一种改进的双项自适应总体变差去噪模型

研究经典总体变差去噪模型及其改进的自适应去噪模型,提出一种基于预处理图像局部信息的双项自适应模型。利用空间自适应保真项缓解二阶非线性滤波对细节的过度平滑,通过自适应正则化项减少阶梯效应,使数值更稳定和收敛。实验结果表明,与原方法相比,改进方法具有更好的鲁棒性,在噪声较高的情况下仍能取得较好的去噪效果。     

一种新颖的医学图像锐化增强算法

针对医学图像组织间不明显现象,提出了一种基于模糊规则和小波变换的医学图像锐化增强算法。对不同尺度的小波系数进行锐化增强时,首先根据该尺度低频系数中心像素与其邻域像素的相容性利用模糊规则自适应计算非线性细节增益系数。然后把增益系数与细节小波系数相乘,小波重建后得到增强图像。实验结果表明,提出的算法对图像细节进行增强的同时能够有效地抑制噪声。     

一种分形彩色图像压缩编码方法

在分析彩色图像色彩三分量r,g,b的相关性和分形四叉树编码层次信息冗余性的基础上,提出了一种分形彩色图像压缩编码方法.它将图像的3个独立的颜色分量按某种方式组合成1个来搜索匹配块,从而将需要存储和搜索的3个颜色分量匹配块(SFC方法)减少为1个,并且对四叉树层次信息进行压缩.此外,采用不同的组合,得到了几个图像压缩比和解码质量相近的编码方法,其中使用亮度分量的方法比使用其他方法速度更快.实验结果表明,它优于SFC方法及标准JPEG方法,不失为一种好的分形彩色图像压缩方法.     

基于阈值和B样条插值的MR图像增强算法

提出了利用双门限分割灰度级后再进行三次B样条插值非线性变换的MR图像增强算法,将图像灰度级按两个灰度阈值分割为目标区、过渡区、背景区,对这三个不同的区域采用不同的灰度变换方法。在徐军等提出的对比度和目标细节评价标准基础上,提出了一个新的图像质量客观评价标准来评价图像质量。该客观标准可以动态调节对比度和细节的权重参数!,具有交互性。通过寻求该标准最优时的三次B样条插值非线性变换来增强MR图像。实验表明,和目前主要的灰度图像增强算法相比,用该算法增强后的图像不仅提高了图像对比度,也加强了目标的细节,而且具有交互性,特别适合于MR图像处理。     

基于SVM的图像分类算法与实现

提出了一种对人类视觉中的黑白老照片和彩色照片进行分类的方法,其基本思想是,首先在分析两者各自特点的基础上,定义了一些指标特征;其次利用这些指标对图像进行预分类,找出其中特征明显的图像;然后使用支持向量机(SVM)的算法对这些指标进行学习来区分剩余图像,最终达到对图像分类的效果。实验结果表明指标定义是合理的,效果也较满意。     

一种自适应的图像加密算法

给出一种新的自适应图像置乱加密算法,加密后的图像可以有效防止已知明文的攻击.并且,算法具有良好的完整性保护功能,可用于图像验证.实验结果表明,算法在运算速度、抗攻击能力等方面具有良好的效果.     

改进的基于二阶互信息的配准技术

着重分析讨论了灰度级别、邻域信息对基于二阶互信息的配准技术的影响,通过实验分析得到在PV插值基础上最佳的灰度级别、邻域信息,从而改进了基于二阶互信息的配准技术,并借助分析噪声对配准的影响来解释相关结论。     

基于分割和累积指数变换的MR图像增强算法

文章提出了一种MR图像增强的新算法。首先由多阈值分割算法将图像分割为不同的区域,然后统计出各区域的灰度均值和方差,由这两个特征构造各区域的累积指数非线性变换,并分别对相应区域进行增强。实验表明,用该算法增强后的MR图像在视觉上增强了图像对比度,加强目标的细节,还可以去除部分噪声,在实现上缩短了CPU时间。     

约束方程能量最小化提取3维血管图像中轴线

3维血管中轴线提取是血管量化的第一步,同时也是最重要的一步。为此,提出一种动态提取3维血管图像中轴线的方法。首先构造具有3维血管特征的能量约束方程,通过细化方法或人工构造方式得到血管图像初始骨架线,在能量约束方程的作用下,沿着血管图像距离场梯度的方向不断向血管中轴线位置逼近。当方程能量达到最小值时,初始骨架线也就固定在中轴线位置。实验结果表明,提取出来的血管中轴线位置准确,且保持拓扑结构和连通性。     

窗宽窗位对基于互信息的医学图像配准的影响

基于互信息的配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点,近来已成为医学图像处理领域的热点。基于互信息的配准方法实质上是一种对灰度进行统计和计算的方法,同一图像采用不同的窗宽窗位表示必然会影响配准结果。该文在分析窗宽窗位对图像质量的影响和基于互信息配准方法的影响的基础上,进行一系列的医学图像配准试验。在分析配准结果的基础上,给出基于互信息的配准方法所采用的合理窗宽窗位的建议。