基于灰度和边界方向直方图的医学图像检索

本文研究了采用分级检索的机制,综合利用灰度及形状特征进行基于内容的医学图像检索的方法,该方法克服了灰度直方图不能充分表示空间分布信息的不足。利用边界方向直方图描述形状特征,避开了对图像进行精确分割这一医学图像处理中的难点问题。对CT图像数据库进行的检索实验,验证了该方法具有良好的检索性能。     

基于复数主成分分析的磁共振波谱信号衰减系数的自动校正

衰减系数的校正是磁共振波谱信号处理和分析过程中的一个关键难题。本文基于复数主成分分析，提出了一种自动的磁共振波谱衰减系数的校正方法，较成功地解决了这个难点问题。文中的模拟数据及其实现结果充分验证了该方法的有效性。     

一种基于复数主成分分析的磁共振波谱量化预处理方法

该文提出了一种应用复数主成分分析方法(CPCA)来获取波谱基木波型,自动校正频率和衰减系数偏移的方法。该方法首先对频率进行校正,然后拓宽CPCA的应用范围,把它使用到衰减系数偏移校正领域。文中的实现结果证明:该方法较好地实现了频率和衰减系数的校正,在同实域PCA方法性能比较上,前者的计算速度和估计精度明显占优。     

基于Level set方法的医学图像分割

本文引入了一种基于偏微分方程的曲线进化方法—Level set方法,通过与Fast marching方法的结合,可以实现运算速度的大大提高。同时引进了更有效的Kim提出的GMM(Group Marching Method)方法,减少了运算量,并给出了改进方法。最后,把该方法用于仿真图与医学图像分割中,获得了较好的效果。     

一种新的全色与多光谱图像融合变分模型

图像融合是提供包含各输入图像互补信息的单幅图像的有力工具. 本文提出了一种新的用于全色和多光谱图像融合的变分模型. 在Socolinsky对比度模型的基础上构造了一个改进的能量泛函最小化问题, 以寻找最接近全色图像梯度的解.为了提高多光谱图像的空间分辨率,并尽可能地保持其原有的光谱信息, 还将光谱一致项、波段间相关项和对比度增强项引入融合模型. 在IKONOS和QuickBird数据集上测试了该模型的性能.实验结果表明该模型可以生成同时具有高空间质量和高光谱质量的融合图像.     

基于Legendre矩的CT及MR医学图象融合方法

为了提高CT、MR多模态医学图象配准、融合的精度和速度,提出了基于Legendre矩的CT和MR多模态医学图象配准、融合方法,并运用二维9数据图象的Legendre矩正交性和无冗余性的特点,通过找出CT及MR两种模态医学图象的质心,计算出两图象的比例因子,从而完成了两图象的平移和旋转,并精确地实现了CT和MR两模态图象的配信、融合,还优化了Legendre矩的快速算法和提高了应用Legendre矩配准CT和MR图象的速度。实验表明,利用Legendre矩对CT和MR等多模态图象配准、融合,不失为一种比较直接、简洁的方法;同时,Legendre矩在医学影象诊断、放疗计划系统等方面也具有重要的应用价值。     

基于边界和模糊集理论的三维图像分割

本文提出了一种基于边界和模糊集理论的三维图象分割方法，利用高斯－拉普拉斯算子检测出图象中各结构的边界后，通过区域增长获取感光趣结构的三维二值模板，由高斯－拉普拉斯图象和二值模板出发，利用模糊集理论，确定感兴趣结构的三维模糊模板，从而达到在体积图象中分割出感兴趣结构的目的。     

血管数字减影图象中的结构特征提取

基于Ｘ线数字减影图象的三维血管结构重建很大程度上依赖于图象中血管的有效检测和结构关系描述。本文给出一个在局部特征检测基础上的结构特征提取和组织方法，涉及结构分析之前的中间视觉处理层次，即将图象中主要结构分离出来供结构分析之用。首先用一个突出结构检测算法独立地组织和选择中轴曲线片断和边缘曲线片断，然后将两者信号相结合以验证突出结构算法获得的结果并滤除噪声结构。     

一种基于非线性扩散方程的PET重建方法

正电子发射断层重建是一类不适定问题,因此正则化方法常用来抑制噪声提高重建的质量.依据Mumford-Shah泛函模型提出了该类重建问题的统一变分模型.基于这一模型,提出了一种新的基于扩散方程的PET重建算法,同时给出了线性和非线性两种方法.实验结果表明,两种方法均有良好的重建性能,并且非线性方法通过合理的设置参数,能体现出较为优越的抗噪声性能和边缘保持特性.     

一种新的基于平面检测器的锥形束体积重建算法

由于锥形束体积重建算法具有较高的获取投影数据的速度、较大的 X射线利用率及能保持重建物体的空间和密度各向同性等方面的优点 ,因而引起了人们的广泛关注 .针对锥顶轨迹为单圆的锥形束体积重建问题 ,提出了一种基于平面检测器的 T- FDK算法 (简称 FT- FDK算法 ) .该算法首先将锥形束投影数据重排为倾斜平行投影数据 ,然后再经过加权滤波和反投影重建来得到待测物体的三维结构 .实验结果表明 ,该算法不仅与传统的 FDK算法有相同的计算复杂度 ,且重建图象的质量有了明显的提高 ,因而该算法在医学成像和无损探伤等领域具有重要的实用价值 .