基于边缘信息C_V模型的医学图像分割方法

图像分割是医学处理中的重要研究内容之一,提出一种基于边缘信息的改进的C_V模型的医学图像分割方法.在模型中增加了表征边界特征的项,利用图像的边界信息与区域信息为分割服务,克服了传统C_V模型不能利用图像的梯度信息的不足.并对C_V模型的区域信息项进行了改造,改变了传统C_V模型中均值取值的定义,提高了对灰度层次丰富的图像分割能力.增加了距离函数惩罚项,将距离函数重新初始化的过程并入整个水平集框架模型中,极大地提高了曲线演化与分割速度.实验表明该模型是有效的医学图像分割方法.     

双变量EMD分析的平面离散曲线光顺方法

曲线的光顺在计算机辅助设计及其相关制造业中都有着重要作用.通过把平面离散曲线当作非平稳信号来处理,提出了一种双变量经验模式分解(EMD)的平面数字曲线光顺方法.方法首先将平面数字曲线的各个变量分离,参数化为两个一维信号;然后运用一维EMD方法对一维化的信号进行滤波处理,去除高频噪声;最后对两个处理好的信号进行合成,得到...     

方向场和频率场约束的结构光条纹图像增强算法

条纹图像增强在指纹图像处理与识别、结构光三维重建中有重要应用。针对结构光三维重建的条纹图像处理,提出了一种基于图像方向场与频率场约束的条纹图像增强算法,设计了图像方向场与频率场的计算方法,构造了方向场与频率场的约束的Gabor滤波器。算法首先对条纹图像进行高斯滤波,去除图像亮度不均匀的影响;然后计算条纹图像的方向场与频率场;最后在图像方向场与频率场的约束下对图像进行Gabor滤波。实验结果表明,算法可有效消除图像光照不均匀的影响,较好地增强结构光图像的条纹信息。     

HSV色彩空间的Retinex结构光图像增强算法

在结构光几何重建中,由于拍摄方式和场景照明情况的复杂多变,使得产生的图像可能会因为光线的亮暗不均造成图像细节的缺失.为此,提出一种基于HSV色彩空间变换的带颜色恢复Retinex算法和色彩饱和度校正策略.针对颜色保持的需要,首先将传统RGB空间上的多尺度Retinex算法转换到HSV颜色空间;然后通过分析HSV颜色空间模型来增强模型中的V分量,同时利用相关系数使S分量随着V分量的增强进行自适应调整;最后将HSV模型转换到RGB空间,使增强后的图像颜色得到保持.实验结果表明,该算法应用于结构光条纹图像的增强中将使结构光图像在颜色得到保持的同时细节信息也得到了增强,更利于后续条纹信息的提取及自动编码.