基于ECCC的细胞图像分割算法

针对粘连细胞图像,提出ECCC(Eleven Components Chain Code)链码分割算法。首先对细胞边缘二值图像进行链码统计和边缘拐点检测,新算法对Freeman链码进行了改进,在链码中加入表示边缘拐点的新的链码元素,然后计算边缘拐点的链码差来筛选真实分割点,最后对分割点线性插值实现粘连细胞分割。实验结果表明,针对2粘连和3粘连细胞,ECCC法的分割成功率分别为100%和98%,平均耗时分别为0.42 s和0.67 s,比传统链码分割法减少了近55%的计算量,在复杂的细胞图像分割中具备一定的有效性和可行性。     

基于稀疏轮廓点模型的彩色重叠细胞图像分割

根据对细胞轮廓结构的分析,提出了描述细胞轮廓特征的稀疏轮廓点模型.该模型将细胞轮廓划分为强轮廓和弱轮廓2部分,并用一系列稀疏的轮廓点来近似表示细胞轮廓.在该模型的基础上,算法综合了彩色图像处理与灰度图像处理的方法,首先提取细胞与背景交界处的强轮廓作为基准轮廓.然后提出了一种环形动态轮廓搜索算法,沿着基准轮廓搜索位于重叠细胞区域的弱轮廓.经过轮廓搜索算法获得细胞的稀疏轮廓点组成初始轮廓,采用GVF(gradient vector flow) Snake模型进行细胞的精确分割.通过对2个细胞图像数据集的图像样本进行的分割实验验证了算法对于分割单细胞图像、同种颜色重叠细胞图像和不同颜色重叠细胞图像的准确性.     

一种重叠红细胞图像的分离方法

细胞图像中经常出现重叠(或者粘连)现象,利用红细胞是近似圆形的这一先验知识,用粒度测量来获取红细胞半径R,对重叠区域轮廓上的每个非凹陷点,估计其所对应的圆心点,这些圆心点聚集成各个细胞的中心区域,对每一个中心区域,采用半径为R的圆形结构元进行一次膨胀操作,然后和原二值图像进行交集运算,将其结果作为对各个细胞形状的估计。实验结果表明,该方法能得到比较满意的分离效果,亦适用于其他近似圆形的细胞或者颗粒的重叠区域图像的分离。     

基于区域特性的交互式图像分割方法及其应用

交互式图像分割方法因其能够处理复杂的图像而得到了广泛的研究。章提出了一种基于代理机模的交互式图像分割方法。代理机是完成特定的模块,它通过控制界面和汇报界面实现与操作的交互。     

一种基于数据融合的医学图像分割方法

针对一类纹理特征明显的医学图像,提出了一种融合纹理信息和灰度信息的图像分割方法,设计了基于金字塔结构的区域增长分割算法,该方法在区域内部结合使用纹理信息和灰度信息,在区域边缘部分则充分利用灰度信息,计算结果表明,该方法对某一类医学图像能够获得较好的分割效果。     

显微细胞图像的自动分割

由于细胞组织本身的复杂特性以及显微镜的影响,细胞图像的分割成为图像分割中的一大难题,考虑到边缘检测可以准确的为分割提供边缘点,提出了基于区域一致性测度的边缘检测算法,针对细胞图像的特点,实现其初始轮廓的自动获取,运用活动轮廓模型对初始轮廓进行优化,从而达到在大样本条件下直接对彩色细胞图像自动分割的目的。     

基于小波分形的图像分割算法

皮鞋内腔的自动测量是当今国内外都没有解决的难题。国外通常采用接触式测量,用传感器与皮鞋内腔接触获得数据。这种测量方法存在精度不高的缺点。重庆大学ICT中心在多年ICT研究的基础上提出了用工业CT来解决长期困扰皮鞋工业的难题。皮鞋内腔CT测量仪获得皮鞋的断面图像以后,由于工业CT通过断层扫描获得的图像通常会产生伪影见图1,它是图像中与被检物的物理参数分布没有对应关系的部分,因此图像质量不是非常理想,要对重建出来的图像进行准确的分割,才能够根据分割后的图像进行测量,进而根据多个断面的     

医学图像分割方法综述

图像分割是一个经典难题,随着影像医学的发展,图像分割在医学应用中具有特殊的重要意义.本文从医学应用的角度出发,对医学图像分割方法,特别是近几年来图像分割领域中出现的新思路、新方法或对原有方法的新的改进给出了一个比较全面的综述,最后总结了医学图像分割方法的研究特点.     

图像分割研究综述

图像分割是指将一幅图像分解的若干互不交迭区域的集合,是图像处理与机器视觉的基本问题之一。本文对常见的分割方法按照数据驱动与模型驱动两大类型进行了综述,并介绍了图像分割中的物理模型与随机场模型、半自动分割策略、图像分割的定量评价方法等。     

基于形态学滤波和分水线算法的目标图像分割

提出了一种基于形态学的目标图像区域划分方法。该方法先利用形态学滤波消除不同尺度的噪声和微小干扰区域对目标图像的影响，再利用改进的分水线算法对目标图像进行区域划分，得到目标图像的基本结构。为了消除传统分水线算法引起的过分割现象，本文还给出了一种新的过分割区域合并算法。该方法能够把复杂的目标图像分割成为一系列反映目标基本结构特征的简单区域．为目标的描述和识别提供了方便。实际图像的处理结果显示这种方法行之有效。     

粘连细胞分割算法的研究与实现

以粘连细胞分割为例,提出了一种基于分水岭算法的图像分割算法.算法对分水岭分割之前的距离变换和求种子点进行了改进,得到了较好的分割效果.实验证明,该算法较好地完成了粘连细胞的分割任务.     

一个显微图象分析软件系统IMAGE—A的设计与实现

本文介绍了一个显微图象分析软件系统IMAGE_A的设计和实现.它基于数学形态学理论,这个系统包含由图象变换、形状分析、纹理分析、辅助功能四个基本部分构成的图象分析系统软件,及在这个系统软件基础上开发的一个应用项目:胸腹水涂片癌细胞辅助识别系统Cell.     

对一种快速边缘跟踪算法的讨论

本文首先介绍了一种快速边缘跟踪算法的原理,然后针对如何提高该算法的处理速度所涉及的问题进行了深入的讨论．     

一种多幅数字图像的快速隐藏算法

提出了一种多幅数字图像隐藏技术,基于数字图像处理中的逐行扫描算法的思想给出了一种两幅图像隐藏于一幅图像的快速算法.实验结果证明,该方法简单易行,具有很好的安全性.     

HSV颜色空间的彩色图像数字水印算法

提出了一种新的基于HSV颜色空间的彩色图像数字水印算法.该算法采用彩色图像作为水印嵌入到原始彩色图像中.算法根据HSV颜色空间的特点,首先将RGB格式的彩色水印图像转换到HSV颜色空间内,然后分别将水印图像的H、S、V三层进行分块DCT变换,对每一个子块保留左上角的系数,将其它的系数替换为0,得到嵌入矩阵,使得嵌入的有效信息大为减少.再将原始彩色图像转换到HSV域内,对原始图像的H、S和V平面进行分块DCT变换后,将变换后的H、S、V层水印信息分别嵌入到原始图像的H、S和V层变换后的中频和低频系数中,最后通过DCT逆变换和颜色空间转换,将嵌入水印的图像转换成RGB的图像,得到嵌入水印的图像,完成水印的嵌入过程.水印图像小于载体图像,利用冗余嵌入提高了水印的鲁棒性.     

一种改进的基于模板匹配的显微细胞图像拼接算法

医学显微图像的拼接是后序医学图像处理和医疗诊断的关键。基于对医学显微图像拼接的研究,提出了一种改进的基于模板的图像拼接算法。该算法将一幅图像的模板在另一幅图像上平移,对两幅图像重叠区域作相关性计算,从而获得最佳匹配位置,实现图像的拼接。实验结果证明该算法精度高、速度快。     

基于MC算法的CT序列图像快速成型文件生成方法

快速成型技术在医学领域有着广泛而重要的应用,为了从医学图像中得到快速成型文件,详细论述了MC(marchingcubes)算法生成STL文件的步骤及需要注意的问题,并将其与轮廓连接生成STL文件的方法进行比较,说明了所提方法优势及可行性。方法先对CT序列图像进行阈值分割、区域增长等图像预处理,然后用MC算法得到用三角片组成的几何模型,最后根据文件格式标准,生成STL文件,其中着重讨论了STL文件中三角面片顶点顺序如何确定这一问题。     

运用区域标定自动机的文字图像拼接算法

本文提出了一种新的文字图像的匹配拼接算法。运用基于区域标定自动机的方法获得重叠图像的特征匹配点,利用特征点的匹配可成功实现倾斜的灰度文字图像及无倾斜二值文字图像的平滑拼接。实践结果表明,方法拼接效果良好,能有效地克服图像质量的影响,当灰度图像的灰度值相差较大并且图像具有旋转时,也能实现对图像的拼接。     

基于Harris-Laplace特征区域的遥感图像水印算法

针对现有遥感影像数字水印算法多为全局水印算法,抵抗旋转、行列剪切、水平镜像以及联合几何攻击能力较差,提出一种基于Harris-Laplace特征区域的局部化遥感影像水印算法。算法依据密钥生成一个随机序列,对其实施二值化,并选取一段作为待嵌入的数字水印;在宿主遥感影像中提取Harris-Laplace特征点,并依据其确定水印嵌入特征区域;最后,根据待嵌入的水印信息,将所选特征区域进行圆环划分,利用奇偶量化方法将水印嵌入其中。实验证明该算法对JEPG压缩、噪声及滤波等常规信号处理具有较好鲁棒性的同时,能够更好地抵抗旋转、缩放、平移及其联合等几何攻击。