检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：何瑞英重庆大学

学位级别：硕士

图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤,也是一种基本的计算机视觉技术。图像分割的目的就是把目标物体或者人们感兴趣的部分从图像中分离出来,同时得到相应的边缘。在医学、军事、工业等领域中,如何快速准确且自适应地检测到图像中... 详细信息

图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤,也是一种基本的计算机视觉技术。图像分割的目的就是把目标物体或者人们感兴趣的部分从图像中分离出来,同时得到相应的边缘。在医学、军事、工业等领域中,如何快速准确且自适应地检测到图像中目标物体或者感兴趣部分的边界,吸引了诸多学者进行研究。偏微分方程图像分割是一种新颖有效的分割方法,近年来逐渐成为研究热点,并已广泛应用于图像分析和计算机视觉领域。 C-V模型是偏微分方程图像分割领域中一个著名的基于区域的几何活动轮廓模型,它不含图像梯度并具有全局特性,表现出优于基于边缘的几何活动轮廓模型的特性。但是,它也存在诸多缺点,例如,不能处理灰度不均匀的图像、抗噪性弱以及演化速度慢等。针对C-V模型的缺点,本文进行了深入研究,提出了两个改进模型: ①含边缘信息的C-V模型。边缘信息对图像分割是十分重要的。我们把图像的边缘信息融入C-V模型,提出了这个新模型,它同时利用同质区域信息和边缘信息使演化曲线在目标边缘处停止。实验显示:新模型能够克服C-V模型的一些缺点;在减少分割时间的同时,对目标灰度不均匀或背景灰度不均匀、含弱边缘或强噪声的图像,分割效果不仅优于C-V模型,也优于C-V模型的两个最新改进模型(LBF和GACV)。 ②扩展C-V模型(EC-V)。我们认为灰度变化对图像分割是至关重要的。然而, C-V模型完全忽略了这种灰度变化。我们在C-V模型中加入表征灰度变化的梯度信息,提出了扩展C-V模型。实验表明:1)EC-V模型能分割C-V模型不适用的某些类型的图像;2)EC-V模型也能分割C-V模型适用的图像,且对噪声的鲁棒性强于C-V模型。

关键词：图像分割几何活动轮廓模型水平集方法 C-V模型偏微分方程

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基于活动轮廓模型的乳腺X线图像肿块分割方法的研究

基于活动轮廓模型的乳腺X线图像肿块分割方法的研究

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作者：虞红伟杭州电子科技大学

学位级别：硕士

乳腺癌是当今危害女性健康的最常见的恶性肿瘤之一。乳腺癌防治的关键在于早期诊断，乳腺X线摄影技术被认为是目前临床上早期探测乳腺癌最有效的方法。乳腺X线图像的阅读分析通常依赖于影像科医生的专业知识和主观经验，但由于乳腺组织... 详细信息

乳腺癌是当今危害女性健康的最常见的恶性肿瘤之一。乳腺癌防治的关键在于早期诊断，乳腺X线摄影技术被认为是目前临床上早期探测乳腺癌最有效的方法。乳腺X线图像的阅读分析通常依赖于影像科医生的专业知识和主观经验，但由于乳腺组织的复杂性、早期乳腺癌症状的隐匿性以及人的视觉感知等因素，医生在阅片时容易漏检或出现诊断错误。国内外研究表明，乳腺X线图像计算机辅助诊断技术(computer-aided diagnosis，CAD)技术能够提高影像医生的诊断效率和正确率。乳腺肿块分割作为肿块检测中的先前步骤，分割结果的质量将直接影响到后续的肿块分类和检测，在乳腺X线图像CAD系统中具有重要的作用。　　本硕士论文首先介绍了乳腺癌的现状、诊断方法以及乳腺X线图像CAD技术的必要性，在综述了目前乳腺X线图像肿块分割方法的基础上，对乳腺X线图像肿块分割做了较为深入的研究，最后结合乳腺X线图像的特点，提出使用活动轮廓模型作为肿块分割方法。　　活动轮廓模型是基于泛函极值理论和变分方法的，主要分为参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型。参数活动轮廓模型是在目标边界附近最小化样条曲线的能量函数以达到分割目标的目的。高斯力和梯度矢量流等传统参数活动轮廓模型难以处理弱边界医学图像分割问题，在GVF Snake模型的基础上，本研究提出一种基于多分辨率GVF Snake模型的肿块分割方法，在构建图像高斯金字塔的基础上，以递归的形式调用GVF Snake模型对每层图像进行肿块分割。该方法通过引入多分辨率思想，有效地降低了对初始轮廓的敏感性，减少了噪声对分割过程的影响，具有较好的分割效果。针对参数活动轮廓模型在分割乳腺肿块时存在的不足，本研究引入了基于水平集方法的几何活动轮廓模型。在介绍曲线演化理论和水平集方法的基础上，重点研究了基于同质区域信息的Chen-Vese模型(C-V模型)。由于乳腺X线图像的灰度不均匀性，C-V模型的分割方法结果往往并不理想。为此本研究提出一种多尺度的肿块分割模型，通过引入多尺度方法，充分利用图像的全局信息和局部信息对肿块进行分割。另外，该方法采用水平集实现，具有良好的稳定性和拓扑结构变化能力。实验结果表明，该分割方法具有良好的分割精度和鲁棒性。

关键词：乳腺癌 X线图像肿块分割法几何活动轮廓模型水平集

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基于偏微分方程的医学图像处理理论与实验研究

基于偏微分方程的医学图像处理理论与实验研究

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作者：陈冠楠华中科技大学

学位级别：博士

近年来，在图像处理和分析中一个最新的进展是偏微分方程图像处理理论。偏微分方程现已应用于图像处理和计算机视觉的许多方面。而以偏微分方程为基础的各向异性扩散方程去噪方法和主动活动轮廓模型分割方法在医学图像处理领域的应用解... 详细信息

近年来，在图像处理和分析中一个最新的进展是偏微分方程图像处理理论。偏微分方程现已应用于图像处理和计算机视觉的许多方面。而以偏微分方程为基础的各向异性扩散方程去噪方法和主动活动轮廓模型分割方法在医学图像处理领域的应用解决了传统医学图像去噪和分割技术中的很多问题，并且得到了广泛应用。本论文对应用于医学图像处理的各向异性扩散去噪方程和主动活动轮廓模型分割方法所存在的一些问题作了一些改进，并将偏微分方程用于当代生物医学成像领域最先进技术之一的多光子激光共聚焦扫描显微图像的分析处理研究。本论文首先从现有的震动滤波及非线性扩散相结合模型出发，针对震动滤波项进行修改，使其能够紧密结合图像变化特征实现震动滤波，同时加入保真项，并给出相应的数值解法，以及提供了与其他经典模型结合的模型，使得其对医学图像去除噪声、增强边缘及保持细节的效果上均取得较好效果。本论文分析了非线性扩散方程模型中，具有同一原理的不同体现形式的双边滤波器模型。针对原模型进行修改，提出新的灰度自然对数比率双边滤波模型。新模型在保持原模型去噪效果基础上，保留了尽可能多的细节部分，并通过实验验证其对医学图像去噪处理达到了理想的效果。同时推广到邻域滤波模型，通过修改归一化因子，得到新的灰度自然对数比率邻域滤波模型，不但对医学图像有较好的去噪效果和保持细节能力，还能在彩色图像噪声处理中保持色彩过度。本论文引入了方法噪声的概念，并对扩散方程和全变分模型的方法噪声进行分析。针对全变分模型进行修改，引入带有自适应参数调整的修改模型，使得其对医学图像去除噪声时能够根据纹理和细节特征自适应调整滤波参数，在去噪过程中不但保留边缘特征，也能尽量多的保留纹理与细节特征，取得较好去噪效果。通过对几何活动轮廓模型进行分析，本论文提出了一种基于LTP的快速C—V纹理图像分割方法。该方法使用LTP算子对医学图像纹理特征描述，描述简单，计算代价小，并可通过直方图的相似性来演化轮廓模型和分割图像。在对模型求解时，通过引入约束项加快水平集演化速度，使演化函数无须反复初始化为符号距离函数，大幅度较小了图像分割的时间复杂度。实验证明改进方法能够很好的适用于医学图像的分割。在对偏微分方程理论的分析、改进的基础上，本论文综合应用偏微分方法和其他方法，开展了多光子激光共焦显微图像的分析处理研究。首先提出一种新的基于模糊数学的中心定位算法，并结合水平集方法，将其应用到多光子细胞显微图像分割上，成功地将大部分细胞核分离出来。对分离出来的细胞核进行统计测量，获取了细胞核相关的结构信息。根据医学病理学，针对正常皮肤组织和皮肤瘢痕组织的病理特点，本论文在多组人体皮肤多光子显微图像上提取了几何、密度、边缘方向、游程矩阵等多种能纹理特征，并对其进行分析。结果表明，这些纹理特征能有效地区分正常组织和瘢痕组织。并将其应用到实际的非线性光谱成像图的分析判断中，根据胶原和弹性纤维的显微结构和光谱特性来区分肥厚性瘢痕和正常皮肤组织以及评价瘢痕治疗响应。最后，本论文采用共聚焦显微技术中的双光子激发荧光方法获得DHL细胞中5-ALA代谢PpⅨ荧光图像，结合Rhodamine123、DioC6（3）和LysoTracker Green三种细胞器荧光探针的使用，采用双标的标记方法观察DHL细胞中5-ALA代谢PpⅨ在DHL细胞的定位分布，进而利用水平集方法分割图像，对获得的定位的融合荧光图像进行相关系数计算。研究表明对双光子激发荧光图像的分析与处理可定性或定量研究DHL细胞中5-ALA代谢PpⅨ以及PpⅨ在细胞定位。医学图像处理新技术可为多光子共聚焦显微成像技术在医学诊断及其它领域的拓展发挥重要的作用。

关键词：医学图像处理偏微分方程各向异性扩散方程几何活动轮廓模型全变分模型方法噪声水平集方法双光子共聚焦显微医学成像

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基于水平集的图像去噪与分割算法研究

基于水平集的图像去噪与分割算法研究

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作者：宗士伟中南大学

学位级别：硕士

图像滤波与分割是图像处理中的重要研究内容。对图像滤波去噪的同时要求尽量不损坏图像的边缘及其它小尺度结构等重要信息。基于几何偏微分方程模型的图像去噪方法能够满足此类要求。对图像分割要求能够准确、有效地提取出目标。图像滤... 详细信息

图像滤波与分割是图像处理中的重要研究内容。对图像滤波去噪的同时要求尽量不损坏图像的边缘及其它小尺度结构等重要信息。基于几何偏微分方程模型的图像去噪方法能够满足此类要求。对图像分割要求能够准确、有效地提取出目标。图像滤波与分割的质量好坏直接影响到后续的图像分析及识别等其它应用。本文首先介绍了曲线演化理论及水平集方法,讨论了几何活动轮廓模型的研究方向;其次系统研究了水平集方法的一般性算法及其在图像去噪中的应用;改进了曲线演化过程中的速度函数,实现了对图像去噪的同时保留了边缘等细节;尔后给出了一种基于水平集的肝脏图像分割算法。 Chan-Vese模型是几何活动轮廓模型中一种典型的图像分割模型。该模型是单水平集二相分割模型,采用该模型对图像进行分割的结果对初始轮廓曲线的位置不敏感,并且可以探测到目标内部的轮廓。本文中详细对该模型进行了探讨与研究,并采用该模型实现了对多目标图像的分层分割。首先,采用该模型对图像分割得到目标和背景两个子区域,然后判断各子区域内部是否仍包含有感兴趣的目标。如果有,则对该子区域再次采用Chan-Vese模型进行分割,如此迭代直到分割出图像中所有的目标。该方法较之采用Mumford-Shah模型计算比较简单,而且对多目标图像中的目标定位准确,每一层分割都可以得到有意义的区域。实验表明,该方法可以有效、准确地实现对多目标图像的分割。

关键词：偏微分方程水平集几何活动轮廓模型曲线演化 Chan-Vese模型

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在图像分割中对水平集函数应用的研究

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电脑与信息技术 2009年第6期17卷 35-38页

作者：刘振宇罗伟平南华大学计算机学院湖南衡阳421001

图像分割是从图像处理到图像分析的关键技术,几何活动轮廓模型是为解决图像处理和计算机视觉领域广泛存在的图像分割问题而提出来的。水平集函数是在研究几何活动轮廓模型时将界面或者演化曲线看成高一维空间中某一函数ψ原型。文章在... 详细信息

图像分割是从图像处理到图像分析的关键技术,几何活动轮廓模型是为解决图像处理和计算机视觉领域广泛存在的图像分割问题而提出来的。水平集函数是在研究几何活动轮廓模型时将界面或者演化曲线看成高一维空间中某一函数ψ原型。文章在分析传统水平集函数和距离保持水平集函数优缺点的基础上,引入图像相依的权系数v(I)代替常值权系数,提出了一种自适应距离保持水平集函数。然后通过对水平集函数求其偏微分方程,经过数值实现并求出其解,从而得出图形界面的基本形状和特征。

关键词：图像分割几何活动轮廓模型水平集函数偏微分方程

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用于图像分割的自适应距离保持水平集演化

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软件学报 2008年第12期19卷 3161-3169页

作者：何传江李梦詹毅重庆大学数理学院重庆400030 四川大学计算机学院四川成都610065

Li等人提出的距离保持水平集方法有传统变分水平集方法不具备的许多优点,然而,它有初始曲线必须包围目标物体或完全置于目标物体内部或外部的缺点.提出一种自适应距离保持水平集方法,它无须初始曲线包围目标物体或完全置于目标物体内部... 详细信息

Li等人提出的距离保持水平集方法有传统变分水平集方法不具备的许多优点,然而,它有初始曲线必须包围目标物体或完全置于目标物体内部或外部的缺点.提出一种自适应距离保持水平集方法,它无须初始曲线包围目标物体或完全置于目标物体内部或外部,即初始曲线可以置于图像的任何地方.它能够解决原方法所不能解决的一些图像分割问题,例如,能够从任意选取的一条初始曲线出发自动检测目标物体的内外轮廓,检测多目标物体以及深度凹陷区域的边缘,并能较好地提取目标物体的弱边界.对几幅具有不同目标边界形态的合成图像和自然图像进行了实验,结果都取得了预期的分割效果.

关键词：图像分割几何活动轮廓模型水平集方法距离保持水平集方法偏微分方程

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基于形变模型的医学图像分割研究

基于形变模型的医学图像分割研究

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作者：孟祥瑞南京信息工程大学

学位级别：硕士

医学图像分析是图像处理的一个重要领域。形变模型凭借其独特的优势,在图像分割领域得到了越来越广泛地研究和应用。本文的工作围绕着形变模型技术在医学图像分割中的应用而展开,在梳理已有知识的基础上,根据医学图像的特点,提出了带多... 详细信息

医学图像分析是图像处理的一个重要领域。形变模型凭借其独特的优势,在图像分割领域得到了越来越广泛地研究和应用。本文的工作围绕着形变模型技术在医学图像分割中的应用而展开,在梳理已有知识的基础上,根据医学图像的特点,提出了带多指标柔性能量的Mumford-Shah模型。本文主要做了以下工作: 首先,介绍了参数活动轮廓模型。目前,活动轮廓模型已经成为医学图像分析的重要工具。但传统的参数模型在分割图像时强烈地依赖于轮廓的初始位置,捕捉范围小,不仅因进入凹陷区域困难,而常陷于能量局部极值,且不支持拓扑改变;另外在外力很小时,轮廓会收缩到一点,而边界很弱时,轮廓又会渗透过边界;此外,模型参数的确定也没有理论指导。其次,对几何形变模型,本文也作了简明却不失系统性的归纳和总结。针对Snake模型较难处理拓扑结构改变的问题,水平集模型应运而生。近十年来,该方法的出现推动了非参数化的几何活动轮廓模型的研究。几何模型的显著特点就是可以方便地处理拓扑结构变化问题。但是,传统的水平集模型在定义速度时,往往仅使用了图像的边缘信息,这样必然导致在分割具有强噪声或具有弱边界的图像目标时,不能得到真实边界,常因初始轮廓线超出区域边界,而导致分割失败。最后,基于Mumford-Shah模型的水平集图像分割方法是一种重要的基于形变模型的图像分割方法。它依赖的特征是图像同质区域的全局信息,所以对于一般的图像,它具有分割快速、准确地优点。基于Mumford-Shah模型可以同时实现图像分割和恢复。分割基于一组不断平滑的重建图像,可使分割简单化。但是,其迭代过程要对所有图像数据反复进行计算,因而其时间效率很低,难以实时应用。针对Chan和Vese提出的基于Mumford-Shah泛函的水平集图像分割算法,本文做了两方面的改进:首先,构造了具有柔性的演化曲线内外能量取代C-V模型中的刚性能量,减少了C-V模型求解时的数值不稳定和过度分割等现象;其次,综合图像的多方面特征,提出多指标集能量项构造方法,提升了C-V模型的分割能力和精度。综合两方面的工作,提出带多指标柔性能量的C-V模型。新模型能有效处理图像受严重噪音污染、目标内部有灰度起伏等情况。对人工合成图像、医学图像和真实世界图像的分割实验均表明了新模型的良好性能,并且算法收敛速度快,数值稳定。

关键词：图像分割参数活动轮廓模型几何活动轮廓模型 Mumford-Shah模型水平集方法柔性能量多指标集

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基于偏微分方程的图像分割

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福建电脑 2008年第12期24卷 78-78,107页

作者：单士娟沈洋宿迁学院三系江苏宿迁223800

介绍了在图像分割中用到的偏微分方程方法,主要论述了参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型在图像分割中的应用,以及对基于它们的改进算法进行了综述。并简单讨论了偏微分方程在图像处理中要解决的主要问题和发展前景。

关键词：图像分割偏微分方程水平集参数活动轮廓模型几何活动轮廓模型

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基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法

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中国图象图形学报（A辑） 2003年第5期8卷 546-550页

作者：黄福珍苏剑波席裕庚上海交通大学自动化研究所

针对在结构性噪声较严重的情况下 ,常规几何活动轮廓模型无法获得理想分割效果的问题 ,提出一种基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法 ,该方法首先将人脸形状的椭圆性约束作为算子嵌入到几何活动轮廓模型中 ,并利用几何活动轮廓模型... 详细信息

针对在结构性噪声较严重的情况下 ,常规几何活动轮廓模型无法获得理想分割效果的问题 ,提出一种基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法 ,该方法首先将人脸形状的椭圆性约束作为算子嵌入到几何活动轮廓模型中 ,并利用几何活动轮廓模型提取任意轮廓的优势来快速抽取出图象中类似椭圆的目标边缘 ;然后根据图象中人脸的先验知识 ,通过对检测到的椭圆目标进行进一步验证来找出最终人脸轮廓 .由于采用变分水平集方法做数值计算 ,因此该方法不仅能够自然地处理曲线的拓扑变化和能较精确地提取出图象中的人脸轮廓 ,而且同时可以给出人脸水平旋转的大致角度等信息 .实验结果表明 ,该方法是有效的 .

关键词：人脸轮廓提取结构性噪声图象分割椭圆性约束几何活动轮廓模型

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活动轮廓模型在核磁共振图像分割中的应用

活动轮廓模型在核磁共振图像分割中的应用

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作者：罗嘉南京信息工程大学

学位级别：硕士

心血管疾病(Cardio Vascular Disease,CVD)是当前威胁人类身体健康的主要疾病之一。利用心脏影像检查技术,定性和定量的分析心脏的运动,对有效诊断CVD有重要帮助。在各种心脏影像检查技术中,带标记(Tag)线的核磁共振图像(Magnetic Reson... 详细信息

心血管疾病(Cardio Vascular Disease,CVD)是当前威胁人类身体健康的主要疾病之一。利用心脏影像检查技术,定性和定量的分析心脏的运动,对有效诊断CVD有重要帮助。在各种心脏影像检查技术中,带标记(Tag)线的核磁共振图像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)以其成像参数多、对人体无侵入影响等优点得到人们的关注。对心脏MRI的准确分割,能够为进一步的心脏运动分析提供大量信息,有助于研究心脏解剖结构,定量分析心脏病因病理,做出有效诊断。同时,对2维序列的心脏MRI分割,也是心脏三维运动重建的必须步骤。因此目前国内外大量的研究工作集中于心脏MRI的分割上。活动轮廓模型(Active Contour Model)基于变分方法和泛函极值理论,在各个领域的图像分割问题上都占有重要地位,目前,活动轮廓模型也是处理医学图像分割问题的主要工具。针对活动轮廓模型在心脏MRI分割、心脏运动重建问题上的更好应用。学者们进行了大量研究工作。常用的活动轮廓模型主要包括参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型。参数活动轮廓模型由Kass等人提出,通过在图像感兴趣区域(Region of Interest,ROI)附近最小化样条曲线的能量函数,达到检测目标边界的目的。参数活动轮廓模型虽然在医学图像处理上得到了成功应用,但同时具有很多缺点,主要表现为局部性和拓扑不可改变性,针对这些缺点,一些学者对参数活动轮廓模型做出了一定的改进,本文简要介绍了这方面的工作。针对参数活动轮廓模型的缺点,学者们提出了水平集模型。水平集方法自然的做到了能够处理活动曲线演化过程中拓扑结构的变化。在心脏MRI图像处理中,传统的水平集方法仅仅使用了图像边缘梯度信息,受到图像弱边界,强结构噪音,以及心脏MRI标记线(Tag)的影响,得不到正确的结果。本文针对这一问题,将图像的全局灰度K均值聚类信息引入水平集速度函数,该速度函数有较强的抗噪性能,并且能够处理含有弱边界、低对比度的图像。对左心室MR图像的分割实验表明该方法具有良好的分割效果。目前,活动轮廓模型大多需要进行人工初始化,即将初始曲线人工设定在ROI区域附近,特别是参数轮廓模型,初始曲线要求非常靠近于目标边界,且不能处于强噪音区域中。在心脏MRI分割应用中,人工初始化方法显然浪费了大量时间,而且分割结果也很大程度上受到人工初始化的影响。为此,针对心脏MRI左心室内壁的分割,给出一种多指标FCM算法,在该算法基础上自动定位左心室区域,构造

关键词：核磁共振图像图像分割参数活动轮廓模型几何活动轮廓模型聚类方法 Mumford-Shah模型

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