色斑检测图像分析系统的研究现状

色斑是一种发病极高的皮肤病，表现为与正常皮肤不同的颜色，色斑影响了人的美容与健康，在皮肤病诊断、化妆品功效判定与皮肤评价中都需要精确地检测色斑。目前国内外都在大力发展用图像分析系统来检测色斑，该系统包括色斑图像提取，色斑分割，色斑信息量化和分类。，本文介绍了用于色斑检测的图像分析系统，总结了图像获取，色斑分割和色斑务类的一些方法，列出了色斑量化的一些有用的几何、颜色和纹理信息。     

基于互信息熵差测度的医学图像自动优化分割

分割问题是医学图像处理领域的热点和难点之一. 特别是如何自动确定图像中分类类数（NC）以及如何对含有病灶的医学图像进行分割这两个问题一直未能得到很好的解决. 因此, 提出一种基于互信息熵差（dMI）测度的模糊交叉分割算法（DDC）. 实验结果表明, dMI揭示了分割图像与原图像的内在联系, 因而得以有效地确定NC, 而DDC算法对含有不同病灶的不同模式的医学图像能够进行自动优化分割.     

基于细胞神经网络的图像分割及其在医学图像中的应用

细胞神经网络（cellular neural network,CNN）在图像处理方面的应用研究已有很大进展. 其中,指定目标提取CNN现有算法应用于灰度图像时,其有效性依赖于初始点的选择. 以医学图像为例,对这种局限性进行了分析,并提出了一种改进CNN算法,实现了对图像中任意灰度区域的目标物体分割. 同时利用梯度信息和轮廓提取CNN确定轮廓,有效抑制分割过度. 人脑磁共振成像（MRI）中肿瘤分割的实例表明,改进的算法具有实用性和有效性.     

基于Markov随机场和FRAME模型的无监督图像分割

提出了一种多纹理图像的无监督分割方法. 此方法应用两层的随机场模型对需要分割的图像进行建模. 第一层用Markov随机场(MRF)模型表示一个不可观测的区域图像, 第二层用“滤波器, 随机场和最大熵(FRAME)”模型表示覆盖每一个区域的纹理图像, 与传统的分层Markov随机场(HMRF)模型相比较, FRAME模型可以取较大的邻域系, 从而对更加复杂的图案式样进行建模. 根据Bayes定理, 分割问题被转化成一个最大后验(MAP)估计问题. 迭代条件模型(ICM)算法用来求解最大后验估计. 提出一个基于局部熵率的算法来简化MRF参数的估计, FRAME模型的参数用最大期望(EM)算法估计. 最后, 使用一些合成的和真实的图像分别来做实验, 实验结果表明该方法能有效地分割含有复杂纹理的图像, 并且对噪声有一定的鲁棒性.     

基于视频图像的火灾探测方法

图像型火灾探测是利用摄像机作为探头,对拍摄到的现场视频进行处理和分析,通过形体、颜色等变化特征探测火灾.本文提出一种基于视频图像的火灾探测方法,首先探测视频中是否存在移动区域,然后对移动区域内满足火焰颜色特征的区域利用HIS模型进行分割,分别分割计算区域的圆形度,面积变化率,闪烁频率及面积变化趋势特征等,最后通过分析特征进行火灾的探测.在此基础上,对提取的各项特征进行综合分析,从而实现火灾的探测和判别.仿真实验结果证明了算法的有效性.     

一种基于Markov随机场模型的核磁共振图像分割方法

为了提高核磁共振(MR)图像分割的效果,提出了一种基于Markov随机场模型的分割方法。该方法利用Markov随机场描述图像的先验分布,结合MAP准则获得分割优化函数,通过ICM局部迭代使分割优化函数收敛。迭代过程中引入了后验概率矩阵的平滑;提高了分割的精度和速度。实测数据的实验结果证明了所提方法的有效性。     

基于M-S模型的参数自适应图分割方法

基于图分割的分段常数水平集方法Mumford-Shah模型能够很好的处理多相图像，但由于Mumford-Shah模型本身固有的原因，该方法对于长度参数也很敏感。为了解决这个难题，本文给出了一个自动估计包括长度参数的模型参数的自适应方法，该方法根据图像的噪声方差大小来确定参数。该自适应方法与基于图分割方法相结合，能够解决模型对参数敏感的难题。最后，通过计算机生成的图像和实际图像的分割结果证明了该方法是有效的。     

一种快速TMF的无监督SAR图像多类分割算法

三重Markov随机场(TMF)模型非常适合处理非平稳、非高斯图像的分割问题.为了降低模型和算法的复杂性,以满足对实测SAR图像处理的实时、稳健和高效的需求,文中提出了一种快速TMF的无监督SAR图像多类分割算法.该算法首先针对SAR图像的乘性斑点噪声,研究了SAR图像四叉树分解的数字特征、阈值选取及分解规则,使得在图像平滑区进行粗分解,而在图像边缘区进行细分解,将图像快速映射成一种新的基于边缘信息的pixon描述,然后再将TMF算法进行扩展,导出了基于边缘信息pixon描述的TMF新的势能函数,最后完成Bayes最大后验模型(MPM)分割.测试数据和实测SAR图像的仿真实验验证了快速TMF算法的有效性.     

快速评估颗粒污泥性能的无锚实例分割方法

现有的Anammox颗粒污泥性能评估方法中,生化反应等效测定的方法较为精确但耗时长,基于图像颜色建模的方法足够快但不够精确.因此本研究基于实例分割任务,提出一种新的结合颗粒污泥视觉特征(如颗粒污泥颜色、尺寸、粗糙度等)进行性能评估的模型,使其能够在快速评估的同时保证较高精度.首先设计采样方案,收集颗粒污泥图像后进行图像标注,进而构建颗粒污泥图像数据集.针对图像场景中样本不均衡和小目标信息难提取的难点,本研究对无锚实例分割方法BlendMask进行改进,在主干网络上结合可变形卷积提取小目标信息,在头部网络上提出自适应样本选择策略平衡样本,并重新设计了后处理、损失函数与数据增强等模块,使改进后的BlendMask方法能快速精确提取图像场景中的颗粒污泥个体.然后获取颗粒污泥的视觉特征,设计视觉特征与性能的关联模型,判别输入图像的性能类别.相比之前的研究,本文提出的方法能够快速精确地获得颗粒污泥的性能评估.最后比较了所提出改进的BlendMask方法和先进方法在颗粒污泥图像分割和性能评估方面的表现,实验结果表明,改进的BlendMask和性能评估模型精度分别提升了3.93%和1.49%,方法取...     

融合块结构的等周算法及其在CT图像分割中的应用

等周分割是一种基于图谱理论的分割算法,能有效提高图像分割质量且有较高的效率及稳定性.本文提出了一种融合块结构的等周分割算法.该算法采用块结构来减少图中节点数.并根据CT图像特征,将该算法应用到CT图像分割中.实验结果表明,融合块结构的等周分割算法在CT图像分割中取得较好的分割效果,并大大提高了分割效率.     

一种基于Arnold变换的图像Hash算法

提出一种基于Arnold变换的图像hash算法。算法首先将原始图像经过Arnold置乱变换得到加密图像,然后将原始图像与加密图像的差值矩阵由若干混沌序列生成的伪随机矩阵进行调制,最后将调制后的结果矩阵进行量化判决以产生固定长度的图像Hash序列。仿真结果表明,该算法对JPEG压缩、低通滤波、图像缩放等操作有一定的鲁棒性。     

基于云平台的医学影像可视交互平台

针对传统医学影像可视化软件难以实现跨平台访问,以及有限的影像数据的存储和体绘制能力,且缺少协同可视化共享的机制,本文提出一个基于云平台的医学影像可视化平台.利用云平台超大的存储容量以及强大的图形图像处理能力,在云端进行医学图像的编解码、分割及高级体绘制,然后本文提出支持协同可视化的自适应医学元数据和图像数据传输协议,通过浏览器和云端的实时交互以及浏览器和浏览器的对等传输,实现了影像的各种二维和三维协同可视化交互功能.实验结果表明,我们的平台不仅能以协同方式支持大容量数据的二维实时浏览和伪彩映射,而且支持三维的高级分割和体绘制操作,并且有较好的实时交互性.     

一种基于改进 Surendra背景更新算法的运动目标检测

建立背景模型时,采用动态阈值的方法,以减少噪声和光照强度变化等外界环境的影响;在运动目标检测中,针对传统方法检测到的运动目标偏大的问题,提出一种改进的三帧差分检测方法.在形态学处理过程中,采用自适应方法选择结构元素的大小,对二值图像进行去噪处理,以得到平滑图像.实验证明,改进后的方法与传统背景模型建立方法相比,能更准确地检测到运动目标区域,并实时更新背景模型     

直方图均衡化在图像增强中的应用及实现

图像增强是数字图像的预处理,能有效地改善图像的整体或局部特征.直方图均衡化是图像增强领域的一个重要方面.本文研究并探讨了直方图均衡化的基本原理,给出了相关推导公式和算法 并且,以一个灰度图像为例,用Matlab语言工具实现了直方图均衡化增强处理,给出并分析了实验结果.实验结果表明,直方图均衡化能有效地改善图像的对比度并增加像素的动态范围,从而增强了图像.     

基于四元数表达的模糊矢量形态学算子

由于经典的形态学算子不能直接拓展到彩色图像处理中,提出一类基于四元数表达的模糊矢量形态学算子.该算子利用四元数表达彩色图像并结合其分解特性,将彩色图像的模值、四元数的垂直分量和角度信息作为词典编纂顺序的3个边缘分量.3个分量一方面去除了彩色图像多通道数据的相关性,另一方面更便于词典编纂顺序等级的划分.并利用模糊数学解决了现有词典编纂顺序存在的等级判定难以深层进入的问题,给出了基于四元数表达的模糊矢量排序算法.与现有的矢量排序算法相比,新的矢量排序算法同时考虑了各分量的作用,并将判定进行到词典编纂顺序的最后一层,实现了矢量的正确排序.基于新的矢量排序规则,定义了矢量形态学算子,并将新的矢量形态学算子应用于彩色图像滤波、分割中.实验结果表明,与现有的矢量形态学算子相比,新的矢量形态学算子在平滑彩色图像噪声的同时保留了图像细节,并能正确地分割多类彩色图像,具有较高的鲁棒性及实用性.     

基于共形几何代数的3D医学图像配准

随着医学图像处理技术的发展,3D／3D配准益受重视,尤其是在外科手术导航等医学应用中．学者们提出了各种3D／3D配准方法,但大多方法是采用传统代数方法进行配准,配准精度和效率都存在问题．本文利用非经典数学——共形几何代数重建了3D医学图像的位置关系约柬问题,分析了医学图像的共形几何变换,构造了新的3D医学图像配准相似测度,基于此提出了新的3D医学图像配准算法,用于CT和MR图像的3D配准．新算法中,以骨骼轮廓作为配准的基础点集,在骨骼轮廓的基础上采用共形几何代数构造共形几何体,接着采用新的3D医学图像配准相似测度进行三维数据的直接配准．实验表明新算法实现了三维数据的直接对齐,能较好地定位组织器官的三维位置．可以直观地体现配准结果．     

基于复扩散模型憎水性图像多尺度亮点检测算法研究

在多尺度框架下,提出基于非线性复扩散模型憎水性图像水珠亮点检测算法,最后采用模糊均类算法对多尺度虚部图像水珠亮点进行提取。实验结果表明：对于不同憎水性等级憎水性图像,水珠亮点检测都达到95％以上,这为对绝缘子憎水性等级估判及水珠（水迹）的进一步分割提供了重要的信息。     

基于边缘检测的 RIP混合插值算法

图像放大是 RIP软件中十分重要的环节,其所用插值算法的优劣直接关系着输出图像的质量与速度.利用 Canny算法提取的边缘信息将低分辨率图像分为平坦区域与边缘区域,对非边缘区域采用双线性插值算法,对边缘区域使用沿4相邻降采样点确定的方向进行插值的特殊算法.经实验证明,与经典插值算法相比,放大图像边缘效果更好,且处理速度更快,可实际用于对图像质量与处理效率要求高的 RIP软件     

基于磁性微泡对比剂的超声和磁共振影像融合算法

文中提出了一种新的基于磁性微泡对比剂的超声影像和磁共振影像之间的融合算法．首先利用磁性微泡对比剂对体模进行超声和磁共振显影,并对显影进行边缘分割．运用非采样contourlet变换（nonsubsampled contourlet transform．NSCT）对源图像进行分解,然后对低频子带系数采用自适应动态加权非负矩阵分解（dynamic weighted non-negative matrix factorization．DWNMF）结合分割图像进行融合．然后对各带通方向子带系数采用空间频率激励的脉冲耦合神经网络进行融合,最后利用NSCT逆变换得到融合图像．研究结果表明,利用磁性微泡对比剂并结合上述算法对超声影像和磁共振影像进行融合,可以获得预期的融合效果．