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采用两组细胞神经网络实现工业CT图像的分割。一组细胞神经网络用粗分割,得到阈值分割图像,在此基础上用另一组细胞神经网络细分割,得到精细的边缘等信息。修正网络稳定态的定义,以网络伪稳定态作为网络迭代过程的终止条件。应用该方法,以发动机切片CT图像作为实验对象,能取得较好的效果。 相似文献
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一种工业CT图像的分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
文章根据工业CT图像的特点,提出了一种适用于工业CT图像分割的算法。该算法是一种结合数学形态学和CANNY算子边缘检测的图像分割算法。实验结果表明:该算法能有效地提取出实际工件的轮廓,并将实际工件的CT图像从CT切片中分割出来。 相似文献
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为了获取工业CT体数据任意方向的切片序列,提出了一种切片重组方法。该方法首先对体数据进行封装并定义逻辑坐标系,接着在逻辑坐标系中计算剖切平面的法向量和中心,求出平面的运动轨迹方程,并提出一种新的剖切面采样准则。对汽车引擎三维工业CT体数据进行了切片重组,得到了新的图像序列。该方法可连续、自动地获取任意方向的序列切片图像,弥补了工业CT不能从任意角度扫描的不足。 相似文献
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工业CT图像的重建速度和精度是工业CT产品的两个重要指标。针对面绘制的MC算法提出了一种基于相似性区域分割的三维工业图像表面重建算法,实现了准确分割,并利用分割结果精确地提取等值面,显著提高了检测效率;针对体绘制的光线投射算法提出了一种基于二维最大熵阈值的分割预处理方法,利用二维直方图熵最大化寻找阈值的最佳组合,能有效减少重建体数据量,实测数据表明体绘制速度明显提高。 相似文献
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目的 针对现有的血管分割方法对血管的分割精度尚有不足,尤其是对噪声等影响下的断裂血管,基于Stein-Weiss函数的解析性提出了一种新的3维血管分割算法,能够分割出更精细更清晰的血管。方法 首先,通过图像增强和窗宽窗位调节的预处理来增加血管点与背景的对比度。然后,将Stein-Weiss函数与梯度算子结合起来,把CT体数据的每一个体素都表示为一个Stein-Weiss函数,体素6邻域的灰度值作为Stein-Weiss函数各组成部分的系数。再求出Stein-Weiss函数在x、y、z 3个方向上的梯度值,大于某一个阈值时,便将此体素视为血管边缘上的点。最后,根据提取出血管边缘的2维CT切片重建出3维的血管。结果 对肝静脉的造影数据S70进行肝脏血管分割与3维重建的实验结果表明,利用该算法进行血管分割的敏感性和特异性相对于区域生长算法和八元数解析分割算法都较高。尤其是对于血管分割的去噪方面有明显优势,因此能够快速有效地分割出更清晰更精细的血管。结论 提出了一种新的血管分割算法,利用Stein-Weiss函数的解析性来提取血管的边缘,实验结果表明,此算法可以有效快速地去除血管噪声并得到更精细的分割结果。由于Stein-Weiss解析的性质可以适合任意维数,所以利用Stein-Weiss解析函数性质可以进行2维或更高维的图像边缘识别。 相似文献
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为解决大多数影像设备只能沿桌一固定方向获取图像序列的问题,分析了医学图像数据的特点,提出了一种医学图像切片二次交互式提取的方法.根据切片实时交互性提取要求高的特点,结合医学图像三维数据场的建立,设计冠状面,矢状面和横状面切片的相互提取;并在此基础上给出了切片沿所需路径交互式提取的基本流程与具体方法.最后利用Visual C++开发工具,结合可视化工具包VTK(visualization toolkit)编程表明了实现该方法的可行性. 相似文献
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为了提高医学图像分割的精确性和鲁棒性,提出了一种基于改进卷积神经网络的医学图像分割方法。首先采用卷积神经网络对冠状面、矢状面以及横断面三个视图下的2D切片序列进行分割,然后将三个视图下的分割结果进行集成,得到最终的结果。其中卷积神经网络由编码部分、双向卷积长短记忆网络(BDCLSTM)和解码部分组成。为获取多尺度信息,扩大卷积层的感受野,编码部分使用不同大小的非对称卷积层和空洞卷积。此外,在编码和解码部分之间使用BDC-LSTM,充分挖掘单视图下切片序列间的相关信息,从而提高分割精度。以海马体分割为例,在ADNI标准数据集上,以相似性系数、灵敏度和阳性预测率作为评判标准,准确率分别达到了89.36%、88.73%和90.16%。实验结果表明,该算法在准确率上更具竞争力。 相似文献
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针对CT切片图像噪声特点以及应用需求,提出了基于Lipschitz指数和平稳小波的CT图像去噪算法。利用改进的中值滤波器滤除图像的脉冲噪声,然后根据图像阶梯边缘的Lipschitz指数与小波系数之间的关系,在更好地保护图像边缘细节的前提下,利用平稳小波变换的阈值去噪方法滤除高斯噪声。实验结果表明,该方法无论是在视觉效果上,还是在最小均方差意义和信噪比增益上,以及保护图像边缘细节上都有很大提高。 相似文献
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肠道CT的三维重建是提高肠道疾病诊疗准确性的迫切需要。利用可视化工具包VTK并结合VC++,实现了肠道三维重建。经典三维重建Marching Cubes(简称MC)算法会产生二义性,针对常用的渐近线法消除二义性计算量大的问题,提出了一种改进的MC算法:采用线性插值法求出二义性面与等值面的交点,然后分别连接二义性面对边上的交点形成两条相交直线,最后通过判断直线交点的状态值,来唯一地确定等值线的连接方式,从而快速重建出三维肠道。实验结果表明,利用改进的MC算法比起传统MC算法,在三维重建的质量和效率上都得到了很大的提高。 相似文献
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针对视频传输时容易发生损坏或丢失数据的问题,提出一种基于几何结构的自适应空域错误隐藏算法,以提高恢复图像质量。利用受损宏块的相邻2层像素提取几何结构,依据受损块相邻像素区分平滑块和边缘块。对平滑块采用双线插值,对边缘块根据内外两层的转折点寻找边缘方向,从而划分区域插值运算。实验结果表明,对于不同宏块丢失率和不同的视频序列,该算法所恢复的视频序列的峰值信噪比比双线插值、方向插值算法提高了0.5 dB~3 dB,不仅避免了虚假边缘,而且也提高了方向插值的准确性,改善了恢复图像的主观效果。 相似文献
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原位可视化是解决千万亿次科学计算数据分析的最有效途径。在原位进行体绘制时,使用体深度图像作为中间表示是一种备受关注的方法,但该方法的参数选择较为困难。对体深度图像的生成时间、数据压缩率和绘制质量三个指标进行了全面分析,确定了各参数对这些指标的影响方式,给出了一套可调控的评估体系,并利用粒子群算法的快速收敛性质在参数空间进行参数寻优,来自动设置绘制参数组。实验结果表明,该方法可以自动获取到最优参数组,而且速度比简单的网格搜索方法快一个数量级以上。 相似文献
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汤官宝 《数字社区&智能家居》2014,(5):3084-3087
模糊C均值算法(FCM)是一种用于聚类的最流行的技术。不过,传统的FCM使用欧氏距离作为数据集的相似准则,从而导致数据集的划分有相等的趋势。而数据集的形状和簇的密度对聚类性能有高度影响。为了解决这个问题,提出基于簇密度的距离调节因子以修正相似性度量。同时,针对模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,采用量子粒子群优化算法以获取全局最优解。仿真实验证明,改进的聚类算法(QPSO-FCM-CD)具有良好的性能。 相似文献
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对于直线绘制中出现的锯齿现象称为走样,消除走样的方法称为反走样,通过对直线走样产生的原因进行理论上的分析,了现有的反走样技术。通过对经典的DDA直线绘制算法和Wu直线反走样绘制算法的研究,在二者结合的基础上,给出了一种任意宽度和复杂背景色下的直线反走样快速绘制算法:对于直线f(x)=mx+b,0≤m≤1,x轴上每移动一个像素单位,根据直线所需绘制的宽度,在y轴上进行跨度像素着色,填充的色深取决于该像素到对应直线边缘线的距离、原有背景色和当前直线绘制色。对算法进行了去浮点优化,给出了复杂度分析和实验结果。实践证明,该算法有很好的执行效率和反走样效果。 相似文献