基于断层图像分割的三维匹配插值

CT和MRI图像断层之间的距离远大于断层内部像素间的距离,三维剂量场的计算等工作通常需要等间隔分布的三维图像数据。目前常用的基于灰度插值方法会引起图像边界模糊,而基于形状的插值方法不能得到整个图像的数据。为解决这一问题,文中提出了一种基于断层图像分割的三维匹配插值算法。通过对断层图像进行分割,获得断层图像的空气、软组织和骨骼等区域信息。对相同密度区域采用匹配插值,不同密度区域采用缩放区域大小作为插值数据,使新的图像不仅在灰度上,而且在组织形状上介于原来的断层图像之间,满足了医学图像插值要求。和线性插值方法相比,新算法提高了插值图像的质量,插值结果可有效地应用于构建三维体模型。     

基于形状的三维图像匹配插值方法

现有的插值方法在进行断层图像插值时,要么不能兼顾灰度和形状的变化,要么计算量太大。为解决这一问题,文中提出一种基于形状的三维图像匹配插值算法。通过对已知两幅断层图像进行门限分割,得到各个密度物质的区域后,利用数学形态学的方法确定出插值图像每个分割区域的轮廓,然后在每个轮廓内运用匹配插值方法得到插值点的值,从而得到整个插值图像。新算法将图像的形状信息和灰度信息较好地结合起来,因此,插值出的图像不仅克服了不同密度物质边界模糊问题,而且也克服了传统的基于形状插值方法的缺点。与线性插值相比,新算法插值出的图像视觉效果好;与小波插值相比,新算法的计算量极大地减少。插值结果可有效地应用于构建三维体模型。     

基于相关性的医学图像插值算法

鉴于医学图像层间插值是图像三维重建的关键环节,它直接影响人体组织器官三维重建结果的准确性;为克服以往医学图像插值方法低效率,边缘模糊的缺陷,提出了一种新的医学图像插值算法;该方法利用人体断层扫描数据中体素相关性和组织相关性,对人体组织进行分类,采用以不同的方式对不同类别的点进行插值,并对这些点进行校验;实验结果表明,该算法在插值图像的精度以及时间上比现有的同类插值算法有了很大的改善,图像边缘更加清晰,能有效地应用于三维重建。     

三维医学图像分割与可视化研究

本文提出了一种利用三维图像的灰度和形状信息进行三维图像分割以及在此基础上的构造等值面的方法，首先对三维图像进行阈值分割，获得三维二值图像，在预处理阶段，利用三维形状腐蚀消除感兴趣组组织与其它组织的弱联系，然后对三维二值图像进行三标记，得到腐蚀后的组织，对其三维形态扩张，获得感兴趣组织的三维模板，将模板与阈值分割图像求交，从而分割出三维组织，根据分割后的三维二值模板，构造出有一定厚度的模糊边界，然后     

一种基于模糊连通度的图像阈值分割算法

提出一种新的图像阈值分割方法。该方法给出模糊连通度定义,采用图像划分测度作为区分目标和背景的阈值分割准则,在计算图像划分测度时,采用基于灰度级的权值矩阵代替常用的基于像素的权值矩阵来描述图像中各像素之间的关系,从而减小算法实现的复杂性,提高算法运算速度。仿真实验结果表明,与大多数模糊阈值分割方法相比,该方法更具优越性。     

基于阈值和snake模型的三维医学图像自动分割

提出了一种利用snake模型和基于连通性阈值算法进行三维医学图像的自动分割方法。根据三维医学图像的特点，首先选取该图像的中间层图像，利用基于连通性的阈值算法对其分割；其次利用邻层图像分割结果和snake模型来指导下一层的图像分割。实验结果表明，该方法可以明显提高分割的准确率和速度。     

医学图像三维分割技术

针对人体组织器官的三维图像分割是医学图像分析和医疗诊断的重要前提,是医学图像三维可视化的重要研究内容。随着医学成像技术和三维可视化技术的飞速发展,计算机辅助诊断成为现实。计算机技术的发展使得医生和研究者可以通过虚拟交互更好地理解人体的解剖结构,对病人作出正确的诊断。在对人体组织器官和感兴趣区域的分割中,三维分割发挥着十分重要的作用。为此,针对目前不同的三维分割算法进行了总体介绍,并将这些算法分为基于结构的分割技术、基于统计学的分割技术和混合技术三大类。     

基于三维上下文的图像几何分割方法

图像分割是计算机视觉中最基本的前期准备工作,也是由图像处理到图像分析的关键步骤。传统图像分割方法得到的结果往往是不具有几何意义的独立区域,而现有的几何分割方法分割准确率较低。本文提出一种基于三维上下文的场景图像几何分割算法,将场景图像的三维上下文信息成功应用到图像的几何分割中。实验表明,利用这种方法对图像进行几何分割具有较高的准确率。     

基于阈值和snake模型的三维医学图像自动分割

提出了一种利用snake模型和基于连通性阈值算法进行三维医学图像的自动分割方法.根据三维医学图像的特点, 首先选取该图像的中间层图像,利用基于连通性的阈值算法对其分割;其次利用邻层图像分割结果和snake模型来指导下一层的图像分割.实验结果表明,该方法可以明显提高分割的准确率和速度.     

基于边缘最大相关性的快速图像插值算法

处理视频、网络信号要求有较好的视觉质量和较低的算法复杂度、运算量。传统的图像插值算法会产生细节模糊和边缘锯齿化,为此,提出了一种基于图像边缘多方向最大相关性的快速数字图像插值算法。为了得到高分辨率图像相关信息,根据图像空间域内多个方向邻近像素点的相关特性,利用与待内插值点相邻6个降采样像素值。实验证明,该算法降低了运算复杂度,有效地保持了边缘信息,得到了视觉质量较好的插值图像。     

基于物质分类的三维空间断层图像匹配插值

三维空间医学图像处理通常需要由各向异性的断层图像数据插值出各向同性的体数据。提出一种基于物质分类的匹配插值方法，在两幅原始图像一定窗口区域内选取尽可能属于同种密度物质的候选点对，再根据特片相似性判据找到最佳匹配点对插值。该方法可以获得清晰的灰度插值图像，有效地避免插值后易产生的不同种密度物质边界模糊现象。     

医学三维影像体数据闭值分割方法

建立医学三维体数据阈值分割描述模型,把OSTU图像分割算法和梯度算子图像分割算法的思想应用于三维体数据,提出并实现了两种医学三维体数据阈值分割算法,并通过实验证明这两种算法获得了较好的分割效果。为进一步对体数据阈值分割算法的性能进行量化评价,定义了两个量化指标:分割准确度和分割平衡度,并通过实验给出了上述两种体数据阈值分割算法的性能评价指标。在给定体数据和标准分割的前提下,OSTU算法比梯度算子算法能取得更好的阈值分割效果。     

小波变换在三维医学图象分割中的应用

本文将多尺度小波变换应用到三维医学图象分割中的阈值选取中．由于小波变换在较大尺度，由噪音引起的细小突变较少，可描述信号的整体行为，取较大尺度的由负到正的零交叉点来确定图象的阈值，再逐步到相邻的小尺度由粗到精地确定精确的阈值．用以上算法对三维医学图象进行二值化后，根据待提取组织或区域的特征，再选取合适的数学形态学操作，最后对区域进行种子填充．从实验结果可以看出分割效果较好，能够满足三维重建的要求．     

基于三维Hough变换的三维超声针状物体检测

本文提出了一种以(Φ,θ,ρ,α)四参数表示的空间直线为基础的三维Hough变换,用来检测三维超声图像中的针状物体。我们用实验室研发的三维超声系统采集插入水中的钢针的三维超声图像,然后用本文提出的方法对其进行检测。实验结果表明,本文提出的方法能比较准确地检测出三维超声图像中的针状物体,方向误差在1°以内,位置误差在1mm以内。     

一种基于区域相关性的三维核磁共振图像快速分割方法

本文针对三维核磁共振图像的自动分割问题,结合分水岭算法与SharonE等人提出的SWA分割算法,提出一种基于区域相关性的快速分割算法。该算法的优点是减少了计算复杂核磁共振图像及具有复杂纹理的单张切片图像进行准确的分割 。     

基于相关性的病理切片图像配准

尽管病理切片图像对配准的要求比较高,而现存的配准方法却难免会产生失配现象。为解决这一问题,提出了一种基于相关性的病理切片图像配准新算法。该算法是采用基于图片中两平行列(行)间的数据来抽取特征的方法。为了避免“干扰”的累积,该算法选择了差值曲线中最强的特征——最大包来作为模板的基元,并根据图片内容的相关性,利用最大包的分布作为模板来进行图像配准,从而降低了“干扰”的影响,使算法配准的稳定度比以前一些算法有较大的提高。实验证明,该算法不仅比较规整,稳定性高,而且计算速度也较快,是一种比较实用的图像配准算法。     

基于分割的三维医学图像表面重建算法

提出了一种基于分割的三维医学图像表面重建算法,它将图像分割与MC(marching cubes)算法有机地结合,这样可以根据不同医学图像的特点,采用适合的分割方法,实现对不同组织的准确分割,并利用分割结果精确地提取等值面,避免了MC只适合于阈值分割的局限性.同时采用一种基于区域增长的立方体检测方法,提高了表面跟踪的效率.实验证明,运用本算法,重建速度和显示效果均有提高.