检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：杜海鸥北京理工大学

学位级别：硕士

尿液有形成分分析是临床病理分析的重要依据,已经成为医学研究讨论的重要课题。但采用人工对尿液有形成分图像进行分析时,由于其成分复杂,且每日尿检需求量巨大,人工分析已难以满足要求。随着基于影像的尿液有形成分分析仪的出现,该问... 详细信息

尿液有形成分分析是临床病理分析的重要依据,已经成为医学研究讨论的重要课题。但采用人工对尿液有形成分图像进行分析时,由于其成分复杂,且每日尿检需求量巨大,人工分析已难以满足要求。随着基于影像的尿液有形成分分析仪的出现,该问题得以缓解。该仪器的核心算法为尿液有形成分的图像处理技术和模式识别技术,图像处理技术主要将原始图像信息转化为分类器可以使用的特征信息,模式识别技术主要对特征信息进行分类识别,最终实现尿液有形成分自动分析。本文针对此核心技术,提出了一种基于SVM的尿液有形成分分析算法。该算法先采用高斯低通滤波对原始显微镜图像进行预处理,再使用基于形态学的单细胞图像定位算法,剪切得到单细胞图像。在对单细胞图像分割时,本文提出了一种基于非局部活动轮廓模型的单细胞分割算法,该分割算法将图像中像素分成匹配的小块,并根据能量函数和约束项,使用变分法,对单细胞图像进行分割,得到完整的细胞轮廓。在完成单细胞图像分割后,对分割得到的细胞区域,提取其几何特征、灰度特征和基于Gabor小波的纹理特征。最后将上述特征输入到训练好的支持向量机中,进行尿液有形成分的识别和分析。本文检测识别的尿液有形成分主要为:BACT细菌、NSE非鳞状上皮、白细胞和红细胞。实验结果表明,本文提出的算法能较好地识别出上述4类有形成分,测试数据准确率达到了81.25%。本文所做的主要工作有:1、提出了一种基于形态学的单细胞图像定位算法,主要用于将显微镜图像中多个细胞剪切成一个个独立的单细胞图像,用于单细胞分割;2、提出了一种基于非局部活动轮廓模型的单细胞分割算法,主要将单细胞图像分割得到完整的细胞区域;3、通过对完整的单细胞区域图像进行特征提取,提出了一种基于SVM的尿液有形成分分析算法。

关键词：数字成像尿液有形成分分析活动轮廓模型 SVM 图像分割

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图像分割方法研究与实现

图像分割方法研究与实现

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作者：刘志伟国防科学技术大学

学位级别：硕士

图像分割是图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的重要基础技术,其目的是将图像分割成互不相交具有不同性质的几部分。图像分割的结果会直接影响后续处理过程的效果,很大程度上会直接影响整个视觉系统的性能。图像分割问题依然是图像... 详细信息

图像分割是图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的重要基础技术,其目的是将图像分割成互不相交具有不同性质的几部分。图像分割的结果会直接影响后续处理过程的效果,很大程度上会直接影响整个视觉系统的性能。图像分割问题依然是图像处理中面临的一个具有挑战性的难题,因为针对不同类别的图像需要不同的图像分割方法解决图像分割问题。本文主要针对基于显著性检测的图像分割方法和基于活动轮廓模型的图像分割方法进行了系统研究、实现、应用与改进。图像分割的目的就是找到目标区域或目标的轮廓,本文将从区域和轮廓两个方面研究图像分割方法,论文主要工作如下:1.研究了图像分割各类方法的理论,对目前已经提出的图像分割方法进行了分析,实现了经典图像分割方法、基于图像显著性检测的图像分割方法以及基于活动轮廓模型的图像分割方法中的经典算法。2.系统研究了图像显著性检测算法,通过结合图像显著性检测算法和mean-shift聚类算法实现了对图像中显著目标的分割提取,应用到火灾检测系统中,可以有效分割提取图像中的火焰区域。3.系统研究并实现了GAC、C-V、LBF等活动轮廓模型,并通过仿真实验分析了各模型的优缺点。4.针对SBGFRLS活动轮廓模型的特点提出了改进方案,主要改进了模型中的SPF函数,使SPF函数同时结合了图像的全局信息和局部信息,SPF函数能够控制曲线的演化方向并使得曲线能够在目标边界停止演化,改进的模型可以有效地检测目标的曲线轮廓,并且使得改进模型能够有效处理噪声图像且对初始曲线位置的不敏感。

关键词：图像分割显著性检测 mean-shift 活动轮廓模型水平集方法图论火灾检测

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基于改进C-V模型的图像分割算法

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数据通信 2015年第3期 31-35页

作者：蔡园园徐磊上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

Chan-Vese模型是一个基于区域的几何活动轮廓模型。它能较好的改善基于边缘信息模型的边缘泄露、抗噪能力差等问题,但是演化速度太慢,对目标和背景灰度差较小的图像分割效果不好,而且也处理不了低对比度和模糊边界的复杂图像。因此,本... 详细信息

Chan-Vese模型是一个基于区域的几何活动轮廓模型。它能较好的改善基于边缘信息模型的边缘泄露、抗噪能力差等问题,但是演化速度太慢,对目标和背景灰度差较小的图像分割效果不好,而且也处理不了低对比度和模糊边界的复杂图像。因此,本文就此问题提出改进。首先引入图像增强算子,它可以扩大目标和背景的灰度差,改善图像的分割效果和速度。由于C-V模型仅考虑了图像各区域的均值信息而没有考虑图像的局部信息,尽管其能得到图像的分割结果,但是存在分割误差。因而将移动因子引入到改进C-V模型。并且在此基础上,引入惩罚项,避免水平集函数在演化过程中重新初始化。实验表明:本方案不仅可以增大目标和背景的灰度差,能够处理对比度较低,模糊边界的图像,而且大大提高了C-V模型的收敛速度和分割精度。在实际应用中具有很强的应用价值。

关键词：活动轮廓模型 C-V模型图像增强算子移动因子惩罚项

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基于互信息和Demons医学图像配准的算法研究

基于互信息和Demons医学图像配准的算法研究

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作者：唐祚辽宁师范大学

学位级别：硕士

随着医学影像技术的发展,基于医学影像技术的图像配准发挥着越来越重要的作用并成为近年来的研究重点、热点。医学图像配准主要将CT图像、核磁共振MRI、PET(Positron Emission Tomography)等影像用于图像匹配、图像融合及立体定向放射... 详细信息

随着医学影像技术的发展,基于医学影像技术的图像配准发挥着越来越重要的作用并成为近年来的研究重点、热点。医学图像配准主要将CT图像、核磁共振MRI、PET(Positron Emission Tomography)等影像用于图像匹配、图像融合及立体定向放射治疗等方面。医学图像配准是为了实现一幅图像与另一幅图像通过寻找一种空间变换,使两幅图像的对应点达到空间上的一致,从而使两幅图像进行融合和匹配。然而,实际应用表明,医学图像配准在配准精度、速度、自动化以及鲁棒性等各方面仍面临诸多困难和挑战。为此,本文针对脑部医学图像通过传统弹性配准方法在医学图像应用上计算量大、处理速度慢等问题进行了研究,分别对互信息与Demons配准算法进行了总结并在原理论的基础上提出新的改进方案。通过实验结果可以得出,改进方案在稳定性,鲁棒性等方面均有明显的提高。本文的主要工作和研究成果如下:(1)考虑图像局部轮廓和全局变化信息,提出一种基于活动轮廓模型的医学图像配准方法,该方法结合三次B样条插值、活动轮廓模型、互信息和LBFGS的优化算法针对脑部图像实现配准,实验结果证明新算法与传统算法相比效果更好。(2)研究Demons衍生出的系列经典配准算法在医学图像上的应用,发现其存在计算复杂、方向信息不足等问题。为此,我们提出一种基于小波变换理论的频域Demons配准处理方法,利用小波变换能够对各个尺度、方向和位置实现较好定位的优势,通过高频、低频的图像变换反映出图像的特征信息。实验结果证明了算法是有效的并且具有很强的鲁棒性。

关键词：活动轮廓模型互信息医学图像配准 Demons算法

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噪声鲁棒的偏微分方程图像分割模型

噪声鲁棒的偏微分方程图像分割模型

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作者：刘金彦重庆大学

学位级别：硕士

图像分割是图像分析和计算机视觉领域的一个至关重要问题。它的主要目标是把给定的图像划分成一系列有意义的区域,同时从这些区域中选取最感兴趣的目标区域,便于后续的图像处理。目前为止,包括活动轮廓模型在内的大量好的方法已经广泛... 详细信息

图像分割是图像分析和计算机视觉领域的一个至关重要问题。它的主要目标是把给定的图像划分成一系列有意义的区域,同时从这些区域中选取最感兴趣的目标区域,便于后续的图像处理。目前为止,包括活动轮廓模型在内的大量好的方法已经广泛应用于图像分割。近年来,基于水平集的活动轮廓模型,由于实现方法简单并且有较好的分割效果,已经成为图像处理领域的一个热门研究课题,深受国内外广大学者的普遍关注。活动轮廓模型主要分为两类:基于边缘的模型以及基于区域的模型。与边缘活动轮廓模型相比,区域活动轮廓模型有更多的优势,比如,可以更准确地提取图像的弱边缘与模糊边缘,对初始轮廓的大小和位置不敏感,更重要的是对噪声具有较强的鲁棒性。本学位论文讨论区域活动轮廓模型,主要针对现有活动轮廓模型不能准确分割弱边缘、模糊边缘和被噪声严重污染的图像的问题。围绕C-V模型、RSF模型和Zhang模型等几个知名的区域活动轮廓模型展开研究,探讨这些模型对噪声敏感的原因,提出新的噪声鲁棒的水平集演化模型。所做主要工作如下:针对噪声图像,基于曲线演化理论和水平集方法,提出一个对噪声鲁棒的水平集分割模型。利用图像的局部和全局信息,构造新的速度函数,得到一个水平集演化偏微分方程。实验表明,该模型对含有高噪声的合成图像和真实图像有很好的分割效果,同时能准确提取弱边缘和模糊边缘,对轮廓初始化有较强的鲁棒性,具有一定的应用前景(例如对皮肤损伤图像的分割)。此外,与C-V模型和Zhang模型比较,本文模型在收敛速度和分割效果方面有更大优势。

关键词：图像分割水平集方法活动轮廓模型偏微分方程

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基于变分框架的数字图像分割与CT图像重建问题研究

基于变分框架的数字图像分割与CT图像重建问题研究

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作者：邹庆华深圳大学

学位级别：硕士

图像分割就是在整幅图像中提取人们感兴趣的区域(前景或目标),同时在提取的过程中得到相对应的边缘轮廓。图像分割在其出现的几十年中由最初的几十种分割方法已经发展到现在的数千种分割方法。而在这些方法中,基于变分框架的图像分割方... 详细信息

图像分割就是在整幅图像中提取人们感兴趣的区域(前景或目标),同时在提取的过程中得到相对应的边缘轮廓。图像分割在其出现的几十年中由最初的几十种分割方法已经发展到现在的数千种分割方法。而在这些方法中,基于变分框架的图像分割方法以其自身独有的优点受到越来越多的人的广泛关注。图像重建,就是用外部测量的数据通过数字处理技术得到三维物体的形状信息技术,医学CT图像重建是其中重要的一个应用。CT是从一个x射线源发射出x光,穿过三维物体打到接收器上,然后通过一系列相关处理得到外部测量数据。CT图像重建就是从这些外部测量数据中获得三维图像的二维切片。通过这项技术,人体内部的病变组织即可一览无遗。本学位论文对基于变分框架下的图像分割和CT图像重建问题展开了研究,重点探讨了从水平集函数表达式方面对已有模型的改进,提出了一个新的分割模型以及在变分框架内将整变分正则的变体Mumford Shah正则引入到CT图像重建的能量函数中,从而得到了一个新的CT图像重建模型。具体工作如下:1.提出了一个结合全局和局部信息的自适应图像分割新模型。考虑到一般的灰度不同质的图像,其灰度值的变化往往满足离边缘越近,其灰度值就会呈现不同质,在远离边缘的地方其灰度值就会呈现出同质的特性,本文定义一个自适应参数,通过控制参数值的大小来控制图像局部信息与全局信息的权重。为了进一步提高算法的计算有效性,通过对水平集函数进行高斯滤波来避免水平集函数的重新初始化。新提出的模型既考虑了图像分割区域的均值信息又考虑了不同质图像的特征,从而克服了图像灰度不同质对分割结果的影响。2.提出一种基于Mumford Shah整变分最小的稀疏角度CT图像重建方法。通过定义一个新的能量函数,将CT图像重建和图像分割整合到同一个变分框架内,由此得到的结果一般包含两个子结果。一个是去除噪声的重建图像,另一个就是第一个结果相对应的边缘。在具体实施的过程中,交替方向法被提出来实现模型的优化。新模型分为三步,第一步是图像重建,第二步边缘提取,第三步图像去噪。然而这三步并不是彼此孤立存在的,前一步的结果直接影响着后一步结果。除此之外,这样的一个三步优化能够更灵活地处理不同情况下的CT图像,例如在CT图像噪声很严重的情况下,第三步的循环就可以多进行几次。最后实验结果也显示出新提出的模型较之传统的基于整变分最小的重建模型而言有更好的重建结果以及清晰的边缘轮廓。

关键词：图像分割活动轮廓模型 CT重建 Mumford-Shah TV 水平集变分方法

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一种新型的视盘分割方法

引用

计算机与数字工程 2015年第7期43卷 1333-1336,1364页

作者：董琳赵尔敦刘心馨曾子韬华中师范大学计算机学院武汉430079

视盘的检测对于眼底图像分析和计算机辅助诊断视网膜神经疾病有重要意义。论文提出了一种新型的视盘分割方法,新方法的思想是在去除血管的背景图像应用梯度向量场GVF活动轮廓模型。首先,从原始图像获取部分背景图像的像素,即获得在去除... 详细信息

视盘的检测对于眼底图像分析和计算机辅助诊断视网膜神经疾病有重要意义。论文提出了一种新型的视盘分割方法,新方法的思想是在去除血管的背景图像应用梯度向量场GVF活动轮廓模型。首先,从原始图像获取部分背景图像的像素,即获得在去除图像中血管像素之后的部分像素,然后利用取得部分背景的像素重塑整个背景图像,最后在恢复的背景图像中应用GVF活动轮廓模型分割出视盘,GVF Snake模型的初始曲线为Hough circle。选取了不同的眼底医学图像进行了大量的实验,结果表明论文算法的分割结果十分准确,具有较好的分割效果。

关键词：视盘分割活动轮廓模型 GVF

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基于多尺度小波边缘检测改进GVF snake的颈部淋巴结超声图像轮廓提取

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计算机应用与软件 2015年第4期32卷 186-190页

作者：费勤水张榆锋陆玉婧章克信万国盛崔龙芳云南大学信息学院云南昆明650091 昆明医学院第二附属医院云南昆明650101

提取超声图像的轮廓对医学诊断有着积极意义。然而,由于超声图像具有目标与背景间对比度低、信噪比低等特点,以往的边缘检测算法在解决图像噪声、精确定位边缘以及获得连续光滑的边缘线之间的矛盾均未得到理想的效果。GVF snake能较好... 详细信息

提取超声图像的轮廓对医学诊断有着积极意义。然而,由于超声图像具有目标与背景间对比度低、信噪比低等特点,以往的边缘检测算法在解决图像噪声、精确定位边缘以及获得连续光滑的边缘线之间的矛盾均未得到理想的效果。GVF snake能较好地解决以上矛盾,且具有更大的捕获范围和更强的凹陷域收敛性。但GVF snake初始轮廓线需手工勾勒,不仅比较繁琐,而且目标提取的结果在很大程度上受人工初始化的影响。为此,提出一种多尺度小波变换模极大值与GVF snake算法结合的方法来提取颈部淋巴结超声图像轮廓。该方法首先运用小波变换模极大值多尺度边缘检测算法得到目标图像的边缘图,再在边缘图上分别选取上、下、左、右四个不同方向若干个特征点,即可自动获得较为客观的初始轮廓线,最后利用GVF snake模型提取图像的精确轮廓。实验表明该方法能得到目标图像连续光滑的轮廓线,同时比GVF snake提取的轮廓更加精确,更能反映轮廓的局部细节。此外,由于初始轮廓更加接近给定图像的真实边缘,从而减少了梯度矢量流力场迭代(GVF)次数,提高了轮廓的收敛速度。

关键词：淋巴结超声图像多尺度分析小波变换梯度矢量流活动轮廓模型轮廓提取

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基于初始轮廓预测模型的并行图像分割方法

基于初始轮廓预测模型的并行图像分割方法

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作者：彭延军王元红张帅山君良贾瑞生 266590 山东省青岛市经济技术开发区前湾港路579号山东科技大学

本发明公开了一种基于初始轮廓预测模型的并行图像分割方法，它采用多级结点计算机系统，将总机节点接收需要处理的三维断层序列医学CT图像，将这些序列图像分成组派送到二级节点；每个二级节点接受分组图像后，利用初始轮廓预测模型预... 详细信息

标准号: CN103886604B

本发明公开了一种基于初始轮廓预测模型的并行图像分割方法，它采用多级结点计算机系统，将总机节点接收需要处理的三维断层序列医学CT图像，将这些序列图像分成组派送到二级节点；每个二级节点接受分组图像后，利用初始轮廓预测模型预测图像的初始轮廓曲线，再分配给三级节点；三级节点的主处理机接收需要处理的图像，将的分割问题分为不同的子任务通过MPICH发送到各个三级节点的从处理机上，从处理机将子任务计算完成之后，再将各个处理结果发送给主处理机进行合成，也即三级节点的主、从处理机系统完成单幅图像的分割。本发明同时解决了活动轮廓模型的轮廓曲线初始化问题和提高图像分割算法计算速度问题。

关键词：三级节点初始轮廓二级节点预测模型主处理机分割活动轮廓模型图像分割算法处理机系统医学CT图像处理机并行图像单幅图像断层序列分组图像节点接收轮廓曲线任务计算速度问题序列图像预测图像总机初始化计算机系统配给结点三维合成图像

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基于区域显著性的活动轮廓分割模型

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计算机研究与发展 2012年第12期49卷 2686-2695页

作者：白雪飞王文剑梁吉业山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006

提出一种新的活动轮廓分割模型,结合视觉显著性检测机制自动获取待分割图像中目标物体的先验形状信息,并自适应地构造初始轮廓,从而降低了初始轮廓位置对分割算法的影响.同时实现了活动轮廓模型对图像的自适应分割和自动分割,使得分割... 详细信息

提出一种新的活动轮廓分割模型,结合视觉显著性检测机制自动获取待分割图像中目标物体的先验形状信息,并自适应地构造初始轮廓,从而降低了初始轮廓位置对分割算法的影响.同时实现了活动轮廓模型对图像的自适应分割和自动分割,使得分割结果更符合人类视觉感知特性.实验结果表明,该模型有较好的分割效果,迭代次数少,且运行时间短.

关键词：图像分割视觉显著性活动轮廓模型曲线演化水平集方法

来源：评论

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