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基于形态学重构运算的医学图像分割 总被引:6,自引:1,他引:6
医学图像分割是高层次医学图像理解和解释的前提条件,其目的是通过提取描述对象的特征,把感兴趣对象从周围环境中分离出来。文章在形态学基本运算的基础上,介绍了形态学重构运算和形态学图像分割的基本流程,最后用形态学重构运算对脑部MRI图像进行了分割,实验结果表明,这一方法可成功地将脑髓分割出来。 相似文献
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基于柔性数学形态学的医学图像边缘提取 总被引:2,自引:0,他引:2
医学图像边缘提取,尤其是病灶部位的边缘提取,是医学图像处理中非常重要的预处理步骤,边缘提取的质量决定了图像的最终处理结果。人们一般习惯于用微分算子和梯度形态学算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,也不能提取边缘细节。文章在阐述了数学形态学一般原理与方法及柔性数学形态学原理与性质的基础上,将柔性数学形态学用于左肺上叶周围型肺癌CT图像边缘提取。实验结果表明,这一方法比微分算子和形态学边缘梯度算子更能有效地滤除噪声并将肺部轮廓和肿瘤的大小与边缘准确地提取出来。 相似文献
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在木材分选过程中,能否精确提取缺陷轮廓是提高分选准确率的重要因素。本文讨论了提取木材缺陷轮廓的疗法,应用了遗传算法与数学形态学4相结合的方法对缺陷图像进行图像分割,最终提取出缺陷边缘,开与使用他统方法进行图像分割后提取出来的缺陷边缘结果相对比。对比结果显示,经过遗传算法和数学形态学进行图像分割,最后得到的小材缺陷轮廓更加消晰,连贯,易于识别。 相似文献
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复合型数学形态学医学图像边缘提取 总被引:4,自引:0,他引:4
医学图像边缘提取是医学图像处理中一项非常重要的工作和预处理步骤,边缘提取的质量决定了图像的最终处理结果。一般说来,人们习惯于用基于梯度和基于模板的算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,因而给噪声图像边缘提取带来了困难。论文在阐述了数学形态学一般原理与方法的基础上,提出了一种新的复合型数学形态学医学图像边缘提取算法。实验结果表明该算法对噪声医学图像边缘的提取效果好,它不仅能成功地提取目标图像边缘,而且能很好地滤除噪声。 相似文献
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针对传统的多相Chan-Vese模型在进行多区域分割时容易产生空相位的问题,提出了一种改进的新的医学图像分割算法;该算法结合Chan-Vese模型、数学形态学、复合多相水平集分割算法,通过迭代腐蚀操作提取医学图像的轮廓,利用添加了复合多相水平集算法的Chan-Vese模型对医学图像进行分割,通过迭代膨胀操作复原图像;实验结果和分析表明,采用该算法很好地解决了医学图像分割过程中容易出现的多区域分割问题,减少了空相位的产生,而且对图像边缘有很好的分割效果。 相似文献
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针对基于互信息图像配准的局部极值问题,提出一种基于Powell算法与改进遗传算法结合的医学图像配准方法。该方法对标准遗传算法存在的收敛速度慢、易早熟、有可能导致误配的缺陷,提出了相应的改进策略; 采用Logistic混沌映射生成迭代过程中的个体; 运用基于小波变换的多分辨率分析策略,采用混合优化算法在图像的最低分辨率层进行全局优化,以全局最优值,结合Powell算法完成医学图像配准。实验结果表明,所提方法可有效避免优化算子陷入局部极值,并提高了配准速度; 相对于纯Powell方法和未改进的遗传算法,配准的精确度和性能更好。 相似文献
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毕峰 《计算机工程与应用》2008,44(33):227-231
医学超声成像技术以其实时性、无损性与廉价性等优点被广泛应用于医疗诊断,但由于其固有的斑点噪声和与组织相关的纹理特性使得医学超声图像的分割一直是一个难题。模糊C均值聚类算法(FCM)具有较强的抗噪声能力,能够较好地完成医学超声图像的分割任务,但其局限性在于对聚类中心的初值较敏感,当随机选取初始聚类中心时,很有可能使分割过程陷入局部极小,影响分割结果。利用遗传算法(GA)能够寻找全局最优解的特点,提出一种基于遗传算法寻找初始聚类中心的模糊聚类方法,应用于医学超声图像分割并取得了良好效果。 相似文献
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对于被脉冲噪声污染的彩色图像,基于噪声检测,提出了一系列迭代滤波算法。运用脉冲噪声检测器,估计出图像中的噪声像素,应用一系列后续滤波算法,只对检测出来的噪声像素进行滤波,而对非噪声像素(即信号像素)保持其值不变。传统的矢量滤波算法(矢量中值滤波、基本矢量方向滤波和方向距离滤波)加以改进后可作为后续的滤波算法。实验结果表明,这些新的滤波算法与传统滤波算法相比,在有效消除噪声的同时,更能够保留图像中的边缘和细节特征。 相似文献
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一种优化算法物联网技术分布式协作路由研究 总被引:1,自引:1,他引:0
研究无线传感器网络分布式协作优化问题。针对无线传感器网络资源利用率和传输效率低下等问题,建立了一种基于遗传优化算法的无线信道质量预测的分布式优化协作路由技术。该技术充分利用遗传算法,采用启发式方法建立无线链路信道信噪比预测模型,然后根据信道质量选择最优者作为协作节点,以较小代价在动态无线网络拓扑中搜寻到最优路由。数学分析表明,遗传算法收敛速度快、可靠性高,可以准确地预测无线链路质量;同时该协作路由技术对无线传感器网络具有更好的适应性,并有效延长了网络生命周期。 相似文献
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一种基于改进遗传算法的图像分割方法* 总被引:4,自引:2,他引:4
为了自动确定图像分割的最佳阈值,提出了一种基于改进遗传算法的图像分割方法,即利用这种改进遗传算法对二维Otsu图像分割函数进行全局优化,该方法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,最后得到图像分割的最佳阈值,克服了传统遗传算法的收敛性差、易早熟等问题。在理论分析和仿真数据实验中,与二维Otsu图像分割法和基于基本遗传算法的图像分割法相比,使用该方法得出的阈值范围更加稳定,阈值计算时间有极大的提高,更能满足图像处理的实时性要求。 相似文献
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王娅茹 《计算机工程与应用》2010,46(14):176-178
通过脉冲噪声特性总结以及对脉冲耦合神经网络(PCNN)工作机理的分析,建立了一个在RGB色彩空间上的一种基于脉冲耦合神经网络的彩色图像去噪算法及模型。首先利用PCNN的同步脉冲发放特性定位脉冲噪声点的位置;然后利用中值滤波对其进行去噪处理,并将结果与中值滤波等其他滤波方法进行了比较。实验结果表明该方法不但能够有效去除图像中的噪声,而且能够更好地保护图像细节,较传统彩色图像去噪方法有较明显的优越性。 相似文献
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基于脉冲耦合神经网络的彩色图像滤波新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对脉冲耦合神经网络(PCNN)工作机理的分析,建立一个在HIS色彩空间上的一种基于脉冲耦合神经网络的彩色图像去噪算法及模型.计算机仿真表明采用基于PCNN的矢量中值滤波法能够有效去除图像中的噪声,并且能够更好地保护图像细节,较传统彩色图像去噪方法有较明显的优越性. 相似文献
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新型快速中值滤波算法及在医学图像中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
医学图像的处理具有数据量大、实时性强的特点。而传统中值滤波(SM)算法需对滤波窗口内所有的元素完全排序后确定中值,算法的时间复杂度高,执行效率低,无法满足医学图像实时处理的需要。为提高中值滤波算法的执行效率,提出一种新型的快速中值滤波算法,将基于排序查找中值的过程转换为基于分治查找中值的过程,有效地避免了对中值滤波而言不必要的完全排序运算,降低了算法的复杂度;同时在分治查找过程中,利用医学图像未受干扰时图像中像素值的变化是渐变的特性,优先选用中心点附近的像素值进行分治查找,达到提高算法效率的目的。理论分析和实验结果均验证了该算法的可行性和有效性。实验结果显示,该算法提高了医学图像的滤波速度,增强了医学图像处理的实时性。 相似文献