一种基于广义模糊性质集的图像分割方法

本文提出了一种基于广义模糊性质集的图像分割方法，它利用图像的广义隶属函数，把图像灰度转换成广义的模糊集合，通过对图像作多次增强而实现图像分割。实验结果表明，本文提出的方法与Ｏｔｓｕ法、熵函数法和ＦＣＭ２Ｄ法相比，在分割速度和分割质量上，都有下同程度的提高。     

基于区域相关的图像加密效果评定方法

随着图像加密技术的发展,出现了各种各样的加密方法,其中有基于Arnold变换、仿射变换、Hilbert曲线、幻方、骑士巡游、Gray码、混沌序列和基于频域的置乱加密技术,但是却缺少一种能有效衡量这些方法的置乱程度及反映加密次数与置乱程度关系的标准。提出了一种新的基于区域相关的判断置乱程度的方法。实验结果表明该方法能有效衡量置乱程度及反映加密次数与置乱程度的关系。     

人脑黑质神经核团的精确三维自动分割

随着MRI技术的发展,人脑黑质核团的MRI定量分析在帕金森病诊断中的应用价值越来越高。提出一种解剖先验知识为约束基于动态曲面模型和自适应区域增长的自动3D分割方法,来完成黑质形状结构的精确三维分割和提取。由此获得黑质的位置、形状和体积,以期辅助临床上对早期帕金森病的诊断和评价治疗效果。分割实验表明该方法精确性高,具有较强的自适应性。     

基于MRF-MAP和模糊质量图的相位展开算法

相位展开是磁共振成像技术应用中最关键的环节之一,可以为磁共振的某些重要临床应用提供精确的相位信息。然而,由于临床磁共振成像过程中,部分区域真实的相位存在急剧变化,同时伴有不同性态的噪声污染,导致相位展开时存在信息的高度不一致性。为了有效地解决上述难题,基于马尔可夫-最大后验（Markov Random Field & Maximum A Posterioi,MRF-MAP）模型,首次将相位展开看作计算机视觉中的标记问题,并结合磁共振相位数据的特点,设计出相位图的模糊质量图,完成相位展开的能量函数构建。针对能量函数的优化求解,采用高效的图割算法进行。     

基于广义Gibbs先验的低剂量X-CT优质重建研究

为获取低剂量条件下X-CT的优质重建,提出基于广义Gibbs先验的低剂量X-CT重建算法。新算法首先对投影数据进行统计建模,其后采用Bayesian最大后验估计方法,将投影数据中非局部的先验信息加诸于该数据的恢复中,达到抑制噪声的效果,最后仍采用经典的滤波反投影方法对恢复后的投影数据进行解释CT重建。文中将非局部先验称为广义Gibbs先验,其原因在于该先验具有传统Gibbs先验形式的同时,可以通过选择较大邻域和自适应的加权方式充分利用投影数据的全局信息进行数据恢复。通过与已有算法的对比实验,表明该文提出的基于广义Gibbs先验的低剂量X-CT重建算法在降低噪声效果和保持边缘方面具有较好的表现。     

基于模糊区域的CT脑图像检索及关联反馈

基于模糊区域特征的图像检索算法和关联反馈算法是当前图像检索领域的研究热点,由于区域模糊相似度的复杂性,绝大多数关联反馈算法不能应用到基于模糊区域特征的图像检索方法中。为解决这个问题,论文修改了模糊相似度计算方法,并结合经典的基于权重调整的关联反馈算法,提出一种基于模糊区域特征的关联反馈算法。对脑出血CT图像的检索实验结果表明该算法效果较好。     

基于全距置换的数字图像加密

全距置换可以打乱数据的位置,同时又能使元素间距离的所有可能性都出现。所以从换位角度看,全距置换具有良好的密码学性质。将全距置换引入到图像加密的领域,提出了两种利用全距置换对数字图像进行加密的算法。     

基于CMOS的医学图象处理系统软件设计

本文选用CMOS OV7640为图像传感器来采集实际图像,利用USB2.0总线接口技术和OpenCV计算机视觉库,以VisualC 6.0作为开发平台设计了基于CMOS的视频采集及边缘检测系统.提出了一种基于数学形态学的多尺度边缘跟踪的算法.该算法在抑制噪声的同时能够有效地检测出图像的边缘,基于OpenCV计算机视觉库编写了视频图像边缘检测的软件.     

模式识别.自动分割图像新方法研究*

提出一种采用非参数Dirichlet过程混合模型实现图像自动分割的算法。该方法在图像分割时不需要对分类数进行初始化,具有在分割过程中自动获得图像分类数的特点。模型中使用有控制参数的随机变量来代替聚类数,通过调整参数来指定聚类数的范围。使用该算法对具有高噪声的自然图像和临床磁共振图像进行分割实验,并与其他分割算法进行比较。实验结果显示本算法抗噪声性能强,且可以抑制磁共振图像分割过程中的偏场效应。准确度分析显示,图像分割结果的Dice相似性系数均高于90%,表明提出的新算法具有很高的精确性和鲁棒性。