进行早期的病理诊断.不同于以往的细胞诊断系统,文中提出了新的细胞分割和重叠细胞重构的方法.首先把彩色肺癌细胞图像转化为灰度图像,对其进行平滑、去噪,然后用一种新的基于强化学习的方法寻找合适的灰度阈值,把细胞区域分割出来,形成二值图像,并对图像进行基于形态学的二值滤波,再针对此时分割出的重叠细胞,利用一种改进的deBoor-Cox方法分离与重构,最后进行特征提取,根据提取出来的多种特征对细胞分类,诊断出肺癌细胞.     

基于非接触式温度测量中的高温熔体识别方法

提出一种基于灰度阚值分割的高温熔体识别方法.采用双峰法和最大方差自动取阚值法分别确定预分割阈值,再根据高温熔体的灰度值近似相等选择合适的分割闲值,使所分割的目标的灰度值的等级数较少,并使高灰度值的R色总数最多.根据这种方法,利用MATLAB软件,对拍摄的某铜冶炼厂高温熔体图像进行仿真实验,结果表明:对于目标和背景对比强烈的图像,采用双峰法分割效果较好;而最大方差自动取阈值法更适用于图像中目标占很大比例的情况;这种识别方法能自动调整不同拍摄条件下的图像分割阈值,从而准确地识别目标.     

结合图像显著与灰度不一致性的目标自动提取

该文将图像过分割技术与图像显著性相结合,提出了一种基于图像显著性与灰度不一致性的目标自动提取方法。该方法可在没有任何人工干预的情况下准确地提取出图像的感兴趣目标。首先,通过像素不一致性因子和邻域不一致性因子确定出图像的不一致性种子点和一致性种子点;然后,使用等价类划分的方法对两类种子点分别进行生长,得到不同的等价类,合并残余类之后得到图像的初分割块;最后由初分割结果结合显著性检测算法提取出完整的感兴趣目标。考虑到像素的局部邻域信息,首次将图像的底层特征——像素的灰度不一致性应用于图像分割,并以此为基础进行目标提取。实验表明,该方法能够有效地实现显著目标的自动提取。     

基于内容的彩色细胞图像检索

提出了一种结合颜色、纹理和形状特征的细胞病理图像检索方法．首先,运用K-均值聚类方法提取出细胞核,并且采用多域值分割算法去除细胞图像中的背景区域．提取的特征包括颜色、纹理和形状等,这些特征能很好地表征单核细胞的主要特性．由于提取的特征数值范围以及物理意义不尽相同,对特征进行了归一化处理．最后提出了相关的反馈系统．该系统可以自动地调整不同特征的权值,提高了图像检索的准确率．运用该方法进行细胞图像的检索更符合人的视觉感觉要求,比仅仅提取一个特征的方法更加准确．     

显微图像分析技术在赤潮生物识别中的应用

为克服人工识别赤潮生物种类和数量时的困难，基于图像分析法对赤潮生物图像进行自动分析，针对赤潮生物显微图像的特点。研究图像的预处理、分割、特征提取和分类的处理过程，结合理论分析和实验结果。与其他自动分割方法进行比较，证明采用类别方差法可以有效进行赤潮生物图像的自动阈值分割，解决了赤湖生物显微图像自动分割的难题，采用形态学的方法，解决相连赤潮生物的分割问题，对获得的轮廓和灰度特征进行选择，作为分类器的测试和学习数据使用，建立分类树结构，采用树状判别机制实现几类赤潮生物的识别分类。实验结果表明，与人工识别相比，其识别正确率大于90％。     

古建筑图像的分割方法与应用研究

图像分割技术是数字图像处理中的关键技术之一。它能将图像中有意义的特征部分提取出来,这对古建筑图像进一步进行识别、分析和理解有着非常独特的作用。通过采用基于混合距离的双指数模糊C均值算法(HDDIFCM)的图像分割技术来对无锡古建筑灰度图像进行多组分割应用,以此证明这种图像分割方法的有效性。     

基于假设检验的SAR图像机场跑道自动识别

针对复杂条件下合成孔径雷达图像中机场目标自动检测识别问题,提出了一种基于假设检验的机场跑道自动识别算法,利用雷达图像中跑道灰度特性和结构知识,通过迭代分割和形态学滤波提取感兴趣区域,抑制具有类似灰度特性的水域对跑道线检测的影响,并结合Hough变换和线段跟踪连接提取候选跑道,最后采用假设检验方法对机场跑道进行识别.试验结果表明该方法可快速有效地检测识别复杂背景下低分辨率、低信噪比合成孔径雷达(SAR)图像中的机场跑道.     

一种基于色差的彩色图像的边缘检测方法

传统的边缘检测方法大都是基于灰度图像的,这就不能充分利用彩色图像的全部信息。文章提出了一种基于色差的彩色图像的边缘检测方法,它能快速准确地检测到图像的边缘,具有低的错判率和较高的效率,优于传统基于灰度的边缘检测方法。     

基于HLC颜色空间的彩色淋巴瘤病理图像自动分割

针对彩色淋巴瘤病理图像的特征,提出基于HLC颜色空间的自动分割方法．该方法首先进行颜色空间转换,将原始图像的RGB颜色空间转换到(Munsell)HLC颜色空间,然后根据NBS距离进行边缘跟踪,根据跟踪结果将图像划分成各个独立区域,最后再利用聚类方法对这些区域进行分类。     

基于二维灰度熵及混沌粒子群的图像阈值选取

为了同时考虑直方图的概率信息和类内灰度级的均匀性,提出了基于灰度级-梯度二维直方图的Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取方法.给出了Shannon灰度熵和Tsallis灰度熵的定义及其一维阈值选取方法,导出了二维Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取公式及其快速递推算法,并利用混沌粒子群算法寻求两种阈值选取方法的最佳阈值.实验结果表明,与基于改进的二维最大熵及粒子群递推的阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像能更准确地反映原始图像的边缘、纹理及细节信息.     

基于图像灰度信息的三维曲面测量方法应用

提出一种由图像灰度信息恢复三维形状的自由曲面测量方法,以自然方式提取物体表面的形状信息,实现了系统间的信息集成。介绍了一种适合于自由曲面测量的改进光照模型及其参数的确定方法,给出了基于改进光照模型的由单幅灰度图像和单目多幅灰度图像的曲面重构算法,并用数字相机拍摄的实际图像对算法进行验证-结果表明该测量方法有效可行。     

形态插值方法应用于图像重构

指出了基于数学形态学的形态插值方法是一项新的研究领域，提出了一种改进二值图像测地距离函数和形态中集函数的方法，并在此基础上建立了一种适用于灰值图像、彩色图像及多光谱图像的形态插值变换．应用插值变换于图像分割序列重构的实验结果表明：该方法可以成功地运用于对各种类型的图像进行有效地插值重构和图像形变．     

基于区域信息的悬浮细胞识别与计数

悬浮细胞的培养过程需要对活细胞计数.针对人工计数方法存在的缺陷,利用图像分析技术对拍摄的细胞图片进行处理,实现活细胞自动识别及计数.要实现细胞识别,首先要对图像进行正确分割.对于前景和背景对比度较小且细胞很稀疏的图像,采用背景拟合设定阈值进行分割;针对前景和背景对比度较大的图像,采用一种基于局部区域直方图的方法进行分割.对分割后的图像进行链码跟踪并测量细胞参数,最终实现细胞识别及计数.实验结果表明上述方法能快速有效地计算出活细胞个数.     

一种抗掩密分析的图像LSB掩密算法

信息隐藏是在不影响载体数据可用性的前提下,将信息隐藏在数字多媒体诸如图像、视频和语音信号中的一种信息安全技术。针对传统LSB掩密算法仅在图像像素值上进行秘密信息掩藏的缺点,提出了一种基于灰度值扩散的图像LSB掩密算法,该算法首先利用混沌影射将载体图像进行像素灰度值扩散,然后在扩散后的灰度值上进行LSB掩密嵌入,最后进行灰度值逆扩散得到含密图像。实验结果表明,本算法不仅可以很好地保持掩密图像的质量,而且对于信息量估计法、RS分析法以及GPC分析法等掩密分析都具有很好的抵抗性。