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为了克服传统的蛇形算法不能收敛于边缘凹陷处以及对蛇的初始化过于敏感的缺点,本文提出用基于可变形模型的梯度矢量流方法提取乳腺X光片中的肿瘤区域。在此基础上,提出三个新的基于边缘的价矩,和其它肿瘤的形状特征作为改进的支持向量机分类法的特征输入,进行恶性肿瘤和良性肿瘤的计算机辅助诊断,取得了良好效果。 相似文献
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将免疫粒子群优化算法和非完全Beta函数结合,提出了一种自适应图像对比度增强方法.该免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力.利用免疫粒子群优化算法自动搜索最佳的灰度变换参数,从而获得一条最佳的灰度变换曲线,实现对图像进行全局增强处理.实验结果表明,该算法不仅能有效地提高图像整体对比度和视觉效果,而且适合图像的自动化处理. 相似文献
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将彩色人脸图像用四元数实矩阵的形式表示,对该矩阵作多级非抽样Contourlet(Nonsubsampled Contourlet,NSCT)变换,在各子带系数上作奇异值分解,进而获得图像的代数特征向量,由神经网络训练和识别。实验结果表明,该方法可以有效地提高彩色人脸图像的识别率,是一种有效的彩色人脸识别方法。 相似文献
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研究基于函数极小化、基于散度和基于迹算子的3个不同层次的彩色图像滤波方法,并将它们统一到一个各向异性扩散PDEs(Partial Differential Equation).提出一个新的扩散PDE方法,该方法在实现一致扩散滤波的同时很好地保持了图像的边缘信息,另一方面,由于该方法具有局部几何结构特性,因此通过适当地选择不同的平滑函数即可满足特殊的需求.最后,展示了基于该方法的彩色图像去噪、修补等应用结果. 相似文献
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研究了适应于乳腺钼靶X线图像特点的图像增强算法,探索量化评价增强算法效果的指标和体系。应用边界、标准偏差、熵以及4阶矩定义灰度均匀度,提出了增强放大因子来调节对比度增强程度的策略,同时给出了基于均匀度实现图像增强的算法,提出了4个增强效果量化评价指标。并与已实现的数学形态学增强算法和直方图均衡化算法进行了量化对比分析。综合分析指标表明,该算法优于数学形态学和直方图均衡化算法,但需要大量的实验和对比分析,研究了DSM、TBCs、TBCe和综合指标之间的相关性,从而找到了更适合于乳腺钼靶X线图像的对比度增强算法,探索出了更加科学的评价体系和指标。 相似文献
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局部二值拟合模型利用图像的局部邻域信息拟合能量函数,局部二值拟合模型相当于对活动轮廓内外进行局部均值滤波,因此该模型对高斯噪声有一定的抗噪性,但是该模型对椒盐噪声污染的图像不能取得令人满意的分割结果。为了提高活动轮廓模型对椒盐噪声的鲁棒性,结合局部二值拟合模型中的局部拟合项,提出一种能消除椒盐噪声影响的新的局部拟合项。提出的拟合项的能量函数极小值是局部区域的中值,新的拟合项相当于对活动轮廓内外进行局部中值滤波,中值滤波对椒盐噪声不敏感。原模型中边缘停止函数是基于图像梯度信息,难以区分图像不同区域间模糊的弱边缘和灰度渐进图像目标,并且容易受到各类噪声的影响,抗噪声能力弱。提出一种新的边缘检测算子,重新定义边缘停止函数,进一步提高模型的抗噪性,降低高斯噪声和椒盐噪声对分割结果的影响。为了保持活动轮廓在演化过程中的稳定性,在曲线演化迭代过程中必须周期地初始化以使水平集函数重新变成带符号的距离函数,但重新初始化的计算量大。引入一个惩罚能量,解决水平集函数在演化过程中的重新初始化难题。对不同噪声污染的图像进行试验的结果表明,提出的模型可以取得较好的图像分割结果,比CV模型、LBF模型和LIF模型更具有优势。 相似文献
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LBF模型对初始轮廓大小和位置非常敏感,并且只考虑了图像的局部信息,没有考虑图像的全局信息。CV模型利用图像全局信息,对初始轮廓具有较强的鲁棒性。两种模型对椒盐噪声污染的图像不能取得令人满意的结果。针对以上问题, 在原有CV模型和LBF模型能量函数基础上,各自构造一个新的能量拟合项,增强对高斯噪声和椒盐噪声的抗噪性。采用新构造的CV模型,使用图像的全局信息得到粗分割轮廓。以粗分割轮廓作为新构造LBF模型的零水平集,利用图像的局部信息得到图像的精确分割结果。同时提出一种新的边缘检测算子,重新定义边缘停止函数,进一步提高模型的抗噪性。相较于CV模型,LBF模型,结合全局和局部信息的Wang模型和Qi模型,提出模型能得到更优的图像分割结果,具有较强的抗噪性。 相似文献
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为了减少计算机分析乳腺肿瘤影像的数据量,提高肿瘤病灶计算机辅助探测和辅助诊断的精确度,降低假阳性和假阴性,乳腺肿瘤区域的提取是至关重要的。基于乳腺恶性肿瘤和有些良性乳腺瘤(如纤维性瘤)的边缘模糊不清和凹凸多变的特性,传统的边缘提取算子和阈值法分割乳腺肿瘤区域很困难,该文提出应用基于可变形模型的梯度矢量流的方法提取乳腺X光片肿瘤区域,用基于亥姆霍兹最小能量损耗原理的一种新的外部能量代替传统方法的外部能量,从而解决了传统方法的可变形轮廓线不能收敛于目标边缘凹陷处的问题,并取得了良好的效果,为进行乳腺X光片肿瘤区域的形状特征提取提供了前提。 相似文献