基于Snake模型的低对比度噪声心脏MRI图像分割

提出了一种基于Snake模型的低对比度、噪声心脏MRI图像分割算法。Snake模型通过轮廓线的变形得到感兴趣区域(ROI)的边界，但其分割结果依赖于初始轮廓线的位置，且变形曲线容易收敛于局部梯度极大值区域或从弱边界处泄漏，对于深度凹陷的区域也难以分割。通过增加局部面积能量项，扩大了Snake模型寻找边界的范围；在模糊C均值集群分类的基础上，构造模糊能量项，能够较好地处理心脏MRI图像中的弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象。分割实验证明了改进的模型能够有效地分割低对比度、噪声心脏MRI图像。     

基于自适应形变模型的胸部CT图像肺组织分割

肺组织分割是肺结节检测、肺功能定量分析、三维重建与可视化计算等胸部CT图像分析处理的基础。为此，首先提出了一种改进的自适应形变模型（T-Snake模型）。然后基于改进的T-Snake模型给出胸部CT图像肺组织分割方法。上述模型能够解决基本T-Snake模型的自交（Self-collisions）问题，有着更高的数值计算精度；并且，对T-Snake模型的节点更新算法也做了改进。使模型节点的更新速度加快。实验结果表明，方法准确性和可靠性较高，有着较好的应用前景。     

基于主动形变模型的医学序列图像的分割

对主动形变模型(active shape model)方法进行了改进,将其用于CT序列图像的分割,实现了对一些边缘不清晰的软组织的分割。一个组织在CT序列图像中其形状变化往往是连续的,据此,我们先在序列图像中按顺序每间隔几幅抽取一幅图像,用其他方法分割好;然后对分割结果使用主成分分析方法(Principle Component Analysis)计算其形变特征,生成可变形轮廓模板;再用这个模板去变形、配准、分割其他图像,从而达到一个比较理想的分割结果。     

基于优化水平集方法的CT图像肺结节检测算法

对Chan-Vese水平集图像分割方法进行分析和改进,提出了结合全局区域均值和局部边界信息的水平集改进算法,应用于肺部CT图像分割和肺结节检测。在图像分割的目标函数中,在Chan-Vese方法基础上,引入局部边界统计特性能量项,以利于提高肺部医学图像分割的准确率和分割速度。实验表明,该方法可以很好地分割出肺实质轮廓和肺结节病灶区域,在分割速度上比Chan-Vese方法有了明显的提高,检测结果不依赖于初始设置,将人工交互降至最低,有利于实现CT图像肺结节自动检测。     

基于主动轮廓模型的SAR图像分割方法综述

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像分割这一研究热点,综合论述了基于主动轮廓模型(active contour model, ACM)的SAR图像分割方法。首先,介绍了经典的ACM及其数学原理,并通过理论和实验分析了这些模型应用于SAR图像分割时存在的问题;然后,对目前基于ACM的SAR图像分割方法进行了系统的梳理和分类讨论;最后,对基于ACM的SAR图像分割方法作了总结,并对将来的研究方向进行了展望。     

一种基于区域填充的C-V模型图像分割方法

传统的C-V模型对于包含有多灰度级对象或子对象的图像难以实现准确分割.为解决这一问题,提出了一种基于区域填充的C-V模型图像分割方法,通过对象域或背景域的填充,将主对象转变为背景,从而弱对象或子对象成为主对象,再通过C-V模型实现分割.数值实验表明,该方法能够将弱对象有效分割,而且对于复杂对象的分割较C-V模型更为准确.     

基于图割的DCT编码图像分割算法

图割是图像分割中经典有效的算法,针对其计算量较大、实时性能不佳,面对广泛使用的DCT编码图像,提出一种改进的交互式快速分割算法。该算法利用DCT编码图像中的DC系数生成DC低频图像,有效降低了GMM参数学习的训练样本数,结合DC系数与AC系数生成纹理特征,通过颜色与纹理特征的有机结合、局部自适应正则化参数的选取,改善了对纹理图像和细长型边界的分割能力。实验结果表明,算法效率得到了提高,分割效果得到了一定的改善。     

基于文化算法的C-V水平集图像分割

针对基于梯度变化的水平集图像分割对噪声敏感、不能很好地保持图像中的边缘信息、分割结果依赖初始参数、取得最优解时不能及时结束等问题,提出了一种基于文化算法的水平集图像分割算法,将文化算法应用到C-V(Chan-Vese)水平集模型之中,实现了水平集模型图像分割参数的自动选取,通过信度空间的形势知识和规范知识不断优化指导种群进化,并通过判定图像熵适应度值的变化适时终止分割过程。实验结果表明,本文方法能够准确分割出医学图像的病变区域,在抗噪声性能和分割效率方面明显优于常规方法。     

基于图切分的交互式图像分割算法

提出一种基于图切分(Graph Cut)的交互式图像分割新算法。首先,使用图切分技术获取初始轮廓并采取非均匀有理B样条(NURBS)拟合边界曲线。由于NURBS具有局部可控性,其控制点可视为隐式马尔可夫模型(HMM)的隐状态,边界特征和区域同一性被视为HMM观察状态,然后采用轮廓平滑性作为约束来定义一个状态转移模型。最后,通过维特比算法递归求取最优轮廓。实验证明该法鲁棒性好,允许用户简易、高效地分割图像。     

一种基于Canny算子的level-set肺部血管分割算法

提出一种应用基于CANNY算子的level-set分割方法,三维分割肺部血管.首先根据肺部解剖结构确定肺部血管不同部位的阚值范围进行对血管初始分割,然后再应用高斯过滤异布扩散对初始血管分割的结果进行平滑去噪和CANNY算子检测出初始图像真正的边缘,最后应用level-set细分初始血管分割的结果,解决由于边界模糊产生肺部血管分割不准确的问题.并提出并描述基于Level-set肺部血管树枝杈点的判定方案.     

一种基于HRCT影像的肺结节计算机辅助检测方法

肺癌是威胁人类生命的第一杀手,如果肺癌能在早期被发现、诊断和治疗,将大大提高肺癌患者的生存率。提出了一种自动的基于高分辨率CT影像(HRCT)的肺结节计算机辅助检测(CAD)方法,可以分为肺实质分割、感兴趣区域(ROI)识别、肺结节特征提取与分类、三维可视化显示几个步骤,综合采用了自适应阈值分割、数学形态学、偏微分方程与不变矩分析等算法。通过对多组肺癌患者CT影像的测试,该方法可以帮助医生有效的提高对于肺癌疾病的诊断准确率。     

基于目标区域约束的牙颌模型分割线探测方法

精确的将牙齿从牙颌模型中分割出来是虚拟牙齿矫正系统的一个重要的预处理问题.现有方法在进行牙颌模型分割时,多会对所有的面片直接进行计算处理.针对该问题,提出一种基于目标区域约束的分割线探测方法,可以将探测范围锁定在实际分割线的周围.该方法根据种子点的位置自动构建切割平面及切割线;通过寻找切割线上负曲率最大的位置来锁定探测...     

基于遗传算法的熵算法在人类染色体图像的分割中的应用

染色体图像分割是染色体图像分析与识别的重要内容之一。文中提出了实现染色体的自动分割的熵分割算法,该算法充分考虑了每个视野中分割目标(染色体)的数量大以及人类显带染色体被明暗交迭的带纹分割为若干不连续的片段等特点。文中还对传统的分割方法和熵方法进行了对比。传统的方法容易受噪声的影响从而将染色体分割开来。1维熵方法没有考虑灰度空间在空间的分布。2维熵方法在图像分割时较为费时。为了改善分割的精度和速度,在遗传算法的基础上运用1维和2维的熵方法。运用遗传算法的方法一场景分割不到一分钟并且得到得很好的染色体形态。算法的优越性通过实验来体现。     

CT图像肺结节计算机辅助检测与分类系统设计

近年来,肺癌已经成为癌症中的主要杀手,早期发现肺癌是降低死亡率的最有效的途径。在传统的二维胸片和三维CT片上,早期肺癌一般表现为肺结节。因此,肺癌的早期诊断归结为对肺结节的检测上面。而通过人工阅片的方式检测肺结节是非常费时费力的。计算机辅助检测技术(CAD)具有检测肺结节的潜力,它把计算机图像处理的结果作为放射科医生的辅助参考,它能够检测出放射科医生易于漏检的微、小结节。因此,利用CAD增加了早期诊断肺癌的机会。基于近年来国内外在肺结节计算机辅助诊断和检测方面的研究进展,提出了一个研发CAD的基本思想和框架。