Unit-Linking PCNN和图像熵的彩色图像分割与边缘检测

在RGB空间中,将最大香农熵准则和最小交叉熵准则两种评价准则与大概率合并和小概率合并两种合并策略相结合,提出基于Unit-Linking PCNN的四种彩色图像分割方案,并在各分量分割结果基础上利用Unit-Linking PCNN实施边缘检测,合并得到彩色图像的边缘检测结果。分析了各评价准则和合并策略的优劣,比较了各分割方案条件下的图像分割和边缘检测效果。与HSV空间中得到的相关结果进行分析比较,该文分割和边缘检测结果体现了图像的更多的细节,说明了在RGB空间中进行彩色图像分割和边缘检测的合理性。与相关文献结果相比,该方法的模型参数对图像分割结果的影响较不敏感。计算机仿真结果表明,该方法具有较好的彩色图像分割和边缘检测效果,具有较强适用性。     

基于PCNN的灰度图像边缘检测方法

脉冲耦合神经网络(PCNN)最初由Eckhorn根据猫大脑中视觉皮层神经元的同步脉冲(SynchronousBurst)现象而提出。由于具有一系列良好的特性,PCNN在图像处理、模式识别等领域获得了广泛的应用。文献[6]根据PCNN的传播特性提出了一种利用PCNN检测二值图像边缘的有效方法,但这种方法并不能直接用于对灰度图像的边缘进行检测。由于实际处理的图像大部分为灰度图像,因而其方法的适用性是很有限的。该文提出了一种基于PCNN的灰度图像边缘检测方法,从而直接对256色灰度图像的边缘进行提取,具有较好的适用性。实验结果表明该方法是有效的。     

Unit-Linking PCNN中的彩色图像边缘检测

PCNN模型具有相似群神经元同步发放脉冲的特性,适合于图像分割。对彩色图像的亮度分量进行对数变换,使其更符合人眼的视觉特性;在PCNN进行彩色图像R、G、B三分量分割的过程中,利用遗传算法进行神经元关键参数的选择,利用偏态指标进行迭代控制;在Unit-Linking PCNN模型中实现R、G、B三分量分割图的边缘检测,利用加权合并策略得到最终的边缘检测结果。仿真结果表明,该方法得到的结果体现了图像中更多的轮廓细节,具有很好的自适应性。     

基于PCNN的图像边缘检测方法

通过对PCNN点火特性的分析,提出了一种利用PCNN点火阶梯特性和图像灰度统计特性进行图像边缘检测的新方法。在PCNN参数的设置过程中,采用了自适应设置的方法,使得该算法具有较好的实用性。仿真实验表明该方法可以有效地实现图像的边缘检测。     

一种用PCNN进行图像边缘检测的新方法

文章提出了如何用一种根据动物大脑视觉皮层同步脉冲发放现象提出的人工神经网络---脉冲耦合神经网络(PCNN—PulseCoupledNeuralNetwork)进行二值图像边缘检测的新方法。计算机仿真结果表明,使用PCNN可有效地提取被噪声污染的二值图像的边缘。对于256级的灰度图像,可先用PCNN将原始的256级灰度图像分割为二值图像,接着再用该算法进行边缘检测。     

医学图像的快速最优化边缘检测

在医学图像的目标识别和三维显示过程中，边缘检测是十分重要的一环，检测的准确性将直接影响以后续的治疗，虽然现在已有许多边缘提取算法，但这些方法用于医学图像分割时委能同时满足速度快、最优化以及所检测边缘连接甚至封闭等要求，本文提出一种基于动态规划的边缘检测的快速算法，在算法中采用局域窗技术加快搜索速度，由分段搜索自适应地实现快速最优化且连续的目标边缘检测，算法在模型图像及医学图像中实施，取得了满意的效     

医学图像边缘检测算法的研究

边缘检测是医学图像处理中非常重要的一个环节,通过对几种经典边缘检测算法的分析,提出了一种基于Canny算子的改进算法.该算法以图像增强法代替原算法中的高斯滤波,以去除图像中的计算噪声,达到更好的边缘检测效果.仿真结果表明,该算法边缘检测定位精度得到较大的提高.     

边缘检测算子研究及其在医学图像中的应用

阐述了边缘检测在医学图像处理中的重要作用,分析了几种常用算子(Roberts,Sobel,Prewitt,Laplacian,Canny)基本原理及算法实现,并对比各算子的优缺点,并用VC .NET工具编程实现出以上各种算子对一幅人体头部的MRI图进行边缘提取。对实验结果进行分析得出结论,各种不同的算子对同一幅图片进行边缘提取,会得到完全不同的结果,Canny算子检测出的边缘比一般微分算子更精确、更细,但也可能平滑掉一些有用的边缘。因此,在不同的条件下,应根据具体情况,选择最适合的边缘检测算子对图像进行处理,才能得到最佳效果。     

边缘检测算子研究及其在医学图像中的应用

阐述了边缘检测在医学图像处理中的重要作用，分析了几种常用算子（Roberts，Sobel，Prewitt，Laplacian，Canny）基本原理及算法实现，并对比各算子的优缺点，并用VC＋＋．NET工具编程实现出以上各种算子对一幅人体头部的MRI图进行边缘提取。对实验结果进行分析得出结论，各种不同的算子对同一幅图片进行边缘提取，会得到完全不同的结果，Canny算子检测出的边缘比一般微分算子更精确、更细，但也可能平滑掉一些有用的边缘。因此，在不同的条件下，应根据具体情况，选择最适合的边缘检测算子对图像进行处理，才能得到最佳效果。     

医学图像边缘检测的Levy-DNA-ACO算法研究

以带Levy飞行特性的新型DNA-蚁群算法为手段,提出了一种新的医学图像边缘检测优化智能算法。带Levy飞行特性的新型DNA-蚁群算法通过利用Levy飞行特性的扰动性避免基本算法陷入局部最优,利用DNA交叉与变异操作来调控算法参数,从而缩短搜索时间,提高搜索精度。利用新的改进蚁群算法解决医学图像边缘检测,实验仿真效果表明改进蚁群算法在解决医学图像边缘检测问题上更加精细,效果更好。     

基于图像分块的边缘检测算法

Canny算子高低阈值的选取依赖图像全局梯度信息的统计,图像全局梯度信息和局部梯度信息的分布通常存在差异,导致在局部范围中较明显的边界可能被漏检。针对该问题,提出一种根据图像熵信息对图像进行分块的边缘检测改进算法,并将其用于Canny算子。实验结果证明了该方法的有效性,其检测效果优于直接运用Canny算子。     

基于小波和快速模糊算法的医学图像边缘检测

在医学图像中,常常需要得到图像的边缘轮廓线,以便诊断病变情况.为适应这种需求,文中提出了基于小波分解和快速模糊算法的医学图像边缘检测方法.针对用模糊算法构造相应隶属函数进行图像边缘检测中存在的低频信号得不到有效利用、边缘检测速度较慢等问题,利用小波分解和快速模糊算法的优点构造边缘检测算法.这种方法使得小波分解后的低频信号中所包含的有用信息得到了利用,简化了算法并提高了算法的效率,增强了算法的适应性.文中算法检测出的图像边缘与经典边缘算子提取的图像边缘相比较,结果更加清晰完整.     

基于Canny算子图像边缘检测的改进方法

针对传统Canny算子在边缘检测中的不足,提出一种基于Canny算子图像边缘检测的改进方法。传统Canny算子的高低阈值一般是人为地设定固定值,这容易造成虚假边缘。对此,利用最小交叉熵计算Canny算子的高低阈值,得到理想的边缘后,利用数学形态学对结果进行后处理。实验结果表明,改进后的算法具有自适应性,抑制噪声能力较强,有效地提高了边缘检测的鲁棒性。     

磁共振医学图像边缘检测的一种方法

本文在对人体大脑磁共振医学图像进行噪声滤波的基础上，采用Ｐｒｅｗｉｔｔ算法，提取了边缘信息，并实现了灰度显示与与伪彩色显示。     

适用于医学图像的模糊边缘检测改进算法

边缘检测是医学图像预处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于医学图像的新型模糊边缘检测算法。该算法使用遗传算法对传统Otsu算法进行优化来确定阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的医学图像,与几种经典的处理方法相比,该算法能够提取出更加真实和完整的边界信息。     

基于边缘增强扩散的AFM图像边缘检测

在原子力显微镜（AFM）图像边缘检测中,针对其噪声干扰以及目标与背景之间差异微小等问题,提出了一种新的解决方法。其基本思路是采用基于图像梯度统计知识选取合理的梯度阈值来构造边缘增强扩散算子,利用该算子对AFM图像进行边缘保留去噪处理后,用Canny算子检测并标记其边缘。实验采用固液界面AFM图像来对上述检测方法进行评价,从实验结果来看,这种方法在边缘检测精度上优于传统的Roberts边缘检测等方法。     

Delphi实现图像边缘检测

总结了计算机图像边缘检测的基本步骤和原理,分析了实现图像边缘检测三种基本边缘算子,给出了基于Delphi编程工具的图像边缘检测的实现方法。     

基于边缘特征点互信息熵的医学图像配准方法

基于互信息熵的图像配准方法已经被广泛应用于医学图像配准中,为克服互信息配准方法的不足,结合图像空间结构信息,本文提出一种基于边缘特征点互信息熵的医学图像配准方法,设计了包括互信息熵、图像空间结构和形状特征点等多信息融合的配准新测度。算法首先采用改进的形态学梯度提取医学图像边缘轮廓;然后构造了以边缘区域特征和梯度信息为基础的特征点互信息能量函数,并通过最小化能量函数来获取配准参数;最后,结合梯度下降法优化策略,实现图像配准。实验研究表明,该方法在保证了配准精度的同时,配准速度较快、鲁棒性较好、综合性能优良,具有一定的临床推广价值。     

基于模糊熵的改进型PCNN图像分割方法

针对传统的PCNN在图像分割中需要设定大量的参数,并且分割的最佳迭代次数无法自动确定等问题,简化了传统PCNN模型的接受部分,改进了PCNN的连接部分,改变了PCNN的阈值衰减方式,并利用最大模糊熵作为最佳分割迭代次数的判定准则,提出了一种新的PCNN改进模型,从而实现了PCNN的自动精确分割.对各类图像的实验结果表明,该方法能够自动确定循环迭代次数和自动选取最佳阈值,与基于最大香农熵的PCNN分割方法相比,该方法具有收敛速度快、分割精度高、分割效果好等特点.     

基于自适应形态学的医学图像边缘检测

针对人体医学图像组织结构复杂、模糊、噪声大的特点,提出一种新的多尺度结构元的自适应边缘检测算法,给出新算法中计算各结构元权值的方法,并将其与传统的算法进行比较。实验结果表明,新方法能克服传统边缘检测算法抗干扰能力小的缺点,较好地实现了噪声图像的弱边缘检测。具有检测灵活性强,获得边缘信息平滑、丰富的特点,而且,算法编程实现容易。