检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李鹏杰哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

超声成像技术由于其独具的实时性、无损性、廉价性、可重复性好和灵敏度高等优点使其成为临床诊断的首选影像方法。然而由于超声成像机制导致了医学超声图像质量低下，从而使得用人工判读的方式具有很大的主观性。因此，如何通过计算机... 详细信息

超声成像技术由于其独具的实时性、无损性、廉价性、可重复性好和灵敏度高等优点使其成为临床诊断的首选影像方法。然而由于超声成像机制导致了医学超声图像质量低下，从而使得用人工判读的方式具有很大的主观性。因此，如何通过计算机对超声图像进行图像处理以提高图像质量，分离感兴趣目标、提取组织特征和根据这些特征为医生提供较客观的辅助诊断成为临床急需解决的问题。为此，本文将重点围绕超声图像分割进行深入研究，取得的具体研究成果包括： 1、针对超声图像的特征提取方法进行了研究。图像像素的两个主要属性为灰度值和纹理值，本文选择目前医学超声图像的纹理特征的提取的两种主要方法：基于统计的灰度共生矩阵和Laws能量滤波模板，对超声图像的每个像素提取灰度值和对应的纹理值作为脉冲耦合神经网络的输入。 2、利用脉冲耦合神经网络实现超声图像的初始轮廓提取。脉冲耦合神经网络(PCNN),通过模拟哺乳动物的视觉特性对图像进行处理和分析，能够取得较好的结果。但是，PCNN数学模型中种门限系数、时间衰减常数、链接系数等参数，控制着网络运行效率。因此本文通过对这些参数选择进行改进，从而使用改进的脉冲耦合神经网络对超声图像进行初始轮廓提取。 3、采用改进的主动轮廓模型对超声图像进行精确分割。针对目前主动轮廓模型不能有效分割具有复杂结构图像的缺点，本文利用基于云模型的差分进化算法对主动轮廓模型进行改进，实验结果表明改进的算法能够有效分割具有复杂结构的颈部淋巴结超声图像。

关键词：超声图像分割特征选择差分进化算法云模型主动轮廓模型

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基于学习主动中心轮廓模型的场景文本检测

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计算机工程 2022年第3期48卷 244-252,262页

作者：谢斌红秦耀龙张英俊太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

在场景文本检测领域,存在由于文本尺寸波动较大导致的小文本漏检、大文本欠检测和多尺度文本边界检测错误的情况。针对上述问题,提出一种基于学习主动中心轮廓模型的场景文本检测网络。在残差网络ResNet的基础上构建多尺度特征权重融合... 详细信息

在场景文本检测领域,存在由于文本尺寸波动较大导致的小文本漏检、大文本欠检测和多尺度文本边界检测错误的情况。针对上述问题,提出一种基于学习主动中心轮廓模型的场景文本检测网络。在残差网络ResNet的基础上构建多尺度特征权重融合模型,对输入的场景文本图片进行多尺度特征提取和权重融合,并计算出最终的特征融合图,适应场景文本长宽比变化较大的情况。在此基础上,将融合后的特征图输入到学习主动中心轮廓模型预测文本框的中心点和边界,该模型为场景文本检测提供丰富先验知识,以解决多尺度文本检测框包含过多背景或部分包围文本造成的边界检测错误问题。在MSRA-TD500、IC13、IC15和IC17MLT数据集上的实验结果表明,该网络能够提高多尺度场景文本检测的准确率,其中在MSRA-TD50数据集上F-measure为0.83,相较于MSR方法提升1%,在IC13数据集上F-measure为0.91,相较于PixelLink网络提升2%,在IC15数据集上F-measure值为0.87,相较于PSENet网络提升1%,在IC17MLT数据集上F-measure值为0.74,相较于TridentNet网络提升1%。

关键词：场景文本检测多尺度特征提取权重融合主动轮廓模型学习主动中心轮廓模型

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可变形模型的弹性理论分析

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重庆大学学报（自然科学版） 2003年第4期26卷 11-14页

作者：张湘伟成思源广东工业大学机电工程学院广东广州510090 重庆大学资源及环境科学学院重庆400044

可变形模型对于范围广范的一系列视觉问题给出了统一的解决方法 ,并在轮廓提取、运动跟踪、3D重建、立体匹配等方面得到了广泛应用。从弹性理论出发 ,揭示了可变形模型的物理本质 ,并对可变形模型的参数赋予了现实的物理意义。其结论将... 详细信息

可变形模型对于范围广范的一系列视觉问题给出了统一的解决方法 ,并在轮廓提取、运动跟踪、3D重建、立体匹配等方面得到了广泛应用。从弹性理论出发 ,揭示了可变形模型的物理本质 ,并对可变形模型的参数赋予了现实的物理意义。其结论将有助于更好地理解可变形模型的变形行为 ,并为今后应用弹性理论中的方法研究可变形模型奠定了基础。

关键词：可变形模型弹性理论计算机视觉主动轮廓模型模式识别

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结合先验形状和Mumford-Shah模型的活动轮廓分割

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计算机工程与应用 2011年第23期47卷 167-170页

作者：郑洁雪杨玲王中科成都信息工程学院电子工程学院成都610225 成都信息工程学院网络工程学院成都610225

基于先验形状和Mumford-Shah模型的活动轮廓分割是一种抗噪声干扰、稳定的图像分割方法。该模型采用水平集方法,并结合活动轮廓模型、先验形状和Mumford-Shah模型来控制曲线演化。特定目标的先验知识可以有效地指导目标准确分割,经过主... 详细信息

基于先验形状和Mumford-Shah模型的活动轮廓分割是一种抗噪声干扰、稳定的图像分割方法。该模型采用水平集方法,并结合活动轮廓模型、先验形状和Mumford-Shah模型来控制曲线演化。特定目标的先验知识可以有效地指导目标准确分割,经过主成分分析(PCA)法可以得到感兴趣对象形状的主要信息。通过对不同图片分割实验表明,针对特定的形状,该方法对杂乱背景、部分遮挡、缺失和强噪声的图片依然能得到满意的结果。

关键词：图像分割先验形状主动轮廓模型 Mumford-Shah模型水平集

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基于GVF模型与光流场的左心室容积计算

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计算机应用 2009年第12期29卷 3400-3402页

作者：魏宇杨晓梅黄山四川大学电气信息学院成都610065

针对目前利用心脏核磁共振图像计算左心室容积存在的分割困难和计算量大的问题,提出了一种新的计算左心室容积的方法。首先采用基于梯度向量流的主动轮廓模型(GVF-snake)对左心室内膜进行分割获取初始轮廓线,再采用光流法跟踪得到心脏... 详细信息

针对目前利用心脏核磁共振图像计算左心室容积存在的分割困难和计算量大的问题,提出了一种新的计算左心室容积的方法。首先采用基于梯度向量流的主动轮廓模型(GVF-snake)对左心室内膜进行分割获取初始轮廓线,再采用光流法跟踪得到心脏序列中后续帧图像的心腔内膜轮廓线,最后采用Simpson方法计算得到左心室容积。运用该方法得到的结果和用手工勾画心脏内膜轮廓得到的结果比较表明:GVF-snake与光流运动跟踪相结合的方法用于左心室容积的计算是可行的。

关键词：左心室容积主动轮廓模型梯度向量流光流运动跟踪

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一种改进的GVF模型

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计算机应用 2008年第B06期28卷 226-229页

作者：王蓉张荣国王艳艳刘焜太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024 合肥工业大学机械与汽车工程学院合肥230009

在基于snake模型的图像分割中,搜索范围和深度凹陷区域的分割是难点。以往sanke模型的改进多是针对它的外部力场,通过比较改进的传统snake模型——距离snake、GVF和NGVF的优缺点,在不改变力场的情况下,综合它们的优点,提出一个新的模型... 详细信息

在基于snake模型的图像分割中,搜索范围和深度凹陷区域的分割是难点。以往sanke模型的改进多是针对它的外部力场,通过比较改进的传统snake模型——距离snake、GVF和NGVF的优缺点,在不改变力场的情况下,综合它们的优点,提出一个新的模型。先采用距离snake模型使初始轮廓逼近目标物体边缘,然后结合NGVF使收敛进入目标物体的凹陷部分。实验表明该模型具有较大的捕获区且能快速收敛到物体边缘的凹陷部分,提取出感兴趣目标的轮廓。

关键词：主动轮廓模型力场 NGVF

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视觉注意特征的变分水平集图像分割模型

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安徽大学学报（自然科学版） 2013年第1期37卷 61-66页

作者：王徐民张晓光中国矿业大学理学院江苏徐州221116

针对传统主动轮廓模型较低的鲁棒性能和对先验知识融合能力的不足,基于视觉注意机制的先验知识和曲线演化的理论框架,首先建立图像底层视觉显著性特征的数学模型,在此基础上提出新的曲线演化能量泛函模型,然后对该能量泛函采用变分水平... 详细信息

针对传统主动轮廓模型较低的鲁棒性能和对先验知识融合能力的不足,基于视觉注意机制的先验知识和曲线演化的理论框架,首先建立图像底层视觉显著性特征的数学模型,在此基础上提出新的曲线演化能量泛函模型,然后对该能量泛函采用变分水平集方法进行推导,得到曲线演化的偏微分方程,数值实验表明该模型相对于经典主动轮廓模型具有更强的抗噪性与分割效率.该模型的提出为进一步在主动轮廓模型中引入更高层次视觉显著性特征、得到更优越的分割模型打下了基础.

关键词：视觉注意主动轮廓模型变分水平集分割

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形变模型技术研究及其在医学图像分割中的应用

形变模型技术研究及其在医学图像分割中的应用

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作者：简江涛中国科学技术大学

学位级别：博士

基于形变模型技术的图像分割方法，出于既利用了底层的图像数据信息，又结合了高层的目标先验知识，在处理形式多样、结构复杂的医学图像时，显示出其独特的优越性和广泛的适用性。如何进一步完善其理论和方法，将该模型推广应用到医学... 详细信息

基于形变模型技术的图像分割方法，出于既利用了底层的图像数据信息，又结合了高层的目标先验知识，在处理形式多样、结构复杂的医学图像时，显示出其独特的优越性和广泛的适用性。如何进一步完善其理论和方法，将该模型推广应用到医学图像分割领域，是本论文准备探讨的主要内容。作者在广泛调研基于形变模型的医学图像分割方法的基础上，提出了一种新的分类方法，从新的视角对形变模型技术进行了系统的分类和知识的梳理。然后详细探讨了两类重要的形变模型——主动轮廓模型和主动形状模型的基本原理和实现方法。在此基础上，针对医学图像分割中的具体问题，提出和实现了几种改进的方法，并在实际应用过程中取得了满意的效果。本文研究工作的创新性主要表现在以下三个方面： 1) 形变模型技术的系统分类和知识梳理。形变模型技术的研究方兴未艾，但是至今没有一个统一的分类方法，作者在广泛调研相关工作的基础上，参照前人提出的分类思想，提出了一种新的分类方法，把形变模型技术大致分为自由形态和受限形态两类模型，从新的视角对形变模型技术进行了系统分类和知识梳理，回顾了形变模型技术的主要工作及其在医学图像分割领域中的应用，并且在这个分类框架之下，叙述了各种形变模型的基本表述方式、国内外的主要工作及其典型应用，为研究者对这一领域的总体把握提供了有益的参考。 2)主动轮廓模型在数字人切片图像分割中的应用。数字人切片图像数据量大，相邻切片图像在位置和形状上却有很大的相似性。传统的分割方法多是针对每张切片进行单独分割，而没有充分利用这种相似性。作者首先利用经过改进的彩色空间动态阈值法和形态学处理提取切片图像的定位杆坐标，在此基础上对原始图像进行二位投影变换，从而实现了数据集的配准。其次根据配准后数据集相邻切片目标轮廓在位置和形状上的相似性，利用前层切片分割结果指导初始化位置和限制搜索空间的主动轮廓模型，实现了配准后数据集

关键词：形变模型医学图像分割主动轮廓模型主动形状模型数字人 MRI

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一种新的灰度非均匀图像分割模型

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计算机工程 2015年第5期41卷 232-236,242页

作者：王瑜闫沫西安航空学院机械学院西安710077 西安建筑科技大学机电工程学院西安710055

基于局部区域的主动轮廓分割模型在针对灰度非均匀图像进行分割时,容易受到初始轮廓曲线位置的影响,且基于水平集模型的数值实现速度较慢。为此,提出一种新的图像分割模型。该模型采用局部符号差能量项作为曲线演化的驱动力,为减少模型... 详细信息

基于局部区域的主动轮廓分割模型在针对灰度非均匀图像进行分割时,容易受到初始轮廓曲线位置的影响,且基于水平集模型的数值实现速度较慢。为此,提出一种新的图像分割模型。该模型采用局部符号差能量项作为曲线演化的驱动力,为减少模型对初始轮廓曲线位置的依赖,采用全局凸分割策略,得到一个离散化的凸分割模型,该模型包含Mumford-Shah分割模型中的二次光滑项,使分割后的区域更加平滑,使用split Bregman迭代算法进行数值实现。实验结果表明,与局部二值拟合模型、局部符号差能量模型相比,该模型能对灰度非均匀图像进行较准确的分割,具有较快的运算速度和较好的鲁棒性。

关键词：图像分割局部区域灰度非均匀主动轮廓模型 split Bregman迭代

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面向精确有效的虹膜分割的改进SNAKE模型

面向精确有效的虹膜分割的改进SNAKE模型

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作者： Ann A. Jarjes 哈尔滨工业大学

学位级别：博士

不同的生物认证特征包括：人脸、指纹、掌纹、虹膜、击键、签名和声音等，最近的研究已经证实虹膜是其中最精确和可靠的生物认证特征。因此，作为基于虹膜特征的身份认证过程，虹膜识别已经迅速成为一个研究热点。在虹膜识别系统中，虹... 详细信息

不同的生物认证特征包括：人脸、指纹、掌纹、虹膜、击键、签名和声音等，最近的研究已经证实虹膜是其中最精确和可靠的生物认证特征。因此，作为基于虹膜特征的身份认证过程，虹膜识别已经迅速成为一个研究热点。在虹膜识别系统中，虹膜分割是一个非常重要的阶段。其中，精确的瞳孔轮廓检测是至关重要的。因为大多数可区分信息位于瞳孔周围的卷缩轮内，是一个很小的区域。传统的虹膜分割方法比较耗时，并且大多数假设瞳孔边界是圆形的轮廓并使用圆形拟合它，导致虹膜匹配性能退化。\n 为解决这些限制，本论文提出一种新方法，更精确和有效地检测虹膜边界。提出的方法由两个阶段组成，第一阶段结合了主动轮廓模型（snakes）与角度积分投影函数（AIPF）用于检测瞳孔轮廓，而第二阶段，应用AIPF和传统图像处理技术定位圆形虹膜外边界（limbic边界）。在过去的十余年当中，主动轮廓模型已经被广泛的应用于检测物体轮廓。然而已存在的主动轮廓模型有一些局限性，包括对初始轮廓敏感，收敛速度慢以及 snake模型中外力的选择问题。针对这些问题，本论文提出两种基于snake模型的方法，用于检测精确的瞳孔轮廓。\n 在提出的第一种方法中，引入一种两步的snake算法。第一步是圆形边界定位，确定近似的瞳孔中心并作为二值虹膜图像的中心。然后，应用AIPF检测一组瞳孔边界点，并最终利用圆形拟合检测到的边界点定位瞳孔圆形边界。在第二步中，以第一步所获取的瞳孔轮廓为基础，初始化主动轮廓模型，检测精确的瞳孔轮廓。本文提出了基于三种不同主动轮廓模型的Snake改进算法：Kass snake模型，Greedy snake模型以及GVF snake模型。在三个虹膜公共数据库（CASIA v3.0-Interval,CASIA v3.0-Lamp和MMU）上的实验结果表明所提出的方法可以在较少的迭代次数内准确收敛到最终的瞳孔轮廓。因此所提出算法优于已存在的虹膜分割方法。\n 在提出的第二种方法中，设计了一种新的snake模型。其中，为了更实际的表现snake的外部能量函数，提出了一个基于AIPF的外部能量模型。在snake初始轮廓被定位后，与第一种方法类似地，提出一种基于两个传统的snake模型（ Kass snake模型和Greedy snake算法）的改进模型。在 CASIA v3.0-Interval,CASIA v3.0-Lamp和MMU虹膜图像数据库上的实验表明所提出的第二种算法相比第一种方法在精度和计算时间上有略微的改进。\n 然后，在所提出的虹膜分割算法框架的第二个阶段，定位圆形limbic边界。通过将前一阶段检测到的瞳孔中心近似为虹膜中心，在两个滤波的虹膜矩形区域（左和右）内，再次应用AIPF检测一组虹膜边界点。紧接着，在计算这些边界点到近似虹膜中心的马氏距离的基础上，错误的边界点被识别并排除。最终，应用圆形去拟合剩下的边界点，定位limbic边界。在以上提到的三个虹膜图像数据库上的实验表明，所提出的算法相比于已存在的最好的虹膜分割算法——Daugman的积分微分操作算子和Masek算法，更有效，更精确。

关键词：精确有效虹膜分割匹配性能主动轮廓模型

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