交互式流域算法在医学图像分割中的应用

本文首先介绍了流域算法的基本思想、基本原理以及流域变换过程中所存在的问题,回顾了为加快流域变换的计算而进行的大量研究工作,然后利用区域信息、结合交互式流域变换分割医学图像,实验结果表明该方法能有效地解决流域变换中的过度分割问题。     

一种基于小波和分水岭算法的图像分割方法

用分水岭方法进行图像分割时,容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和分水岭算法的图像分割方法,该方法首先利用小波变换产生多分辨率图像,然后对最低分辨率图像进行应用标记的分水岭分割,得到初始的分割区域,最后利用区域标记和小波反变换,得到高分辨率图像的分水岭分割结果,从而较好地解决了分水岭变换方法中的过度分割问题。     

一种基于小波和分水岭算法的图像分割方法

用分水岭方法进行图像分割时，容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点，提出了一种基于小波变换和分水岭算法的图像分割方法，该方法首先利用小波变换产生多分辨率图像，然后对最低分辨率图像进行应用标记的分水岭分割，得到初始的分割区域，最后利用区域标记和小波反变换，得到高分辨率图像的分水岭分割结果，从而较好地解决了分水岭变换方法中的过度分割问题。     

一种改进的医学图像分水岭分割算法

为了提高医学图像分割的准确性, 针对分水岭分割算法中的过分割问题, 提出了一种改进的医学图像分水岭分割算法。该算法首先在分水岭变换前进行预处理初步分割, 主要包括多尺度形态学滤波、多尺度梯度算子计算、自适应标记提取以及分水岭变换; 然后在初步分割变换后, 通过基于邻接图的区域灰度相似性与边界相似性相结合的合并准则, 对分割后的区域进一步合并。实验结果表明, 新算法有效地解决了分水岭算法的过分割问题, 具有较强的抗噪性能和边缘定位能力, 能够满足医学图像的分割要求。     

流域变换算法中过度分割的平滑解决方法

流域变换是数学形态学中用于图像分割的经典方法,应用十分广泛,但其过度分割问题一直未得到很好的解决。本文首先介绍了流域变换算法的思想,以及引起过渡分割的原因;然后,提出一种解决过度分割问题的快速方法--平滑算子,并通过理论手段证明了该方法的有效性。实验结果表明,该方法是解决流域分割中过渡分割问题的有效方法法。     

一种基于先验知识的分水线彩色图像分割方法

提出了一个结合彩色信息的分水线图像分割方法，在LUV颜色空间的分水线图像上，使用贝叶斯推理的图像分割方法。对图像进行LUV彩色空间上的分水线变换，在分水线图像上进行基于彩色信息的各个区域能量的计算，通过选择最小能量的目标，依次找出最理想的目标区域。设计了一个先验密度惩罚图像当中分水线变换后的相似的区域，图像分割进而变成对目标子集的最大后验估计。逐步地找出最理想目标区域和背景区域。这一方法同时结合使用了彩色信息和空间信息；可以有效地解决分水线变换后的过分割问题，利用了先验知识和彩色信息。实验结果显示，该方法有较好的分割结果。     

一种新的多区域肝脏CT图像分割方法

肝脏CT图像分割是肝脏计算机辅助诊断系统中最关键的部分,也是医学图像分割中的一个难点.已有的算法一般只能分割出多区域肝脏CT图像中某一区域,针对这一问题,提出了一种新的多区域肝脏CT图像分割方法.首先利用自动双阈值方法进行初步分割,然后利用图像的灰度信息及相邻肝脏CT图像的面积、形状变化比较小等信息来进行多区域肝脏CT图像分割.通过仿真实验,证明该方法能够准确、快速的对多区域肝脏CT图像进行自动分割.     

基于Level Set方法的医学图像分割

对图像分割进行了研究,这是医学图像处理中的关键问题之一。提出了一种结合Fast Marching算法和Watershed 变换的医学图像分割方法。首先用非线扩散滤波对原始图像进行平滑，然后利用Watershed算法对图像进行过度分割，最后用改进的Fast Marching方法对图像进行分割。除此之外，根据区域之间的统计特性的相似度重新定义了Fast Marching 方法的速度函数。实验结果表明，该方法能够快速、准确地得到医学图像的分割结果。     

基于区域信息的水平集医学图像分割

医学图像分割是医学诊断中非常重要的部分,针对医学图像分割往往出现边缘泄漏和不完全分割等问题,本文提出一种基于区域信息的水平集图像分割方法。该方法通过引入符号压力函数来取代传统的停止函数,可以有效地解决曲线初始位置敏感的问题,同时使得演化曲线摆脱了单方向演化的缺陷,演化曲线根据区域信息来选择演化方向.通过构造新的速度函数可以有效地控制速度大小,当演化曲线接近目标边缘时,速度值较小,可以有效避免边缘泄漏.当曲线远离目标边缘时,速度值很大,节省演化所需的时间.     

基于边缘信息C_V模型的医学图像分割方法

图像分割是医学处理中的重要研究内容之一,提出一种基于边缘信息的改进的C_V模型的医学图像分割方法.在模型中增加了表征边界特征的项,利用图像的边界信息与区域信息为分割服务,克服了传统C_V模型不能利用图像的梯度信息的不足.并对C_V模型的区域信息项进行了改造,改变了传统C_V模型中均值取值的定义,提高了对灰度层次丰富的图像分割能力.增加了距离函数惩罚项,将距离函数重新初始化的过程并入整个水平集框架模型中,极大地提高了曲线演化与分割速度.实验表明该模型是有效的医学图像分割方法.     

多级水脊线算法在二维医学超声图像中的应用

以肝囊肿超声图像为例,介绍一种新的医学超声图像的分割方法：多级水脊线分割算法在医学二维超声图像分割中的应用。由于斑点噪声和超声衰减产生的假象,二维和三维超声成像中的图像分割问题一直是公认的一大难点。本文采用由若干数学形态学辅助的水脊线方法提取超声图像中的肝囊肿边缘,取得了相当令人满意的结果,这为进一步的图像处理和化疗等治疗手段奠定了必要的基础。该方法自动选择并分割图像中的主要目标对象,从而克服了传统水脊线算法中常见的过分割和改进水脊线算法中半自动的缺陷。     

基于RGB彩色空间的图像分割研究

图像分割是图像处理中的主要问题,图像分割效果的好坏直接影响图像分析的结果。彩色图像分割是指将彩色图像分割成各具特性的区域并提取出其中感兴趣的目标,为后续图像处理工作奠定基础。针对彩色图像梯度图进行分水岭分割会造成过分割的问题,比较阈值分割、最大类间方差分割和最大熵分割等图像分割方法,提出一种基于遗传算法改进最大熵的彩色图像分割方法。实验结果表明,该图像分割算法灵活性强,可以有效地分割彩色图像。     

结合分水岭算法的水平集医学图像分割方法

由于医学图像中的复杂目标通常难以被完全分割,提出标记分水岭与改进型Li模型的组合图像分割算法。改进型Li模型构造了符号压力函数来取代传统的停止函数,解决了曲线单向演化的问题。标记分水岭具有较强的抑制噪声的能力,对医学图像的弱边缘具有较强的捕获能力。所以首先运用标记分水岭算法对图像进行预分割,快速准确定位目标区域边缘信息。再引入改进型Li模型算法,通过符号压力函数来指引曲线演化方向,控制演化速度大小,实现对复杂目标的完全分割。实验结果表明:全局信息和边缘信息都能被获得,该组合算法对医学图像中的复杂目标的分割效果较满意。     

基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法

提出了一种基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法，采用多尺度结构元素对输入图像并行滤波，并对结果图像进行基于小波变换的图像信息融合。针对小波分解的不同频率域，选择不同的融合规则，既抑制噪声又保持目标轮廓信息。最后，采用最大熵法自适应确定算法的初始阈值，并给出一种有效的区域合并方法来优化分割结果。实验证明，采用此分割方法可以获得较好的分割结果。     

基于分水岭算法的图像分割方法研究

图像分割是图像处理中的一项关键技术,在图像工程中占据着重要的位置.随着信息技术的快速发展,它在地质、环保、气象、医疗等领域有着广泛的应用.常见的分割算法包括阈值分割方法、边缘榆测方法、区域提取方法和结合特定理论工具分割方法.利用了分水岭算法的原理及特点,针对算法所产生的图像过分割问胚,采用形态学处理函数,以典型的pears图像为例.用MATLAB 7.0图像处理软件,进行厂仿真研究.结果表明,利用分水岭算法和形态学处理函数,使得图像中相连的多个对象被分割成多个单对象,实现了图像的有效分割,并尽可能地减少或消除了过分割现象.     

基于形态学的显微细胞图像处理与应用

为提高医学诊断的准确率和效率,提出了基于形态学的显微细胞图像分析理论来完成对图像的分类、识别与分析.首先,对图像边缘检测算法及流域分割算法进行介绍,设计了完整的基于形态学的显微细胞图像处理方法,有效解决了图像处理中遇到的光照不均匀、染色产生的斑点等问题.然后,在图像分析阶段,把显微细胞图像形态学分析应用到血液病诊断中,同时做了细胞计数及形态参数提取并给出验证结果,最后再对细胞病医学诊断做了初步的理论尝试,研究结果与实际值相比误差小于3%.实验表明本文提出的图像分析理论在细胞病医学诊断上具有一定的应用价值.     

Object density-based image segmentation and its applications in biomedical image analysis

In many applications of medical image analysis, the density of an object is the most important feature for isolating an area of interest (image segmentation). In this research, an object density-based image segmentation methodology is developed, which incorporates intensity-based, edge-based and texture-based segmentation techniques. The proposed method consists of three main stages: preprocessing, object segmentation and final segmentation. Image enhancement, noise reduction and layer-of-interest extraction are several subtasks of preprocessing. Object segmentation utilizes a marker-controlled watershed technique to identify each object of interest (OI) from the background. A marker estimation method is proposed to minimize over-segmentation resulting from the watershed algorithm. Object segmentation provides an accurate density estimation of OI which is used to guide the subsequent segmentation steps. The final stage converts the distribution of OI into textural energy by using fractal dimension analysis. An energy-driven active contour procedure is designed to delineate the area with desired object density. Experimental results show that the proposed method is 98% accurate in segmenting synthetic images. Segmentation of microscopic images and ultrasound images shows the potential utility of the proposed method in different applications of medical image processing.     

几种常用CT图像分割算法分析和探讨

图像分割是数字图像处理的一个经典难题。其分割质量的好坏直接影响到图像处理的后续工作。因而在理论研究和实际应用中受到研究人员的广泛重视。本文在总结了过去的分割方法基础上,就目前常用几种分割方法进行实验研究。主要包括阈值分割、LOG算子分割、FCM聚类分割、分水岭分割,并结合CT图像进行图像分割。文章阐述了各种分割方法的概念及原理,并在此基础上对分割结果进行了分析和探讨,得出各种方法的优点和不足。这些实验结论将为后续研究提供科学依据。