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1.
The smooth fractionator 总被引:8,自引:0,他引:8
H. J. G. Gundersen 《Journal of microscopy》2002,207(3):191-210
A modification of the general fractionator sampling technique called the smooth fractionator is presented. It may be used in almost every situation in which sampling is performed from distinct items that are uniquely defined, often they are physically separated items or clusters like pieces, blocks, slabs, sections, etc. To each item is associated a ‘guesstimate’ or an associated variable with a more‐or‐less close – and possibly biased ? relationship to the content of the item. The smooth fractionator is systematic sampling among the items arranged according to the guesstimates in a unique, symmetric sequence with one peak and minimal jumps. The smooth fractionator is both very simple to implement and so efficient that it should probably always be used unless the natural sequence of the sampling items is equally smooth. So far, there is no theory for the prediction of the efficiency of smooth fractionator designs in general, and their properties are therefore illustrated with a range of real and simulated examples. At the cost of a slightly more elaborate sampling scheme, it is, however, always possible to obtain an unbiased estimate of the real precision and of some of the variance components. The only real practical problem for always obtaining a high precision with the smooth fractionator is specimen inhomogeneity, but that is detectable at almost no extra cost. With careful designs and for sample sizes of about 10, the sampling variation for the primary, smooth fractionator sampling step may in practice often be small enough to be ignored. 相似文献
2.
3.
吴继明 《上海电力学院学报》2010,(1):140-143
为了解决图像对象灰度分布不一致性的分割难题,提高图像分割速度,提出了一个全新的快速主动轮廓模型。它由曲线周围局部的统计信息驱动曲线发生形变演化,并使用图像中的边缘信息来引导曲线的演化方向。模型中,根据区域模板与演化曲线共同定义的局部统计信息创建数据拟合项,并应用水平集方法求解曲线的演化。对合成图像和医学图像的实验结果表明,本文提出的分割模型可以同时分割多个灰度不一致的对象,分割速度快,结果稳定,对噪声具有很好的鲁棒性。 相似文献
4.
5.
目的 通过对现有基于区域的活动轮廓模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于K-means活动轮廓模型,该模型能有效分割灰度非同质图像。方法 结合图像全局和局部信息,根据交互熵的特性,提出新的局部自适应权重,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质分割目标的影响。结果 采用Jaccard相似系数-JS(Jaccard similarity)和Dice相似系数-DSC(Dice similarity coefficient)两个指标对自然以及合成图像的分割结果进行定量分析,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型JS和DSC的值最接近1,且迭代次数不多于50次。提出的模型具有较高的计算效率和准确率。结论 通过大量实验发现,新模型结合图像全局和局部信息,利用交互熵特性得到自适应权重,对初始曲线位置具有稳定性,且对灰度非同质图像具有较好地分割效果。本文算法主要适用于分割含有噪声及灰度非同质的医学图像,而且分割结果对初始轮廓具有鲁棒性。 相似文献
6.
7.
A Review of Metal Fabricated with Laser‐ and Powder‐Bed Based Additive Manufacturing Techniques: Process,Nomenclature, Materials,Achievable Properties,and its Utilization in the Medical Sector 下载免费PDF全文
8.
9.
Ze-Xuan Ji Author Vitae Author Vitae De-Shen Xia Author Vitae 《Pattern recognition》2011,44(5):999-1013
Intensity inhomogeneity, noise and partial volume (PV) effect render a challenging task for segmentation of brain magnetic resonance (MR) images. Most of the current MR image segmentation methods focus on only one or two of the effects listed above. In this paper, a framework with modified fast fuzzy c-means for brain MR images segmentation is proposed to take all these effects into account simultaneously and improve the accuracy of image segmentations. Firstly, we propose a new automated method to determine the initial values of the centroids. Secondly, an adaptive method to incorporate the local spatial continuity is proposed to overcome the noise effectively and prevent the edge from blurring. The intensity inhomogeneity is estimated by a linear combination of a set of basis functions. Meanwhile, a regularization term is added to reduce the iteration steps and accelerate the algorithm. The weights of the regularization terms are all automatically computed to avoid the manually tuned parameter. Synthetic and real MR images are used to test the proposed framework. Improved performance of the proposed algorithm is observed where the intensity inhomogeneity, noise and PV effect are commonly encountered. The experimental results show that the proposed method has stronger anti-noise property and higher segmentation precision than other reported FCM-based techniques. 相似文献
10.
针对血管影像中灰度不均和弱边缘情况下已有水平集模型不能正确分割血管问题,提出一种耦合了血管影像的几何信息、边缘信息和区域信息的水平集分割方法.首先,采用Hessian矩阵的各向异性性对血管状目标进行识别,对原始影像数据进行多尺度滤波;然后采用拉普拉斯算子零交叉点的快速边缘积分方法将边缘信息嵌入能量泛函中,构建一种基于结构、边缘和区域信息的水平集分割方法.相比于单一依靠影像边缘信息或区域信息模型及其改进模型,该方法在分割严重灰度不均匀的血管造影影像上能够准确提取血管,并精确定位血管边缘. 相似文献