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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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354 篇 学位论文
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180 篇 专利
24 篇 会议

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906 篇 电子文献
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日期分布

学科分类号

710 篇 工学
- 469 篇 机械工程
- 128 篇 计算机科学与技术...
- 109 篇 软件工程
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- 53 篇 控制科学与工程
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- 27 篇 生物工程
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- 12 篇 航空宇航科学与技...
- 6 篇 材料科学与工程（可...
- 6 篇 测绘科学与技术
- 4 篇 光学工程
- 4 篇 电气工程
- 4 篇 纺织科学与工程
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- 2 篇 建筑学
- 2 篇 水利工程
- 2 篇 地质资源与地质工...
- 2 篇 环境科学与工程（可...
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- 11 篇 系统科学
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- 2 篇 生物学
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- 28 篇 设计学（可授艺术学...
26 篇 管理学
- 26 篇 管理科学与工程(可...
2 篇 农学
1 篇 经济学
1 篇 教育学

主题

726 篇 活动轮廓模型
359 篇 图像分割
108 篇 水平集
79 篇 水平集方法
49 篇 偏微分方程
29 篇 灰度不均匀
29 篇 医学图像分割
19 篇 c-v模型
16 篇 曲线演化
14 篇 snake模型
12 篇 边缘提取
12 篇 边缘检测
12 篇 梯度矢量流
12 篇 灰度不均
12 篇 cv模型
11 篇 超声图像
11 篇 合成孔径雷达
11 篇 轮廓提取
11 篇 边缘停止函数
11 篇 符号压力函数

机构

48 篇 重庆大学
29 篇 东北大学
24 篇 辽宁师范大学
24 篇 南京理工大学
21 篇 浙江大学
17 篇 山东大学
17 篇 西安电子科技大学
15 篇 四川大学
15 篇 深圳大学
14 篇 哈尔滨工业大学
14 篇 苏州大学
14 篇 华南理工大学
14 篇 武汉大学
13 篇 上海交通大学
12 篇 重庆师范大学
12 篇 哈尔滨工程大学
11 篇 山东科技大学
11 篇 西北工业大学
11 篇 南京航空航天大学
10 篇 南方医科大学

作者

18 篇 王相海
18 篇 何传江
13 篇 方玲玲
10 篇 李智
9 篇 宋传鸣
9 篇 陈业航
9 篇 冯宝
8 篇 王艳
8 篇 汪天富
7 篇 曲怀敬
7 篇 唐利明
7 篇 陈强
7 篇 龙晚生
7 篇 原野
7 篇 陈波
5 篇 刘壮盛
5 篇 李钢
5 篇 杨孝平
5 篇 孟新超
5 篇 杨健

语言

905 篇 中文
1 篇 英文

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排序：

基于水平集理论的图像分割与目标跟踪算法研究

基于水平集理论的图像分割与目标跟踪算法研究

引用

作者：蔡青西北工业大学

学位级别：博士

图像分割与目标跟踪是计算机视觉领域中两项基本而又关键的技术,在现实生活的实际应用中扮演着重要角色。其中,图像分割,作为图像处理的预处理步骤,其分割结果好坏直接影响后续操作。另一重要分支目标跟踪,在视频压缩、交通控制、遥感... 详细信息

图像分割与目标跟踪是计算机视觉领域中两项基本而又关键的技术,在现实生活的实际应用中扮演着重要角色。其中,图像分割,作为图像处理的预处理步骤,其分割结果好坏直接影响后续操作。另一重要分支目标跟踪,在视频压缩、交通控制、遥感监控和医学辅助等领域都起到重要作用。目前,已有大量图像分割和目标跟踪算法被应用于计算机视觉领域。其中,作为活动轮廓模型延伸的水平集方法,以其显著优势:灵活的拓扑结构和稳定的数值计算,已逐渐成为一种目前非常热门的分割和跟踪算法。尽管,水平集理论已经非常成熟,但由于受图像灰度不均匀性、噪声、复杂背景、目标遮挡、目标模糊和目标非刚性变化等因素影响,其分割和跟踪准确度仍需提高。目前,提出如何能快速、准确、高鲁棒地解决上述问题的水平集算法,已成为水平集领域研究的重点、难点,也是现阶段亟需解决的问题。鉴于此,本文基于水平集理论,提出了一系列行之有效的分割和跟踪算法。具体来讲,本文的主要研究内容和创新点包括:(1)针对图像灰度不均匀现象,提出了一种自适应尺度水平集算法。首先,为缓解图像灰度不均匀性对分割结果的影响,建立了一种偏移场估计模型,对图像灰度不均匀性作出估计与纠正,并将其融入水平集算法,实现灰度不均匀图像的同步分割和灰度不均匀性纠正。然后,基于图像信息熵,定义了一种自适应尺度算子,使算法能根据图像灰度不均匀程度,自适应地调节算法尺度,提高了算法的分割速度和鲁棒性。最后,与现阶段流行水平集算法的对比实验,进一步验证了本文算法在强灰度不均匀图像分割准确度上的优势。(2)针对图像存在噪声污染问题,提出了一种基于局部和全局信息的混合水平集算法。具体来讲,通过将图像全局信息融入相对熵损失函数,构造了算法的全局能量项,引导演化曲线快速收敛于目标边界。其次,通过将偏移场估计模型融入水平集模型,构建了算法的局部能量项,完成对目标轮廓的准确提取。与采用固定值调整局部和全局项间权重的传统混合水平集算法不同,本文定义了一种自适应尺度算子,实现了对算法局部能量项和全局能量项间权重的自适应调整。对不同种类、不同程度噪声污染图像的分割结果表明,本文算法无论在分割速度上还是在对噪声的鲁棒性上,都要优于大多数水平集算法。(3)为提高现有水平集算法在彩色图像上的表现,提出了一种显著性监督的水平集算法,弥补了现有水平集算法对彩色图像分割效果差的缺陷,提高了水平集算法在现实生活中的应用率。首先,利用显著性检测算法提取图像显著性,得到目标得分图,并将其融入水平集模型,定义算法全局能量项,监督算法水平集曲线演化。然后,利用图像CIEL*a*b*色彩空间信息,定义算法局部能量泛函,详细提取目标边界。此外,鉴于目前水平集算法大都采用人工手动方式获取目标初始轮廓,此过程不仅耗时而且复杂,本文提出一种自动初始化方法,自动获取算法的初始轮廓,提高了算法的智能化与分割效率。最后,与经典和目前较为流行水平集算法的对比实验表明,本文算法提高了现有水平集算法在彩色图像上的表现。在5个公共数据集上与显著性检测算法的对比实验,验证了本文算法在分割准确度上的优势。(4)为缓解视频背景像素对目标外观模型的污染,提出了一种支持向量机引导的目标轮廓跟踪水平集算法,实现对目标轮廓的准确跟踪,提高了目标跟踪的准确度。首先,利用竞争一类支持向量机重复训练-标注初始目标、背景标签图,得到当前帧目标外观模型。然后,将其与边缘检测算子和视频帧的空间信息融入水平集模型,提出本文算法,完成对当前帧目标的提取,并将结果反馈给支持向量机,更新外观模型。与此过程相似,完成后续视频帧的目标提取。当视频帧出现目标遮挡、模糊和非刚体形变时,本文引入粒子滤波算法,训练外观模型,并将其融入水平集模型,准确估计被遮挡目标的位置,避免目标丢失。最后,在3个公开数据集上的跟踪结果,验证了本文算法的可行性和有效性。

关键词：活动轮廓模型水平集理论计算机视觉图像分割目标跟踪自适应权重算子显著性检测器支持向量机粒子滤波

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ME-NBI内镜图像胃部病变自动识别与分割方法的研究

ME-NBI内镜图像胃部病变自动识别与分割方法的研究

引用

作者：刘小琪重庆大学

学位级别：博士

胃癌是消化道常见恶性肿瘤之一,在世界恶性肿瘤中占据重要的地位。2018年,胃癌成为全球第五大最常见癌症和第二大癌症死亡原因。因此,需要胃癌的有效诊断和及时治疗。放大窄带成像(Magnifying Narrow-band Imaging:ME-NBI)内镜检查技术... 详细信息

胃癌是消化道常见恶性肿瘤之一,在世界恶性肿瘤中占据重要的地位。2018年,胃癌成为全球第五大最常见癌症和第二大癌症死亡原因。因此,需要胃癌的有效诊断和及时治疗。放大窄带成像(Magnifying Narrow-band Imaging:ME-NBI)内镜检查技术是目前普查和诊断胃部疾病最有效和最直接的方法,对于胃癌相关病变的及早发现、及时治疗,并降低胃癌的发生率和死亡率以及提高治愈率和5年存活率具有重要的意义。为了克服ME-NBI内镜诊断技术学习周期长、学习难度大、诊断结果主观性强,以及人工阅片效率低,容易误检和漏检等问题,需要基于ME-NBI内镜图像的计算机辅助诊断技术来帮助医生提升工作效率,提高检查精确度,降低误检率和漏检率。本文主要研究基于胃部ME-NBI图像的胃癌相关病变的自动分割和分类识别方法,具体包括以下三个方面的内容:(1)为了排除非病变区域的干扰,帮助医生更精准地判断ME-NBI图像中的病变类型和实现分类样本筛选工作,提出了一种新的Hue-texture-embedded活动轮廓分割模型,用于分割ME-NBI图像胃癌相关病变区域。本文提出了两个能量泛函:全局色度能量泛函和局部纹理能量泛函,分别用于表示ME-NBI图像的全局颜色和局部纹理特性,结合活动轮廓模型,构建出了Hue-texture-embedded活动轮廓分割模型。该模型使用水平集方法,实现边界模糊的ME-NBI图像的病变区域分割。对比实验结果表明,本文提出的分割模型和能量泛函能够有效的实现ME-NBI图像中四种不同类型的边界不够清晰的病变区域分割。(2)ME-NBI胃癌图像类内差异大是造成医生误诊的主要原因之一,为了帮助医生提高识别率,同时还能为医生提供一种客观诊断依据,本文使用深度迁移学习对小样本量且类内差异大的胃部ME-NBI图像进行自动分类。本文通过微调预训练深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network:DCNN),提取ME-NBI图像特征,成功的将ME-NBI图像分为慢性胃炎、低级别瘤变和胃癌三大类。实验结果表明,深度迁移学习能够很好的完成小样本量且类内不相似的ME-NBI图像的胃部疾病分类任务;与传统的手工纹理特征提取方法相比,深度迁移学习的分类表现更好。(3)为了帮助医生更精准地识别出不同阶段的胃癌,给出更精确的治疗和手术方式,本文提出了一种具有解释性的融合语义链式(Fusion-semantic Chain-bridge:FSCB)迁移神经网络模型用于实现小样本量且类间相似的ME-NBI图像胃癌分级。为了解决图像小样本量且类间相似问题,本文将同时将深度迁移学习方法和专家语义知识同时用于深度神经网络,用于实现ME-NBI图像的胃癌分级。首先,本文设计了一个多步Chain-bridge迁移学习方法,获得预训练模型,用以解决图像小样本量问题;其次,本文基于纹理特征提取方法,将抽象的专家语义诊断知识量化编码为数字图像(语义图),用以解决抽象语义知识不能输入到DCNN模型中的问题;接下来,我们将不同的语义图和原始的RGB图像分别输入到前面所获得的预训练模型中,获得不同类型的特征;最后,设计深度神经网络,用以融合图像特征和语义特征,并对特征进行特征学习和训练,获得FSCB迁移神经网络模型,实现对ME-NBI图像的胃癌分级。实验结果表明,FSCB迁移神经网络模型能够成功的将小样本量且类间相似的ME-NBI胃癌图像进行分级,同时很好的解释了模型所预测出的胃癌分级结果。

关键词： ME-NBI内镜图像胃癌相关病变活动轮廓模型深度迁移学习卷积神经网络

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手掌静脉红外图像识别方法研究

手掌静脉红外图像识别方法研究

引用

作者：陈雅玫重庆邮电大学

学位级别：硕士

现代社会中身份识别技术正在进行快速更新和发展来适应不断提升的信息安全需求,如何保证个人资金和信息不被盗取和泄露已经成为社会各层都密切关注的问题。而针对以往身份识别方法的易丢失、易伪造等不足,基于生物特征的身份验证法因其... 详细信息

现代社会中身份识别技术正在进行快速更新和发展来适应不断提升的信息安全需求,如何保证个人资金和信息不被盗取和泄露已经成为社会各层都密切关注的问题。而针对以往身份识别方法的易丢失、易伪造等不足,基于生物特征的身份验证法因其利用了自身生理特征的优势,已经在新的身份认证信息时代蓬勃发展。其中,基于掌静脉的身份认证和识别技术以其难以伪造的特点,渐渐被应用于社会中。本论文主要是对手掌静脉红外图像识别方法做深入研究。论文针对采集到的掌静脉图像质量低的特点,首先对掌静脉图像进行预处理,然后对图像进行特征提取和匹配。在预处理阶段,论文首先对图像进行NSCT(Non-subsampled Contourlet Transform,非下采样Contourlet变换)处理,得到不同尺度和方向上的低通子带图像和带通子带图像。对低通子带系数进行线性增强处理,提高图像对比度;对带通子带系数,根据能量分布自适应地确定各子带去噪阈值,并提出弱边缘增强算法,达到增强细节纹理,抑制噪声的效果。论文然后对细节增强后的掌静脉图像进行了后续的掌静脉图像分割和细化,应用了基于区域活动轮廓模型的图像分割方法,该方法能够沿着静脉细节纹理进行图像分割并且较好的保留局部信息,对强度分布不均匀、含噪声的静脉图像有较好的分割效果。在掌静脉特征提取和匹配阶段,论文研究了基于结构特征的掌静脉特征点的提取方法,其中包括基于静脉端点和分叉点法以及基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform,尺幅不变特征变换)算法的方法。基于静脉端点和分叉点法具有识别时间短的优势,但是正确识别率低;基于SIFT算法的方法在图像旋转、缩放和视角变换上具有较强的鲁棒性,但是识别时间较长,实时性差。根据两种方法的优缺点,本文将上述两种方法相结合,提出了一种基于二次匹配的掌静脉识别方法。论文对提出的掌静脉识别方法进行了实验,结果表明:两种方法的结合在保证识别准确率的前提下有效降低了识别时间,从实验得到的正确识别率、误识率、拒识率、识别时间这四个评价指标分别为97.15%、1.62%、1.23%、2.17s,实验数据证明该识别方法具有实际应用价值。

关键词：掌静脉识别 NSCT 活动轮廓模型特征提取与匹配 SIFT

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基于全局拟合和目标符号函数的水平集分割算法

基于全局拟合和目标符号函数的水平集分割算法

引用

作者：张心宇苏州大学

学位级别：硕士

图像分割是图像处理领域中的一个重要研究方向。它能将图像中感兴趣的区域从背景中检测出来,是后续目标识别与特征分析的基础,广泛应用于人工智能、三维重建、医学图像分析等诸多领域。但是,真实图像通常会受到噪声干扰,并且存在诸如边... 详细信息

图像分割是图像处理领域中的一个重要研究方向。它能将图像中感兴趣的区域从背景中检测出来,是后续目标识别与特征分析的基础,广泛应用于人工智能、三维重建、医学图像分析等诸多领域。但是,真实图像通常会受到噪声干扰,并且存在诸如边界模糊、灰度不均匀等问题,给图像分割带来一定的困难。在现有的图像分割方法中,水平集算法由于具有数学理论严谨、算法容易实现、能处理传统的参数活动轮廓模型不能处理的拓扑结构等优势,受到广泛的关注和应用。水平集算法有很多,本文对较为经典的距离规则水平集演化(DRLSE)模型展开研究。该模型能够有效分割出同质图像的边界,但是它的初始轮廓必须完全包围目标或者完全设置在目标内部,并且其抗噪声能力差,在弱边界处容易发生边界泄漏的现象。针对上述这些问题,本文对模型进行了一定的改进,主要内容如下:(1)设计了一个柔性的目标符号函数,用于提高DRLSE模型对初始轮廓位置的鲁棒性。该函数利用轮廓线内外区域的灰度平均值与图像信息之间的关系,使其在目标边界两侧具有相反的符号,能够让轮廓线根据此特征自适应地选择向内或是向外演化,减少了模型对初始轮廓位置的依赖。同时,该函数还能反映大小,在图像清晰时强度大,对比度低时强度小,一定程度上提高了对边界的捕获能力。(2)在模型中引入了全局拟合信息,用于提高模型的分割速度。该方法的基本思想是以最大类间方差的阈值为基础设计两个拟合函数,初始轮廓根据结合了全局拟合信息的模型进行初步的几次迭代后,新的轮廓线会很快出现在边界附近,再由改进的DRLSE模型驱使曲线进行细致的分割,从而有效提高了分割速度。(3)针对DRLSE模型在分割多目标相邻图像时存在的问题,在模型的面积项中加入区域生长矩阵。滤波后的图像梯度信息会变模糊,如果目标靠得太近,梯度边缘会连接从而导致分割失败。区域生长矩阵可以增强相邻区域间的能量,加快此处曲线演化的速度,从而克服梯度变宽带来的误分割。(4)通过定义一个新的自适应边界指示函数,增强了模型的抗噪声能力,减少了边界泄漏的现象。在相同梯度值处,该函数能够根据不同图像自适应地调整大小,以此增加或减少能量,使曲线对不同图像不同区域能以更合适的速度演化,提高了分割准确度,分割速度也有所提升。综上所述,本文主要是基于DRLSE模型进行改进,得到一个新的自适应水平集分割模型。实验结果表明,该模型增强了对初始轮廓的鲁棒性,对弱边缘、含噪声的图像有较好的分割结果,并且能有效分割出多目标相邻图像的边界,同时,分割速度也有了一定的提高。

关键词：图像分割水平集活动轮廓模型全局拟合目标符号函数

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基于形状先验知识的SAR图像目标解译技术研究

基于形状先验知识的SAR图像目标解译技术研究

引用

作者：张小强国防科技大学

学位级别：博士

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)进行探测工作时可以不受日照条件、云层遮挡以及各种气象因素干扰,这种全天时全天候成像的独特能力使其成为一种持续、可靠的对地观测工具。星载、机载SAR系统的蓬勃发展使得对地观测数据爆... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)进行探测工作时可以不受日照条件、云层遮挡以及各种气象因素干扰,这种全天时全天候成像的独特能力使其成为一种持续、可靠的对地观测工具。星载、机载SAR系统的蓬勃发展使得对地观测数据爆炸式增长,然而与此不相匹配的是SAR图像处理技术的相对迟滞。目标解译是SAR图像的一项重要应用,由于人们对人造目标的重点关注,从SAR图像中提取目标轮廓、判定目标类别等一系列工作是情报获取的关键手段之一。目前的SAR图像目标解译技术距离完全投入实际应用还有一定差距。尽管分辨率的不断提高,SAR图像能够体现更丰富的目标细节信息,但仍然存在相干斑噪声降低图像质量,目标表面不同的散射机制导致灰度变化较大,以及复杂目标轮廓和结构不清晰不完整等问题,给目标解译工作造成很大困难。因此,本文开展基于形状先验知识的SAR图像目标解译技术研究,通过引入目标的形状信息辅助进行目标解译,以提高目标提取和识别算法的准确性和可靠性。论文的主要工作包括以下四点:(1)提出改进的非局部活动轮廓模型。针对SAR图像中乘性的相干斑噪声和同质区域灰度的不规则变化,引入一种基于图像概率密度函数的比率距离,增强模型对SAR图像的适应性。同时依靠非局部方法在纹理处理方面的优势,通过非局部活动轮廓模型实现对目标区域的准确提取。利用积分直方图快速计算非局部处理中所需的图像概率密度函数,提高算法运行速度。(2)提出基于椭圆约束GVF snake模型的舰船目标提取方法。对于舰船目标上时常出现的十字星、虚影等形状畸变,仅依靠图像信息难以消除,论文根据舰船目标外形近似椭圆的认识,引入椭圆约束的形状先验知识辅助进行目标提取。首先利用ROEWA算子对目标边缘进行粗提取,根据边缘生成梯度矢量流,其次利用最小二乘法对模型轮廓进行椭圆拟合,在能量泛函中加入椭圆约束项,从而将形状信息与图像的边缘信息结合起来,通过椭圆约束和梯度矢量流联合引导,使模型轮廓逐渐克服形状畸变逼近目标真实边缘,准确提取目标。(3)提出基于稀疏表示形状统计模型的目标提取和识别方法。针对飞机目标的复杂性,建立形状样本集,利用形状统计模型进行形状分析。将样本集矩阵和误差矩阵相结合得到形状表示矩阵,通过稀疏约束条件求解输入目标形状的稀疏表达,选取少量与输入形状近似的样本对输入形状进行重构。在轮廓演化方面采用GVF snake模型,利用梯度矢量流引导轮廓向目标边缘演化,同时轮廓在形状统计模型的控制下始终保持规范形状,通过迭代优化,逐步逼近飞机目标的真实轮廓,迭代终止后选取最后一次形状重构中系数最大的样本的类别,将其确定为目标类别。从而完成从目标精确提取到识别的解译流程。(4)提出基于流形学习形状统计模型的目标提取和识别方法。在第(3)点的算法框架上,引入流形学习的思想进行形状分析。将形状样本和输入形状看作高维空间中的数据点,分布在高维空间的嵌入流形上。利用等距离映射法对其进行非线性降维还原低维嵌入,同时尽量保持数据之间的相互关系。在低维嵌入上,通过KNN选取与输入形状相近的形状样本,利用拉格朗日乘子法求解对应的重构系数,即可得到重构形状。最后按照第(3)点的迭代优化框架将其运用于飞机目标提取,再根据权重系数分析完成目标识别。

关键词： SAR图像目标提取目标识别形状先验知识活动轮廓模型

来源：评论

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融合图像统计信息的混合多相分割模型及算法研究

融合图像统计信息的混合多相分割模型及算法研究

引用

作者：杨光宇山东科技大学

学位级别：硕士

图像分割作为一项基础的数字图像处理技术,广泛应用于生产生活的各个领域。针对传统活动轮廓模型中初始轮廓线选择,噪声污染,复杂的纹理边界和图像灰度不均匀的问题进行了研究,充分利用多种统计信息,将混合活动模型和多相水平集结合起来... 详细信息

图像分割作为一项基础的数字图像处理技术,广泛应用于生产生活的各个领域。针对传统活动轮廓模型中初始轮廓线选择,噪声污染,复杂的纹理边界和图像灰度不均匀的问题进行了研究,充分利用多种统计信息,将混合活动模型和多相水平集结合起来,提出了改进的拉普拉斯自适应多相分割模型和基于局部和全局拟合的自适应多相分割模型。在改进的拉普拉斯自适应多相分割模型中,利用梯度倒数加权平滑和中值滤波结合对图像预处理,引入结构张量自动定义初始轮廓线。在全局项中,加入了改进的零交叉拉普拉斯拟合能量,提高对弱边界的定位能力,提出一种基于图像区域信息的自适应分割项,提升了对灰度不均匀图像区域的分割效果。在局部拟合项中,运用以局部灰度均值和方差为变量的高斯核函数进行分割。引入一个加权系数方程平衡局部项和全局项的权重进行计算。实验表明,改进的拉普拉斯自适应多相分割模型抗噪能力强,适用于分割灰度不均匀的图像。在基于局部和全局的自适应多相分割模型中,提出了多尺度信息增强和各向异性张量扩散滤波结合的方法去噪和保留纹理细节,并利用结合二维最大熵和改进遗传算法获得初始轮廓线。在全局项中,用多种局部特征变量重构拉普拉斯拟合能量函数,提出了一个分割深度可控的区域分割模型和深度系数,更好地分割拓扑结构复杂的目标。在局部项中,采用LGDF模型处理灰度不均匀区域。模型使用指数函数作为停止速度函数,并加入鲁棒性的曲线演化停止条件,提升了分割效率。实验表明基于局部和全局的鲁棒性多相分割模型分割速度快,对内部结构和纹理特征较为复杂的图像有较好的分割效果。

关键词：图像分割多相水平集拉普拉斯算子活动轮廓模型灰度不均匀

来源：评论

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基于改进先验知识的前列腺超声图像分割

基于改进先验知识的前列腺超声图像分割

引用

作者：方平山三峡大学

学位级别：硕士

前列腺疾病缠绵、顽固难治。西医一般通过手术的方式进行治疗，中医则是通过滋阴补肾，利尿通淋，来达到调理医治的目的。虽然近代医学技术发展迅速，但前列腺病的治疗和研究仍徘徊不前，所以早期精准的诊断就显得尤为重要。　　因为超... 详细信息

前列腺疾病缠绵、顽固难治。西医一般通过手术的方式进行治疗，中医则是通过滋阴补肾，利尿通淋，来达到调理医治的目的。虽然近代医学技术发展迅速，但前列腺病的治疗和研究仍徘徊不前，所以早期精准的诊断就显得尤为重要。　　因为超声存在实时、便宜方便和无损等优势，在前列腺疾病的诊断和治疗中，医生运用直肠超声获得前列腺超声图像，以此作为前列腺疾病诊断的重要手段。前列腺图像有效并且精确的分割对进一步的前列腺相关临床诊断，特别是对前列腺穿刺活检的定位、体积与运动的监测，前列腺癌变的早期预警等等具有实际意义。在医学图像技术发展的进程中，通过技术工作者们的持续探索，活动轮廓模型的应用为前列腺超声图像自动分割技术不断的发展提供了强大的理论支撑。　　本文提出一种基于改进先验知识的前列腺超声图像分割方法，本文对传统的主成分分析法（PCA）进行改进，提出改进的多PCA模型构建方法。对样本训练对齐的方法进行了优化，在原有的普氏分析法（Procrustes）的基础上通过数学变换的方式寻找最优的相似性变换，根据相邻平均形状向量方差的平方和之差的最小来实现样本的对齐。对训练样本的对齐方法进行优化，减少大量的迭代过程和繁琐的计算，提高初始点分布的精度和训练时的效率。引入人脸识别中分块PCA的思想，针对前列腺的结构特点，对分块PCA进行了改进，提出分段PCA建模的思想构建形状模型，然后通过主动形状模型（ASM）分割方法的一般步骤：建立多PCA模型，建立局部灰度模型，构建能量框架，搜索演化完成分割。本文通过优化样本对齐和改进多PCA模型的构建方法，提出改进算法使得分割结果更快速，更精准。改善了利用先验知识对前列腺超声图像进行分割的分割效果。　　将改进的算法分割结果和医生手动的分割结果作比较，通过实验分析，传统的ASM分割方法对弱边界和伪影部分的分割效果较差，改进后的多PCA模型对弱边缘也能够有效的进行分割。通过基于距离的评价方法，比较手动分割和本方法分割后对应像素点的平均绝对距离和均方误差参数。实验表明，改进后的分割方法获得比传统的基于先验知识的分割方法更好的实验效果。

关键词：图像分割先验知识前列腺超声图像多PCA模型主动形状模型局部高斯分布活动轮廓模型

来源：评论

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OCT图像加窗分割观察玻腔注射康柏西普治疗继发CNV的疗效

OCT图像加窗分割观察玻腔注射康柏西普治疗继发CNV的疗效

引用

作者：孙丽媛山东大学

学位级别：硕士

光学相干断层扫描(optical coherence tomograph,OCT)在1990年左右出现,因为具有非接触性、无创伤性两种独特优势而发展飞速,是常用的光学影像诊断技术的一种,它利用眼内各层微细结构对光的反射性差异,通过低相干性光干涉测量仪比较反... 详细信息

光学相干断层扫描(optical coherence tomograph,OCT)在1990年左右出现,因为具有非接触性、无创伤性两种独特优势而发展飞速,是常用的光学影像诊断技术的一种,它利用眼内各层微细结构对光的反射性差异,通过低相干性光干涉测量仪比较反射光波和参照光波的精细差别,再经计算机软件处理成像,以彩色或不同灰度形式显示眼内组织的断面结构。经过近十余年的成像技术的飞速发展,其已广泛应用于眼科临床工作,其使视网膜重要结构和病理改变可视化的特点,为各种疾病,尤其是黄斑区及其近周病变的早期诊断、治疗效果及随访观察提供了精确的依据。它的突出特性为非接触性和高分辨率性,这两种优越特性使它迅速成为一种不仅有效并且适应性非常广的成像技术。但由于视网膜的各层组织对光的反射强度具有差异,OCT图像呈现灰度值不均匀的结果,存在病变时,病变强度分布发生改变,通常变现为低对比度,并且散斑噪声严重,难以明确辨析。临床上,识别视网膜组织特征的相关病灶如脉络膜新生血管(choroidal neovascularization,CNV)等病变,通常由眼科医生自行分割,占用人力物力及时间,并且混杂因素多、人为因素较强,因此建立适用于视网膜OCT图像病灶分割的模型用于评估病变如CNV等的治疗效果显得尤为重要,如果能够实现病灶的自动分割和面积测算,将会明晰感知病程紧张和病灶改变,这对于疾病的精准化治疗具有重大意义。CNV是指脉络膜层到视网膜层血管生长异常的过程,这种症状可能导致中心视力突然恶化,变态反应,甚至出现严重影响视力的新生血管出血。形成CNV的过程实质是脉络膜视网膜疾病的病理过程的终止,如渗出性老年性黄斑变性(wet age-related macular degeneration,wAMD)、病理性近视(pathological myopia,PM)等疾病,均可伴有CNV的发生。PM伴随许多视网膜脉络膜损害,其中病理性近视脉络膜新生血管(myopia choroida]neovascularization,mCNV)引起患者视力严重下降,甚至视力丧失。年龄相关性黄斑变性(age-related maculardegeneration,AMD)是一类主要损害视网膜中心区域的慢性进展性疾病,临床上,湿性AMD多伴随CNV的形成,成为该病患者视力丧失的核心原因,不仅能引起血液和组织液在视网膜的积聚,引起视网膜肿胀,还会进一步造成视网膜结构断裂、功能丧失,视野可出现盲点,最终引起患者的失明。已经证实血管内皮生长因子(vascularendothelial growth factor,VEGF)与CNV发生发展的因果关系十分紧密,该因子可以特异性结合于血管内皮细胞,是在目前在研的促进因子中功能最强、最明显的因子。血管内皮细胞存在特异性受体,该受体与VEGF特异性结合,启动对血管内皮细胞的强烈的促分化作用和趋化作用,刺激脆弱新生血管生成,同时还能增加血管通透性,促进血管生长。抗血管内皮生长因子类药物已经成为治疗各种原因CNV病变的主要药物,但目前我国自主研发的康柏西普治疗继发CNV的疗效对比研究仍为空白,本研究对主要继发CNV的两种疾病PM和AMD分别进行注射治疗,观察治疗效果并进行组间比较。综上所述,在本研究中,我们首先结合分数阶增强和局部模糊能量泛函提出加窗活动轮廓模型分割OCT图像中的CNV。其次,结合活动轮廓模型分析康柏西普对PM和wAMD继发CNV的治疗效果。第一部分 OCT视网膜图像病灶局部加窗分割[目的]建立适用于OCT图像病灶分割的模型[方法]活动轮廓模型(Active contour models,ACMs)是计算机生成的曲线在图像内移动以找到对象边界。基于区域的ACMs采用确定的图像区域信息指导曲线朝着期望的边界迭代,对于弱边界,基于区域的ACMs 一般可以得到较好的分割效果,以此提出基于活动轮廓局部二元拟合模型(Local binary fitting,LBF)。[结果]设置相应参数为:m=2,λ1=λ:=1,α=β=1,v=0.2,图片验证所提算法可以很好的分割出病灶。[结论]基于分数阶微分增强和局部能量泛函提出了加窗预分割的视网膜OCT病灶分割算法非常适用于眼科临床辅助检查与诊断。第二部分康柏西普治疗CNV的临床研究[目的]观察玻璃体腔注射康柏西普治疗PM继发黄斑部脉络膜新生血管(myopia CNV,mCNV)和wAMD继发CNV的临床疗效及安全性。[方法]分析PM继发黄斑部CNV的19例患者19只眼、AMD继发黄斑部CNV31例患者31眼,行3+prn治疗方案。统计患者最佳矫正视力(best corrected visual acuity,BCVA)、黄斑中心凹下厚度(centre subfoveal macular thi

关键词：图像分割活动轮廓模型 CNV 康柏西普

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灰度不均图像的偏微分方程分割模型

灰度不均图像的偏微分方程分割模型

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作者：陈星重庆师范大学

学位级别：硕士

图像分割是图像处理中的重要研究课题,其目的是对图像中感兴趣的目标加以提取。近年来,偏微分方程分割模型在图像分割领域被广泛应用,它具有图像分割的传统方法不具备的许多优点,因此受到国内外学者的广泛关注。到目前为止,已有大量的... 详细信息

图像分割是图像处理中的重要研究课题,其目的是对图像中感兴趣的目标加以提取。近年来,偏微分方程分割模型在图像分割领域被广泛应用,它具有图像分割的传统方法不具备的许多优点,因此受到国内外学者的广泛关注。到目前为止,已有大量的偏微分方程分割模型被提出。本学位论文讨论几个经典的偏微分方程分割模型存在的不足及其原因,如局部图像拟合(Local Image Fitting,LIF)模型与区域可变拟合(Region-Scalable Fitting,RSF)模型,提出两种灰度不均图像的偏微分方程分割模型。主要工作有:(1)针对LIF模型对初始轮廓的大小、形状和位置敏感的不足,提出一个结合全局信息的局部图像灰度拟合模型。该模型首先借助基于变异系数的分片常值图像快速分割模型(LPSM模型),将LPSM模型进行一定的简化,构造了一个全局项,其次,将该全局项与LIF模型中的局部项线性组合,最后得到了一个新的偏微分方程分割模型。所提模型既对初始轮廓的大小、形状和位置都不敏感,又能够有效地处理灰度不均,且所需的CPU时间较少。此外,所提模型实现了无需初始轮廓的部分真实图像和人造图像的快速分割。(2)针对RSF模型对初始轮廓不具有鲁棒性及需要初始轮廓的不足,提出一个无需初始轮廓的灰度不均图像分割模型。该模型将RSF模型和LPSM模型进行线性组合,最后得到一个同时包含局部项和全局项的偏微分方程分割模型。所提模型不仅对初始轮廓具有较强的鲁棒性,还实现了无需初始轮廓的灰度不均图像分割。

关键词：图像分割灰度不均偏微分方程活动轮廓模型初始轮廓

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基于水平集的图像分割

基于水平集的图像分割

引用

作者：王丽艳大连海事大学

学位级别：硕士

图像分割作为图像处理的重要部分,可以应用于医学图像分析和产品监测等许多领域。图像分割的方法有许多种,基于水平集方法的图像分割模型,是学者们近年来研究较多的一个课题,由于它具有可以灵活处理图像的拓扑结构改变、数值计算简单等... 详细信息

图像分割作为图像处理的重要部分,可以应用于医学图像分析和产品监测等许多领域。图像分割的方法有许多种,基于水平集方法的图像分割模型,是学者们近年来研究较多的一个课题,由于它具有可以灵活处理图像的拓扑结构改变、数值计算简单等优点,使其在图像分割领域的应用越来越广泛。但目前基于水平集方法的图像分割模型仍存在许多问题,如分割准确度和精度较低、对初始轮廓敏感等,导致最后得不到我们想要的分割结果,所以该理论和模型仍需要相应的改善。本文针对已有模型的优缺点,构建新的分割模型,主要有以下几点改进:(1)以无边缘活动轮廓(CV)模型、分片常值快速分割模型、基于局部信息的(LCV)模型为基础,建立一个融合图像局部信息的快速分割模型—LKCV模型。LKCV模型相比之前的模型,具有可以较好地分割灰度不均匀图像、迭代次数较少的优点。(2)为改善局部二值拟合(LBF)模型演化力不足且对初始轮廓敏感的缺点,在LBF模型中添加正则化面积项,并定义一个可以根据图像灰度信息自主变化的面积项系数,构建了一个带有变系数正则面积项的局部二值拟合模型—ALBF模型。(3)为缓解所提出的ALBF模型演化速度慢的缺点,本文将CV模型的全局项加入到ALBF模型中,得到基于全局和局部信息的保边快速分割模型—GLBF模型。该模型不仅可以分割灰度不均匀图像,还可以更好地处理弱边界、深度凹陷图像,同时GLBF模型演化所用的时间也少于ALBF模型。

关键词：图像分割水平集活动轮廓模型灰度不均匀

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