检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2019年第5期32卷 409-419页

作者：储珺余佳佳缪君张桂梅南昌航空大学计算机视觉研究所南昌330063 南昌航空大学信息工程学院南昌330063

局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型缺乏全局信息,对初始轮廓曲线选取较敏感,特别在分割弱边缘和弱纹理区域图像时,容易陷入局部极值,对噪声的鲁棒性不好.针对上述问题,文中提出引入分数阶微分的LGDF模型.在LGDF模型中引入全局的Grümw... 详细信息

局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型缺乏全局信息,对初始轮廓曲线选取较敏感,特别在分割弱边缘和弱纹理区域图像时,容易陷入局部极值,对噪声的鲁棒性不好.针对上述问题,文中提出引入分数阶微分的LGDF模型.在LGDF模型中引入全局的Grümwald-Letnikov(G-L)分数阶梯度拟合项,增强弱边缘和弱纹理区域的梯度信息,提高对初始轮廓曲线和噪声的鲁棒性.采用自适应权重函数确定全局项和局部项的系数,提高对灰度不均匀图像的分割效率和分割精度.根据图像的梯度模值、信息熵和对比度构建自适应分数阶阶次的函数,提高分割效率.理论分析和实验均表明,文中模型可以用于灰度不均匀、弱纹理、弱边缘图像的分割.合成图像和真实图像的实验表明文中模型可以提高图像的分割精度和效率.

关键词：图像分割活动轮廓模型 Grümwald-Letnikov分数阶微分局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型

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活动轮廓模型算法研究及其生物医学图像应用

活动轮廓模型算法研究及其生物医学图像应用

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作者：陈达山东大学

学位级别：硕士

图像分割作为数字图像处理算法的一个最基本的预处理步骤,其精确度直接决定着后续图像处理应用(例如识别和配准)的成功与否。但至今为止,图像分割算法尤其是针对医学图像的分割算法并不完善。由于医学图像本身固有特性的影响,利用传统... 详细信息

图像分割作为数字图像处理算法的一个最基本的预处理步骤,其精确度直接决定着后续图像处理应用(例如识别和配准)的成功与否。但至今为止,图像分割算法尤其是针对医学图像的分割算法并不完善。由于医学图像本身固有特性的影响,利用传统的分割算法对医学图像进行准确快速的分割还面临着巨大的困难。活动轮廓模型是偏微分方法在图像处理领域的一个成功的应用,因其分割结果为闭合的曲线,该类算法在医学图像分割方面得到了广泛的应用,取得了巨大的成功。针对基于偏微分方程和活动轮廓模型的医学图像分割算法,本文主要研究了以下几个方面： 1.针对传统的基于水平集函数的活动轮廓模型易陷入局部极小值的问题,我们提出了一种能够获得全局最小值的活动轮廓模型。通过在其能量函数中嵌入图像偏移场的估计,该模型能够准确的分割灰度分布不均匀的图像,如MRI和CT等。在本章中,针对图像的偏移场估计,我们提出了一种新的基于高斯函数平滑的偏移场估计算法。同时,利用图像的位于活动曲线附近的局部区域信息来计算图像的分片常数,取代了传统模型利用图像全局信息计算的分片常数的模式。最后,利用总变分范数的Dual formulation数值算法,本文的模型可以快速的得到全局最小值。实验结果表明,本文的算法在医学图像和自然图像上都取得了较好的分割效果。 2.基于水平集函数的耦合曲线活动轮廓模型的主要缺点是运算速度慢,对噪声和曲线初始化位置十分敏感。为了克服如上所述的传统活动轮廓模型的缺点,本文提出了一种基于图割理论的耦合曲线活动轮廓模型,该模型的能量函数可以通过对传统耦合曲线活动轮廓模型的能量函数进行线性变换,并且利用两个归一化参数来对线性变换后的能量函数进行非线性加权。该归一化能量函数可以克服基于图割理论的耦合曲线活动轮廓模型分割结果容易趋向于区域平均的缺点。同时,我们使用图割算法来取代水平集算法,可以快速稳定的求得归一化耦合曲线活动模型的能量函数的最小值。实验结果表明,本文的算法比水平集算法提高了超过10倍的运算速度,在医学图像和自然图像上都取得较好的效果。 3.活动轮廓模型是迄今为止最为成功的变分图像处理方法之一,在图像分割,模式分析和计算机视觉方面有着广泛的应用。但是传统的活动轮廓模型不仅耗时严重,而且对噪声十分的敏感。针对以上缺点,我们提出了一种结合轮廓波变换的新的活动轮廓模型方法。该方法首先对待分割图像进行轮廓波变换并处理其系数,然后对重建后的第二精细层图像进行两次下采样变换。最后我们在最粗糙层图像进行活动轮廓模型的初始化,并且将上一层图像的分割结果最为下一层图像的初始化曲线。实验结果表明,该方法能够在医学图像和合成图像上取得很好的结果。

关键词：活动轮廓模型全局最小值图割水平集函数医学图像处理轮廓波

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基于自适应分数阶边缘停止函数的图像分割方法及装置

基于自适应分数阶边缘停止函数的图像分割方法及装置

引用

作者：张艳珠杨利君李妍 110159 辽宁省沈阳市浑南区南屏中路6号

本发明公开一种基于自适应分数阶边缘停止函数的图像分割方法及装置，包括：对图像网格化，向活动轮廓模型中输入图像I(x,y)，初始化水平集函数φ(x,y)，活动轮廓模型包括在图像定义域Ω内的用于分割图像的闭合的初始轮廓曲线，并驱动... 详细信息

标准号: CN115965642A

本发明公开一种基于自适应分数阶边缘停止函数的图像分割方法及装置，包括：对图像网格化，向活动轮廓模型中输入图像I(x,y)，初始化水平集函数φ(x,y)，活动轮廓模型包括在图像定义域Ω内的用于分割图像的闭合的初始轮廓曲线，并驱动曲线向着目标边缘演化；根据图像的梯度信息来构造自适应分数阶阶次矩阵P，采用FrFT利用所述自适应分数阶阶次矩阵P对图像I(x,y)进行分数阶变阶微分，并更新经自适应分数阶微分处理后的图像；基于所述自适应分数阶阶次矩阵P构造分数阶边缘停止函数g_new(x,y)，所述边缘停止函数用于使初始轮廓曲线结束演化，停止在目标边缘，完成图像分割。本申请在图像的平滑部分与边缘纹理部分采用不同的微分阶次，保留了更丰富的图像信息，也增强对噪声的鲁棒性。

关键词：分数阶自适应图像次矩阵活动轮廓模型初始轮廓目标边缘图像分割水平集函数闭合边缘纹理分割图像输入图像梯度信息图像网格图像信息微分处理初始化定义域鲁棒性平滑噪声驱动保留更新申请

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一种多相机360°高精度高速度AI缺陷检测方法及装置

一种多相机360°高精度高速度AI缺陷检测方法及装置

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作者：黄旭东吴仁相陈炳煌刘庆洋 361000 福建省厦门市厦门火炬高新区创业园轩业楼3104室

本发明公开了一种多相机360°高精度高速度AI缺陷检测方法及装置，涉及缺陷检测技术领域。所述方法包括：通过多台相机依次获取被测物体在多个角度的图像，然后通过Snake活动轮廓模型提取图像所有图像中被测物体的精确轮廓，计算各... 详细信息

标准号: CN116503326A

本发明公开了一种多相机360°高精度高速度AI缺陷检测方法及装置，涉及缺陷检测技术领域。所述方法包括：通过多台相机依次获取被测物体在多个角度的图像，然后通过Snake活动轮廓模型提取图像所有图像中被测物体的精确轮廓，计算各精确轮廓的旋转外包矩形并转正提取包含被测物体的矩形区域，依次堆叠所述矩形区域，得到360°全景图像；对所述360°全景图像采用旋转目标检测算法进行缺陷检测，得到缺陷的尺寸、面积和角度信息。本发明提供的一种多相机360°高精度高速度AI缺陷检测方法及装置，可以达到360°无死角的高精度、高速度的检测效果，提高生产效率和产品品质。

关键词：被测物体缺陷检测图像矩形区域相机活动轮廓模型缺陷检测技术产品品质多台相机检测算法角度信息生产效率提取图像旋转目标面积和无死角堆叠检测

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一种结合区域梯度的活动轮廓模型

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计算机工程 2012年第5期38卷 211-212,215页

作者：赵德何传江陈强重庆大学数学与统计学院重庆401331

针对多相C-V模型计算复杂性高、对初始轮廓敏感等问题,提出一种结合区域梯度的活动轮廓模型。该模型对演化曲线内部区域使用梯度进行拟合,对演化曲线外部区域使用灰度进行拟合。实验结果表明,相对于多相C-V模型,该模型能快速分割多相图... 详细信息

针对多相C-V模型计算复杂性高、对初始轮廓敏感等问题,提出一种结合区域梯度的活动轮廓模型。该模型对演化曲线内部区域使用梯度进行拟合,对演化曲线外部区域使用灰度进行拟合。实验结果表明,相对于多相C-V模型,该模型能快速分割多相图像,对初始轮廓不敏感。

关键词：图像分割活动轮廓模型水平集方法偏微分方程 C-V模型多相C-V模型

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分数阶微分的边缘活动轮廓模型

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计算机工程与应用 2012年第24期48卷 169-171页

作者：周国英何传江李梦重庆大学数学与统计学院重庆401331

边缘停止函数在边缘活动轮廓模型中是十分重要的,它通常是由图像的整数阶梯度定义的。这种整数阶边缘停止函数有两个缺点:一是对噪声敏感,不能较好地分割噪声图像;二是在分割弱边缘图像时容易产生边缘泄漏。针对这个问题,提出一个基于... 详细信息

边缘停止函数在边缘活动轮廓模型中是十分重要的,它通常是由图像的整数阶梯度定义的。这种整数阶边缘停止函数有两个缺点:一是对噪声敏感,不能较好地分割噪声图像;二是在分割弱边缘图像时容易产生边缘泄漏。针对这个问题,提出一个基于分数阶微分的边缘停止函数。实验表明,使用新的边缘停止函数的活动轮廓模型对噪声图像和弱边缘图像具有较好的分割效果。

关键词：图像分割活动轮廓模型边缘停止函数分数阶微分

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融合局部图像信息的SLGS活动轮廓模型

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计算机工程 2012年第10期38卷 188-190页

作者：刘瑞娟何传江原野重庆大学数学与统计学院重庆4O1331重庆401331

SLGS模型不能处理灰度不均图像,而RSF模型对初始轮廓较敏感。为此,将RSF模型定义的局部信息融入SLGS模型中,提出一个以偏微分方程形式表达的活动轮廓模型。利用SLGS模型全局拟合量和RSF模型局部拟合量的线性组合构造符号压力函数,调整... 详细信息

SLGS模型不能处理灰度不均图像,而RSF模型对初始轮廓较敏感。为此,将RSF模型定义的局部信息融入SLGS模型中,提出一个以偏微分方程形式表达的活动轮廓模型。利用SLGS模型全局拟合量和RSF模型局部拟合量的线性组合构造符号压力函数,调整拟合量的权重以提升模型对灰度不均图像的处理能力和轮廓初始化的灵活性,并利用高斯滤波正则水平集函数法实现水平集函数的正则化。实验结果表明,该模型的分割结果比SLGS模型更准确。

关键词：图像分割水平集方法活动轮廓模型 C-V模型 RSF模型 SLGS模型灰度不均

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医学图像稀疏融合与水平集分割方法研究

医学图像稀疏融合与水平集分割方法研究

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作者：宗静静大连理工大学

学位级别：博士

现代医学影像学为人类防治疾病做出了重要贡献,是自然科学史上的一个里程碑。层出不穷的医学成像技术为生物组织的影像学描述提供了新的工具,其在临床诊断、外科手术、放射治疗、疗效评估等方面发挥着重要作用。但是,受成像机理的限制,... 详细信息

现代医学影像学为人类防治疾病做出了重要贡献,是自然科学史上的一个里程碑。层出不穷的医学成像技术为生物组织的影像学描述提供了新的工具,其在临床诊断、外科手术、放射治疗、疗效评估等方面发挥着重要作用。但是,受成像机理的限制,各医学成像设备得到的医学影像均还存在某些不足,例如:影像空间分辨率不高,影像结构信息欠缺,影像代谢信息不足,或者影像需要多模态融合才能满足复杂疾病的精确评估等。上述问题的存在,为发展新型医学影像设备提供了动力,也为医学图像处理的改进提供了用武之地。医学图像处理对于改善医学图像质量、完成多模态医学图像的互补性融合、实现重要部位的分割等具有重要作用。本文基于稀疏表示、水平集和活动轮廓模型等理论和方法,研究了多模态医学图像融合和分割新算法,主要创新工作如下:(1)针对稀疏融合中活跃度测量特征参数(块稀疏系数L1范数)可解释性问题,提出了基于块稀疏系数绝对值向量的显著特征图重构算法,以图形化方式展示了该向量对应的显著性特征。进一步,借鉴所提出的广义稀疏表示概念,将上述特征参数定义为块奇异度,并给出了其在稀疏融合领域中的一种物理解释。在此基础上,提出了基于块稀疏系数最大绝对值的奇异特征图重构算法,阐明了块稀疏系数的L∞范数可用来定位图像的局部奇异点。研究结果表明,块稀疏系数可有效地用于图像融合与边缘检测中。(2)针对二阶迭代批处理字典学习融合算法效率低下的问题,提出了基于在线字典学习和脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法。该算法利用性能优良、高效率的在线字典学习算法训练字典,基于脉冲耦合神经网络确定融合系数,在保证融合质量的前提下实现了高效率融合。针对噪声下的多模态医学图像融合问题,提出了基于联合稀疏表示的医学图像融合算法。该算法借助联合稀疏表示的去噪功能,在有噪声的情况下也可以有效地实现融合,从而解决了传统融合算法抗噪能力不足的问题。针对单一字典不能反映各类型图像块差异的问题,受启发于分类稀疏表示在图像反问题中的良好表现,提出了基于块分类稀疏表示的医学图像融合算法。该算法利用分类图像块跨位置、非局部自相似性的特点,训练出具有良好非局部特征的字典,以保留源图像的边缘、纹理和细节等信息,从而可获得良好的主客观性能。(3)针对单模态超声医学图像分割中存在的特征信息利用不充分问题,基于全局和局部最大类间距准则,建立了一种变分水平集框架下的活动轮廓模型(命名为GLM)。进一步,挖掘超声图像的局部熵特征,提出了一种两阶段的超声图像精确分割算法。在该算法中,第一阶段利用局部熵对局部灰度扰动的鲁棒性,实现了自动化预分割。第二阶段将预分割结果作为GLM模型的初始轮廓,进行精确分割。实验表明,充分利用单模态图像的有效特征信息,可以实现高质量分割。在PET-CT肺肿瘤医学图像分割问题中,将医生临床经验融入算法设计,借鉴人工勾画肺肿瘤轮廓的经验,提出了基于水平集的PET-CT肺肿瘤融合图像分割方法。该方法结合区域可伸缩拟合模型和最大似然比分类准则,建立了混合活动轮廓模型,实现了 PET-CT肺肿瘤的精确分割,为临床诊疗提供了有效的计算机辅助分割结果。

关键词：医学图像融合稀疏表示医学图像分割活动轮廓模型水平集方法

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基于迁移活动轮廓模型的胃部CT序列图像分割方法

基于迁移活动轮廓模型的胃部CT序列图像分割方法

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作者：缑水平王云利王之龙张晓鹏唐磊刘芳周治国 710071 陕西省西安市太白南路2号

本发明公开了一种基于迁移的活动轮廓模型用于胃部CT序列分割方法。主要解决现有技术对于CT序列图像分割速度慢，容易出现边缘泄露的不足。其实现步骤是：先手动划线圈出第一幅图像待分割目标区域的初始轮廓，用结合区域和边缘的活动轮... 详细信息

标准号: CN102903103A

本发明公开了一种基于迁移的活动轮廓模型用于胃部CT序列分割方法。主要解决现有技术对于CT序列图像分割速度慢，容易出现边缘泄露的不足。其实现步骤是：先手动划线圈出第一幅图像待分割目标区域的初始轮廓，用结合区域和边缘的活动轮廓模型进行分割，得到当前图像的目标轮廓；然后重复的将已分割好的图像的目标轮廓迁移到与其相邻的下一幅图像中，作为其初始轮廓，再用GLCV模型进行分割，直到整个序列中的图像都分割完毕。本发明与传统的主动轮廓模型相比，具有速度快、效果好等优点，可用于胃部CT序列图像的分割，对于胃部淋巴结可能出现的目标区域，都能较好的分割出来。

关键词：分割图像胃部活动轮廓模型初始轮廓目标轮廓序列图像迁移淋巴结分割目标分割速度结合区域轮廓模型目标区域序列分割

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基于MRI图像肿瘤分割方法研究

基于MRI图像肿瘤分割方法研究

引用

作者：熊明华四川轻化工大学

学位级别：硕士

脑肿瘤的发病率约为7-10人/10万,且具有较高的死亡率,是危害人类健康的常见恶性疾病之一。目前,脑肿瘤影像学检查方式的首要选择是磁共振成像技术(magnetic resonance imaging,MRI)。MRI不仅可以实现任意方位的断层扫描并且具有对结构... 详细信息

脑肿瘤的发病率约为7-10人/10万,且具有较高的死亡率,是危害人类健康的常见恶性疾病之一。目前,脑肿瘤影像学检查方式的首要选择是磁共振成像技术(magnetic resonance imaging,MRI)。MRI不仅可以实现任意方位的断层扫描并且具有对结构组织成像较好、对人体无辐射影响的优点。通过MRI技术可以清晰地显示出肿瘤的形态,大小以及空间信息等特征。因此,在MRI图像上对脑肿瘤进行分割受到越来越多研究者的重视,各种分割方法也层出不穷。本文围绕脑肿瘤MRI图像的分割问题,分析研究了不同分割算法的优缺点并在实际采集的肿瘤数据中进行了实验,然后提出了两种改进的肿瘤分割算法,并利用三维重建算法实现肿瘤的三维重建,最后完成MRI图像的肿瘤分割工具箱的设计,将改进的分割算法用于脑肿瘤分割工具箱,简化了MRI脑肿瘤图像分割的参数设置,方便了肿瘤的分割和重建。主要工作如下:(1)综合研究了基于能量泛函的分割方法的基本原理、能量函数的构建和轮廓的演变过程、以及在医学图像处理领域的相关应用。重点研究了水平集(Level set)方法、活动轮廓模型(active contour model,ACM),也被称为Snake模型以及CV(Chan-Vese)模型,对比分析了这三种方法在医学图像分割中的优缺点。实验结果发现:水平集方法的拓扑形态变化比较灵活,对灰度比较均匀的肿瘤图像有较好的识别能力,但对部分肿瘤图像不能准确的识别;Snake模型分割的结果轮廓比较光滑,但曲线演化过程中容易受局部极值点影响;CV模型在实际的肿瘤图像中拥有灵活的拓扑形态变化,但不能有效的分割肿瘤灰度不均以及边界模糊的图像。(2)为了解决水平集方法在分割脑部MRI肿瘤图像过程中出现的由图像强度不均等情况导致的分割效果不佳的问题。本文使用相应的预处理方法并提出了基于水平集的自动修正算法。通过肿瘤图像预处理方法可以实现图像去噪和边界对比度增强,然后再使用改进后的水平集算法进行分割,可以提高灰度不均的肿瘤图像的分割效果,同时还能对分割完成的肿瘤轮廓进行约束。实验结果表明,该方法能较好地处理肿瘤灰度不均以及部分切片边界不清晰的图像。(3)MRI图像中的局部极值点会干扰Snake模型中能量函数的收敛,导致分割结果不准确,并且作为相邻切片的初始轮廓后,误差将进一步扩大。为了解决该问题,本文提出使用支持向量机(support vector machine,SVM)对肿瘤图像中正常组织和病变组织进行分类,并对肿瘤区域进行提取,然后使用提取到的区域修正活动轮廓模型分割的结果,从而达到最佳的分割效果。实验结果表明,改进后的Snake分割算法能较好地识别肿瘤区域。(4)为了满足快速诊断的需求,本文中使用面绘制方法中的移动立方体(marching cubes,MC)算法对分割完成的肿瘤数据实现任意范围和任意阈值的三维重建。实验结果显示,通过对分割的肿瘤数据进行三维重建确实能够清晰的显示肿瘤的邻近功能区以及其他的组织器官。(5)为了实现肿瘤快速分割并且简化肿瘤分割算法的使用,本文将该方法编写为肿瘤分割工具箱。该工具箱可以完成肿瘤切片的分割、对分割完成的部分切片进行人工修正以及对肿瘤进行快速的三维重建等,并实现肿瘤的多维度动态显示,为临床诊断和手术治疗方案提供参考。

关键词： MRI 活动轮廓模型 CV模型水平集肿瘤三维重建支持向量机

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