基于轮廓插值加权算法的研究

为了进行医学二维图像的三维表面图像重建，最重要的一步就是提取二维图像的轮廓线。文章首先从算法的角度上探讨了诸如线性加权平均的图像插值方法、动态弹性插值方法、方向性插值方法和基于形状的插值算法的基本原理，以及它们的适用范围和局限性。在基于形状的插值方法的基础上，提出了改进的轮廓插值加权算法。采用这种改进算法以后，三维重建的轮廓质量有明显的改善。     

基于轮廓插值加权算法的研究

为了进行医学二维图像的三维表面图像重建,最重要的一步就是提取二维图像的轮廓线。文章首先从算法的角度上探讨了诸如线性加权平均的图像插值方法、动态弹性插值方法、方向性插值方法和基于形状的插值算法的基本原理,以及它们的适用范围和局限性。在基于形状的插值方法的基础上,提出了改进的轮廓插值加权算法,采用这种改进算法以后,三维重建的轮廓质量有明显的改善。     

一种基于Eno-Haar小波模型的多方向插值算法

基于Eno技术提出一种新的二维Eno-Haar小波模型的多方向插值算法.主要根据二维Haar小波变换的特点,从多个方向进行插值,以得到最优的去震荡效果. 最后通过算法分析说明该算法的可行性与优越性.     

基于图像边缘保持的反距离加权插值算法

在数据可视化过程中运用一般的插值算法处理图像,边界效果通常比较模糊,也容易造成图像边缘信息的大量损失,导致图片整体增强效果欠佳。针对该问题,将图像边缘保持策略引入到反距离插值算法中,提出了基于图像边缘保持的自适应反距离加权插值算法(adaptive inverse distance weighted interpolation,AIDWI)。在图像边缘优化方向确定的基础上,利用反距离加权插值函数获取图像边缘区域像素间的关系,根据权值下降指数调节图像边缘的清晰度,设置平滑参数控制算法的平滑效应,达到图像整体增强效果的最佳状态。利用计算机进行图像增强仿真实验,通过基于图像能量谱的图像质量测度值和图像熵值对图像整体增强效果进行评估,结果表明经算法处理后的图像整体增强效果明显,算法在执行效率和提升图像熵值等方面均具有突出的优越性。     

基于改进边缘方向判定方法的图像插值算法

为了解决图像超分辨率重建过程中传统边缘插值方法边缘方向定位不准确,以及边缘区域只沿着边缘点一侧进行插值,而没有考虑边缘内外侧的问题,提出一种基于边缘二值化图像的边缘方向判定算法。该算法通过边缘像素点之间的相互关系来确定边缘方向,得到的结果更加可靠;并且加入方差来判定插值侧边,有选择性地对边缘一侧进行插值,考虑了边缘判定的特征。实验结果表明,与传统的边缘插值方法相比,两种改进获得了更好的图像重建效果。     

基于距离变换的ICT层间图像插值

针对工业CT层间图像变化较大的特点,提出一种基于距离变换的非线性插值方法,该方法利用目标边界上像素的膨胀或腐蚀运算,使目标形状从一幅ICT图像向另一幅均匀变化,并给出了该插值方法应用于工业CT图像的形状插值结果。     

基于Curvelet的纹理方向自适应图像插值

为提高纹理复杂图像的插值放大质量,提出一种纹理方向自适应的图像插值算法。首先利用Curvelet变换提取图像的4个方向因子矩阵,然后对不同类插值点选择相应的2个方向因子构造权重系数进行线性插值,从而自适应地重建各类待插值点。分析比较了本文与现有插值算法对平滑与纹理复杂区域的插值重建质量。实验结果表明,本文算法能有效抑制传统插值方法重建图像时出现的边缘模糊和锯齿现象,重构的图像效果优于传统方法,纹理丰富图像的重构质量可提高2dB以上。     

基于像素差分网络和边缘方向插值的图像缩放算法

通过对图像在缩放过程中使用的不同插值算法分析比较,针对新的边缘定向插值算法中存在人工选取经验阈值的随意性与边缘轮廓连续性的问题,本文提出一种基于像素差分网络和边缘方向的图像缩放算法。从人工选择阈值完成边缘分割改为利用像素差分网络实现边缘分割;对边缘点3×3区域查找边缘线方向作线性插值,以保持图像边缘轮廓的连续性,从而保留图像边缘结构。实验表明：该算法能在提高图像分辨率的基础上保留图像所具有的边缘结构,有较低的时间复杂度,同时对于不同图像该算法具有较好的普适性。     

Grunwald插值算子的加权L1收敛速度

讨论了以第二类Ｔｃｈｅｂｙｃｈｅｆｆ多项式的零点为插值结点组的Ｇｒｕｎｗａｌｄ插值算子于加权Ｌ１下的收敛速度。     

基于小波变换的医学图像插值研究

提出了新的预测高频细节的方法,并能有效地结合多小波实现任意整数倍的图像超分辨率.实验结果表明新的基于小波分析的图像插值方法能够有效地保持图像的边缘特征,达到更好的视觉效果.     

一种利用绝对最小Lipshitz延拓的医学图像插值算法

提出一种基于最小Lipshitz延拓的图像插值半隐式算法,并用医学图像放大实验初步验证了算法的有效性.     

一种用于CT片层间轮廓线插值的算法

提出一种基于角度建立断层之间匹配点对的线性插值算法。与以往方法相比，该方法简单易行，计算速度快，可实现序列图像的自动插值。通过对人类下肢长骨CT(Compterized tomography)片数据进行实验的结果表明，它是一种可行的层间轮廓线插值方法，不仅对原本相似轮廓的插值效果良好，而且对形状差异大的轮廓线也能得到令人满意的结果。     

一种新的边缘图像插值算法

为了解决传统插值方法造成图像模糊、锯齿以及边缘细节信息缺失的问题,提出了一种新的边缘图像插值算法。该算法通过待插值像素点周围低分辨率像素之间位置和方向的特征计算其标准差并将其作为局部动态阈值,以此作为划分图像区域的比较阈值,将图像划分非边缘区域和边缘区域;然后对非边缘区域进行双线性插值,边缘区域进行自适应插值。实验结果表明,与传统的插值方法相比,该插值方法较好的保持了图像边缘细节信息,且具有较好的视觉效果。     

医学图像体分割的特征聚类算法

为提高三维医学数据场的分割效率和准确率,本文利用特征聚类技术,提出了一种新的基于改进K-means聚类的三维医学数据场的体分割算法.根据医学数据的物理意义和医学特征分析,对数据场进行预处理,以加快后继处理速度;分析推导了基于改进K-means聚类的分割算法,并改进了算法采样技术,减少需要计算的像素数目以进一步提高处理速度.实验结果表明本算法不仅能够提高三维医学组织的聚类分割精度至96％,而且能够提高66％的模型处理速度.     

基于遗传算法寻优的支持向量机图像插值方法

锯齿波、边缘模糊是影响图像质量的重要因素,为了有效提高图像质量,提出了一种优化支持向量机图像插值方法.先将遗传算法应用到支持向量机的参数寻优,将使用最优参数的支持向量机结合图像相关性对图像插值.算法根据图像相关性选择适当的相邻点作为输入模式训练支持向量机,用训练好的支持向量机及输入模式估计出待插值点的像素值.仿真结果表明,与已有算法相比,该算法获得图像的RPSN值、NMSE值、MSE等指标均有明显改善,且视觉效果有显著提高.     

决策树算法在医学图像数据挖掘中的应用

目的研究决策树算法在医学图像数据挖掘中的应用。方法利用决策树算法对乳腺癌图像数据进行分类，提出了一个基于决策树算法的医学图像分类器。结果实现了ID3和C4．5算法对图像数据的分类，获得了分类的实验结果。结论该模型系统达到了较高的分类准确率，证明数据挖掘在辅助医疗诊断中有着广泛的应用前景。     

基于均值漂移的舌体分割算法

本文针对舌体图像的特点,提出了一种基于均值漂移的舌体图像分割算法。该算法首先对输入图像进行平滑,可有效消除舌苔裂纹和色块噪声对舌体分割的干扰,然后根据空域和值域的邻近性原则进行聚类,根据聚类结果对舌体图像进行分割。实验结果表明,对不同的舌体图像进行分割,分割结果符合中医医师的诊断要求,对有噪声的图像,该方法也可较好地实现舌体分割。     

普通Kriging法在空间插值中的运用

目的为提高矿产出储量计算的精确性。方法运用普通克里格法解决空间插值问题。针对地质人员采集数据信息的局限性,采用普通克里格插值方法弥补数据量的缺乏。对新疆贝克滩水系沉积物化探数据进行空间分析。结果预测值参数——均值为106.39,峰度为-0.30,最大值为148.76,标准差为27.57,偏度为-1.12,最小值为53.91;交叉验证法参数:指标值为10.86。结论通过交叉检验、QQ检验、预测直方图方法验证表明,采用普通克里格法得到的预测值效果较好。     

用形态学改进医学图像边缘检测算法

针对医学图像的噪声问题,在数学形态学边缘检测算子的基础上,综合多结构元素和多尺度算法的特性,提出了一种改进的边缘检测算法。该算法采用交替序列滤波器和结构元素,对数据分别进行闭运算和开运算,并且对水平、垂直和倾斜方向采用不同的权重系数进行加权,同时计算出膨胀型边缘检测算子,最后获得改进的边缘检测算子。给出了算法实现的具体步骤,使用该算法提取了MRI图像边缘,并对Lena图也进行了检测。实验表明该算法能够提高传统的形态学边缘检测方法的边缘分辨率,具有一定的实用性。