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。     

基于边缘曲线光顺连续性恢复的灰度图像放大算法

灰度图像放大时，插值的平滑作用会退化图像的高频部分，致使放大图像的边缘变得模糊．本文提出了一种基于离散边缘曲线光顺连续性恢复的灰度图像放大算法，算法包括两个步骤，第一步是使用能量优化方法，根据一定的准则从离散的边缘曲线数据恢复出连续而光顺的边缘曲线；第二步是基于这些曲线对图像实施插值计算．使用本文方法得到的放大图像边缘清晰光顺．文中络出了放大实例，实验结果证明了本文方法的有效性．     

基于相关性的三维医学图像插值

现有的插值方法在进行医学断层图像插值时，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，文中提出一种基于相关性的三维医学图像插值算法。通过对原图进行门限分割，获得体素的分割值。对相同密度物质采用灰度插值，不同密度物质，利用体素的相关性来进行插值，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的要求。与线性插值相比，新算法的视觉效果好，计算误差小；插值结果可有效地应用于构建三维体模型。     

一种改进的放大图像边缘修复算法

为了保持放大后图像清晰且光滑的边缘,提出了一个基于边缘轮廓拟合插值和分水岭变换的边缘修复算法。算法的主要思想是对原始图像进行初始放大,自动确定模糊区域,从而进行修复处理。通过分段三次Hermite插值提取初始放大图像的边缘。对边缘进行膨胀进而自动获取标记图像。对初始放大图像进行距离变换,从而提供了分水岭变换所需的地势图。有了标记图像和地势图就可以利用分水岭变换逐步填充模糊区域像素。实验结果表明：与已有算法相比,该算法降低了对图像梯度的敏感程度,图像边缘更为光滑清晰,并且在运行效率上大大提高。     

图像分割中分段光滑Mumford-Shah模型的水平集算法

图像分割和轮廓提取在计算机视觉和模式识别中具有重要意义，基于主动轮廓模型的图像分割和轮廓提取是目前研究热点，分析了Mumford—Shah模型的主动轮廓新的视觉机制；并推导了简化的分段光滑水平集模型,通过构造具有柔性距离函数，对迭代步骤中水平集函数重新初始化，结合本质上无振荡格式(ENO scheme)和预测校正格式，提出了一种新的有限差分算法，该算法不但能提取多个具有不同凹凸拓扑结构和灰度差异物体的轮廓，而且能保持分割后物体的灰度特性。最后给出了若干算例，算例表明，该水平集算法具有数值稳定性，不会出现振荡现象。     

基于向量机的图像插值算法研究

为了更好地进行图像插值，可首先利用最小二乘向量机对原始图像的局部区域进行灰度曲面最佳拟合，然后在拟合曲面上进行未知像素点的灰度值估计，同时提出了运用测试图像进行参数优化的方法，并以径向基核函数为例导出了区域图像的插值系数矩阵，进行了图像放大插值实验验证。实验结果表明，基于支持向量机的图像插值算法具有很强的适应性，其性能与Cubic技术相当，但效率更高。     

基于局部区域拟合模型的磁共振图像分割与偏移估计算法

磁共振(MR)图像的灰度通常是不均匀的,这种不均匀性是由于成像设备的缺陷导致产生了一种光滑的偏移场.一般的基于灰度统计特性的分割算法都是假设目标区域和背景区域图像的灰度分别是一致的,因此该类算法不能很好地应用于磁共振图像的分割.提出一种基于局部拟合模型的磁共振图像分割与偏移估计算法:利用图像的局部区域的灰度特性建立恢复...     

一种新的灰度非均匀图像分割模型

基于局部区域的主动轮廓分割模型在针对灰度非均匀图像进行分割时,容易受到初始轮廓曲线位置的影响,且基于水平集模型的数值实现速度较慢。为此,提出一种新的图像分割模型。该模型采用局部符号差能量项作为曲线演化的驱动力,为减少模型对初始轮廓曲线位置的依赖,采用全局凸分割策略,得到一个离散化的凸分割模型,该模型包含Mumford-Shah分割模型中的二次光滑项,使分割后的区域更加平滑,使用split Bregman迭代算法进行数值实现。实验结果表明,与局部二值拟合模型、局部符号差能量模型相比,该模型能对灰度非均匀图像进行较准确的分割,具有较快的运算速度和较好的鲁棒性。     

一种基于弹性模型的图像放大算法

为了避免在图像放大时图像中出现锯齿和模糊边缘的现象,分析了最近邻插值模型和曲面拟合模型,提出了一种基于弹性模型的图像放大算法,给出了插值运算的数学公式,模拟了不同算法作用于图像放大的输出结果。实验结果表明,该算法能有效地应用于数字图像的放大处理,得到的图像轮廓清晰,边界分明,且算法简单,易于实现。     

超混沌图像清晰光滑轮廓动态分割算法仿真

针对传统的图像分割表面出现模糊、并且噪声干扰较强等缺陷,提出一种超混沌图像清晰光滑轮廓动态分割算法.通过周期是三的周期点,分析连续性自映射超混沌现象,通过控制图像纹理结构不同的参数就能够对图像进行平滑处理,基于总差变对图像矩阵进行正则化处理,对图像的平滑程度进行调节,在基于判决分析的理论原则之下,由总像素获取图像概率分布以及灰度均值,计算最佳的阈值,明确类间反差最大为最佳阈值,最后选取高斯范本去噪并保留低频,完成图像轮廓动态分割.通过仿真证明:对超混沌图像分割后,目标轮廓清晰可见,边缘细节保存完好,分割准确率始终在90％以上,拟合曲线停止位置均较接近合理变化位置,图像分割效果达到最佳.     

一种新的基于图像边缘的插值算法

灰度图像放大时,插值所具有的平滑作用会退化图像的高频部分,使放大图像轮廓变得模糊,该文提出了一种新的图像插值算法,先用一阶微分运算分离出图像的平坦区域和边缘区域,对图像的平坦区域采用双线性插值法,对图像的边缘部分采用本文的插值算法,实验证明该算法有效地保持了边缘信息,得到了视觉信息较好的插值图像。     

一种新的基于图像边缘的插值算法

灰度图像放大时,插值所具有的平滑作用会退化图像的高频部分,使放大图像轮廓变得模糊,该文提出了一种新的图像插值算法．先用一阶微分运算分离出图像的平坦区域和边缘区域,对图像的平坦区域采用双线性插值法,对图像的边缘部分采用本文的插值算法,实验证明该算法有效地保持了边缘信息,得到了视觉信息较好的插值图像。     

基于色度-亮度全变分模型的彩色图像放大

采用传统插值法放大的图像存在边缘锯齿化和边缘模糊化缺点。针对该问题,在分析图像复原全变分模型的基础上,将色度-亮度全变分复原模型用于彩色图像放大,使图像放大问题转化为图像修补问题。实验结果证明,该方法能保持放大后图像边缘的光滑与清晰。     

3维灰度矩阵的钢板缺陷图像识别

目的 钢板表面缺陷的种类多样、灰度结构复杂,现有的图像分割技术运用在灰度结构复杂、目标边缘模糊的钢板缺陷图像中仍然存在识别效率低、过分割现象明显等问题,本文结合图像灰度矩阵的空间特征,提出一种基于3维灰度矩阵的钢板表面缺陷识别算法。方法 首先根据灰度图像构建3维灰度矩阵;然后引入半类间方差改进克里金插值算法,绘制3维灰度矩阵的等值线图;接着构建等值线的拓扑关系树;最后根据自定义的全局搜索策略和局部搜索策略相结合,寻找局部凹凸区域,从而定位缺陷区域,达到分割钢板表面缺陷的目的。结果 本文方法能有效地识别钢板表面缺陷区域,对光照变化不敏感,在保证低误差率的前提下,提高了有效分割率。通过对氧化、辊印、结疤和气泡四类钢板缺陷图像进行测试,从分割效果和评价指标两方面对比其他钢板缺陷分割算法。与Fisher阈值分割法、经典的活动轮廓模型CV模型、基于半局部区域描述符的活动轮廓模型HTB模型和改进背景差分法进行分割效果对比,本文方法对四类钢板表面缺陷的识别更精确,分割结果更细致,一定程度上抑制了过分割现象。与大津法Ostu、1维最大模糊熵法1DMFE、最大模糊超熵法MFEE进行评价指标对比,得出对于分割孔洞和辊印图像,本文方法在误分割率均保持在2.0%以下的前提下,将有效信息率分别提升了1.6%和2.1%;对于夹杂图像,本文方法在3.4%的误分割率的前提下,具有85%以上的有效信息率。结论 提出的基于3维灰度矩阵的钢板缺陷图像识别算法可以有效地识别多种类型的钢板缺陷,即使在缺陷结构复杂的图像识别中仍具有较高的识别率。     

基于小波变换的图象放大方法再探讨

图象放大 (又称图象变焦、图象重采样 )问题严格地说是一个病态问题 ,根据不同的模型 ,人们先后提出了多种图象放大方法 ,如线性插值、三次样条插值、分形插值以及基于小波变换的方法等 .图象放大问题的焦点是如何在图象放大过程中保持良好的视觉分辨率 ,表现在基于小波变换的图象放大方法中就是如何构造图象高频分量的问题 .针对目前常用的变换域内插方法 ,在一维信号上所作的模拟实验表明 ,该方法并不合理 .对常用的几种图象放大效果评价的方法进行了比较分析 ,结果认为 ,最理想方法还是多人主观评判法 .由于小波高频系数构建问题并未有理想方案 ,因此 ,对小波基函数的选择问题必须作进一步研究 .     

Interactive 3D medical image segmentation with energy-minimizing implicit functions

We present an interactive segmentation method for 3D medical images that reconstructs the surface of an object using energy-minimizing, smooth, implicit functions. This reconstruction problem is called variational interpolation. For an intuitive segmentation of medical images, variational interpolation can be based on a set of user-drawn, planar contours that can be arbitrarily oriented in 3D space. This also allows an easy integration of the algorithm into the common manual segmentation workflow, where objects are segmented by drawing contours around them on each slice of a 3D image.Because variational interpolation is computationally expensive, we show how to speed up the algorithm to achieve almost real-time calculation times while preserving the overall segmentation quality. Moreover, we show how to improve the robustness of the algorithm by transforming it from an interpolation to an approximation problem and we discuss a local interpolation scheme.A first evaluation of our algorithm by two experienced radiology technicians on 15 liver metastases and 1 liver has shown that the segmentation times can be reduced by a factor of about 2 compared to a slice-wise manual segmentation and only about one fourth of the contours are necessary compared to the number of contours necessary for a manual segmentation.     

形态学与测地距离函数应用于CT断层图像插值

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,提出一种基于数学形态学、测地距离函数与向量积点匹配相结合的插值算法。通过对已知两幅断层图像进行分割,得到目标与背景的区域后,利用数学形态学与测地距离函数相结合的方法确定出插值图像目标与背景区域的轮廓,然后在每个轮廓内运用向量积点匹配插值方法得到插值点的值,从而得到整个插值图像。实验结果表明,该算法插值出的图像不仅视觉效果好而且使计算量极大减少。     

基于多进制小波变换的图象放大方法

多进制小波是近几年发展的小波分析理论的一个新分支，为了更好地进行图象的放大，提出了一个基于多进制小波变换的图象放大方法，并用三进制小波变换进行了图象的放大试验，通过与常用的插值放大方法进行比较的结果表明，基于多进制小波放大的图象能较好地保持原来图象的特征，优于一般的插值放大方法。