基于空间分布的三维自动化肺结节分割算法

针对肺结节分割中存在的自动化程度低、较少考虑空间结构以及粘附型肺结节分割不充分问题,提出了一种基于空间分布的三维自动化肺结节分割算法.该算法首先利用C-means聚类算法分割出肺实质,然后根据肺结节空间分布的差异性将其分为3类:孤立性肺结节、胸膜粘附性肺结节、血管粘附性肺结节,并对3种不同类型的肺结节分别采用基于连通性、灰度下降和散度差异的分割算法进行分割,70个肺结节(其中孤立性肺结节38个,血管粘附性肺结节17个,胸膜粘附性肺结节15个)CT图像的实验结果表明,算法能够准确、自动地分割出3种不同部位的肺结节.     

基于平滑特性的压缩图像质量盲评估

根据压缩图像中图像块平滑特性的不同,提出了一种基于平滑因子的压缩图像质量盲评估方法.通过统计图像中为零的一维DCT交流系数的比例,构造了压缩程度因子以及质量评估体系,可有效区分图像的压缩程度.实验表明该方法对压缩图像有较好的评价效果,同时在对低通滤波图像的质量评估中性能优于利用块边缘像素差异的方法.