造影图像中的心血管边缘提取

提出一种新的造影图像心血管边缘提取方法——最大成本法．通过微分法建立边缘成本空间，利用中心线对血管边缘进行区域划分，采用动态规划理论提取边缘区域内最大成本曲线作为血管边缘．结果表明，该方法具有适用性强，提取边缘连续等特点，有助于造影图像血管直径测量和心血管狭窄病变部位检测．     

基于数学形态学的图像边缘检测

讨论了图像数学形态学的基本原理及形态学在灰度图像边缘检测中的应用，并成功构造了一种新型形态边缘检测算法，该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力．对一幅加有椒盐噪声的灰度图像的仿真试验结果表明，该方法比传统的基于模板的图像边缘检测算法和形态学常用边缘检测算法具有更好的图像边缘提取效果．     

基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法

为提高医学超声图像在临床诊断的效果,需先对图像进行优化检测和识别,提出一种基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法.首先,通过对原始医学超声图像进行自动标注,构建医学超声图像灰度分布矩阵,利用分布矩阵完成医学超声图像的多尺度分割;其次,构建医学超声图像多尺度边缘的轮廓模型,提取多尺度图像边缘特征;再次,构建深度...     

超声图像的表面轮廓提取及三维图像重建过程的探讨

通过超声对被测元件进行检测,获得二维图像,然后提取二维轮廓信息,最终形成三维图像这一过程进行研究,并针对每一过程给出了具体的数据采集方法或算法,算法经实验检验均有非常好的效果,基本能够达到二维信息提取要求.     

二值图像边缘提取的新算法

边缘提取属于图像理解的低层处理阶段,就是提取被选定物体区域的外边缘轮廓。本文主要介绍了一种边缘提取的新思想,是通过以往的两个像素形成的模型以及使用第三个像素的外围空间来进一步确定待求德像素的思想。使对像素的搜索更具有目的性。通过实验,新算法与传统算法相结合可以有效地提高边缘提取的速度。     

序列超声图像边缘检测与跟踪的改进Snake模型

提出了一种序列超声图像边缘检测与跟踪的离散动态模型.在基于动态规划的Snake模型中,引入目标边缘的形状信息改进了内部能量约束形式;充分利用序列图像相邻层间的灰度相关信息弥补了传统Snake模型中图像梯度能量对噪声敏感的不足.实验结果表明,改进的Snake模型仅需少量的用户交互就能快速、准确地从超声序列图像中检测、跟踪出目标物体的边缘,在医学图像分析中具有一定的实用价值.     

改进的基于单一尺度的医学图像边缘检测

针对经典取边缘算法的缺点和高斯多尺度边缘检测中尺度选择的复杂性等问题,提出了改进的单一尺度边缘检测方法,并将该方法应用到医学图像的边缘检测中。该方法首先用平滑理论,对图像进行平滑,将图像中一些无用的细节信息平滑掉,抑制噪声和高频干扰成分;因为边缘细节也被平滑掉,所以再利用模糊增强算子加大边缘两侧灰度的差异,然后利用基于高斯核的单一尺度过零点边缘检测方法提取图像的边缘;最后,将该算法与经典的sobel,canny算子进行比较。实验结果表明,这种方法较好解决了图像边缘的提取精度和图像噪声的抑制能力之间的矛盾。     

医学超声动态图像实时通信系统

介绍了一种医学超声动态图像微小失真实时通信系统,该系统的超声图像编码采用了逐帧的分区压缩技术,发送机以DSPs处理板为核心,实现超声动态图像的采集,压缩和实时传递,接收机以PC机组成,实现图像数据接收和图像解压,重建,临床试用表明,重建的图像有非常好的解析性和实时性。     

用前向网实现噪声图像的边缘提取

本文提出采用多层前向网及改进的ＢＰ算法，对经Ｃａｎｎｙ最佳边缘检测算子处理噪声图象后得到的高、低门限图进行不连续轮廓的并行“修补”，能够较快地得到信噪比高的边缘图象。     

一种从肝脏超声图像中提取肿瘤边缘的方法

肝脏肿瘤边缘的提取是基于超声图像特征进行良恶性诊断的基础。为此,在贪婪算法的基础上加入多分辨率优化方法,本文通过对临床采集的患者肝脏超声图像中的肿瘤边缘提取和分析研究,表明该方法可以有效地用于临床使用。     

基于分形和动态规划的复杂背景红外目标边缘检测

针对复杂背景下红外图像目标准确分割的难题,提出一种基于动态规划理论的边缘检测方法.首先根据分形理论,利用红外图像的灰度特征及纹理特征建立优化控制函数;利用局部自适应门限技术寻找潜在目标点,计算最小累计代价阵;在动态规划理论的最优控制下,完成复杂背景下红外图像中目标的边缘检测.实验结果表明,该方法能够有效地提取目标,减少虚警率.     

基于版式边缘增强算法的倾斜检测

该文针对数字化文档图像的倾斜现象,首先定义了多种变换算子,然后在倾斜检测中,利用这些算子对预处理后的二值化倾斜图像进行变换处理.所得到的变换图像淡化了原文档图像的内部细节特征,同时清晰地反映了原图像版面边界的走势.变换图像通过一个图像块的形式直接表征了原版面的边界信息,增强了版式边缘,使得文档图像的倾斜角度更易检测.最后通过选取有代表性的倾斜版面图像,对该算法进行了实验验证分析,得到了版面倾斜检测的统计结果.     

基于动态规划的红外小目标检测与识别

研究了天空背景下红外运动小目标的检测与识别．对序列红外图像进行增强处理,通过模板滤波去除弱噪声;运用分割算法和聚类分析把目标和强噪声从背景中分离出来,根据所定义的一种距离,运用动态规划的方法找出目标,并得出目标的运动轨迹;给出整套处理方法的实验结果和分析．     

基于边缘强度的图象分割

介绍一种根据边缘强度进行象素灰度值加权平均以获得分割门限，与一般通过友度直方图找寻分割门限以进行图象分割的方法不同，不仅能消除噪声的影响，而且对友度分布不均匀的图象通过分区处理效果更好。还详细讨论该方法的工作原理及算法．     

基于Matlab程序的图像灰度均衡化及其边缘检测

主要讨论获得图片后如何提取其边界信息,首先利用图像灰度均匀化解决了对比度不清晰的问题,然后利用高斯滤波法对图片进行滤波去噪,进而利用Canny算法实现边缘检测提取边界,该方法与Matlab自带的求边界方法有明显的提高,为利用Matlab程序求图像分形维数提供了更精确的前提.     

用于边缘检测的Snake模型

在分析Ｓｎａｋｅ原始模型存在问题的基础上,提出了一种新的用于边缘检测的Ｓｎａｋｅ模型。在该模型中以物体轮廓采样点到其相邻两采样点中点的距离为内部能量函数,以每个采样点与相邻两采样点线段上所有的梯度的平均值为外部能量函数,并根据内、外部能量的比值动态调节权值参数,在该模型下物体边缘检测问题被转换成求总能量函数的最小值。试验结果表明,该模型克服了原始模型在迭代求解过程中轮廓紧缩到一点的倾向及易受噪声干     

图像边缘检测算法的比较与分析

图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题.介绍了几种经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行了分析.运用Matlab进行了算法的仿真,结果表明LOG算子比Sobel和Prewitt两个算子检测出的图像边缘更为连续,也比较细小.     

一种基于FFT图像边缘检测算法的改进

因传统Canny算子在图像边缘检测应用中无法取得理想效果,故提出利用有较好抑制噪声作用的FFT,实现增强图像的功能,再采用传统的Canny算子,提取原始图像边缘的方法,算法综合了两者的优点．实验结果表明,采用改进算法有效地增强了边缘检测的准确性,取得了比较理想的边缘检测效果．     

小波变换模极大值多尺度边缘检测算法分析

文章利用小波变换和多分辨率分析的性质,从多尺度角度对图像边缘检测算法进行分析,总结出小波变换模极大值多尺度边缘检测算法。通过对标准图像Lena进行小波变换模极大值多尺度边缘检测结果发现,其比小波变换模极大值边缘检测算法和Canny算法在部分边缘检测中得到了更多的细节信息,使图像变得更真实。     

基于NSCT和KFCM聚类的图像边缘检测方法

为进一步提高现有图像边缘检测方法的性能,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和核模糊c-均值(KFCM)聚类的图像边缘检测方法.首先通过NSCT将原始图像分解成低频分量和高频分量;然后对含噪声较少的低频分量提取边缘信息,并采用KFCM聚类算法进行聚类得到低频边缘图像,以提高定位精度,而对于边缘细节信息较多的高频分量各个子带,通过模极大值检测边缘以减少伪边缘,丰富图像细节;最后对低频和高频图像边缘进行融合得到完整的边缘.实验结果表明,相比于Canny方法、边缘检测算子与模糊聚类结合的方法、边缘信息与混沌粒子群优化的模糊聚类结合的方法、NSCT域模极大值方法,文中方法具有更好的边缘检测效果,边缘定位准确、完整、连续、细节丰富.