一种适用于脑部CT图像的模糊边缘检测新算法

边缘检测是医学CT图像处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于脑部CT图像的新型模糊边缘检测算法。该算法首先确定模糊增强变换中的最佳阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的脑部CT图像,与几种经典的处理方法相比,本算法能够提取出更加真实和完整的边缘信息。     

肺CT图像的血管骨架化方法

在图像几何分析以及其他领域中,骨架化方法应用非常广泛。利用骨架表示图像可以保留图中的拓扑结构,减少冗余信息。在临床实践和治疗肺部疾病的过程中,如何有效地描绘并分析肺部血管骨架结构,对于计算机辅助诊断与辅助手术治疗是非常重要的。提出一种肺CT图像的血管骨架化方法:首先使用区域生长法将肺中的血管从胸腔其他组织中分离出来,接着使用数学形态学操作对分割结果进行处理,最后使用三维细化算法对血管进行骨架化。实验结果表明,该方法能快速、有效地实现肺部血管的骨架提取。     

一种自适应梯度幅值的边缘检测算法

提出了一种基于Otsu自适应梯度幅值的边缘检测算法。鉴于传统基于梯度幅值的自适应边缘检测算法中单阈值所带来的边缘断裂问题,分别使用传统Otsu算法和迭代Otsu算法进行自适应阈值,能保证图像梯度幅值的方差最大的情况下求得最优阈值,从而准确的检测边缘像素;针对梯度幅值边缘检测算法中边缘较宽的问题,在Otsu自适应梯度幅值检测算法检测到的边缘图基础上,使用经典的并行细化算法进行了边缘细化;最后,通过实验结果与对比分析,验证了算法能准确定位边缘和获得完整的边缘信息,实现了较好的边缘检测效果。     

一种移动人体轮廓的两步提取法

移动人体轮廓提取算法作为移动人体跟踪的基础,在交通监控、客流量统计、运动分析、虚拟现实等领域都有很高的实用价值.本文根据灰度图像的背景分布与Sohel算子,提出一种结合自适应灰度阈值分割与人体梯度信息判定的两步移动人体轮廓提取算法.实验表明,该算法具有很强的实用性与鲁棒性.     

基于微粒群算法的视网膜血管自动提取方法

针对视网膜血管网络灰度分布特征与结构特征,提出了将灰度-梯度共生矩阵最大熵与微粒群算法相结合的视网膜血管提取方法。采用Gabor滤波以增强血管图像,获取增强后视网膜图像的灰度-梯度共生矩阵,利用微粒群算法并结合灰度-梯度共生矩阵的最大熵方法进行阈值化处理,对图像进行二值化处理后根据视网膜血管具有区域连通性的特征,采用形态学方法分割出最终的血管。实验结果表明,该方法能有效地提取视网膜血管网络。     

基于平稳小波变换的SAR图像海岸线提取

阐述了一种利用平稳小波变换(SWT)从SAR图像中提取海岸线的方法。该方法首先利用基于局部统计特性的自适应滤波算法对SAR图像进行滤波,然后利用SWT对SAR图像进行分析处理,计算SWT系数的小波梯度信息,通过模极大值搜索检测边缘点,最后利用阈值化和形态学方法对局部极大值图像进行细化处理。实验结果证明,这种方法是对于SAR图像海岸线提取是有效的。     

灰度梯度映射函数改进的Otsu阈值法

针对目标与背景灰度分布不均匀的图像,基于集中于目标的图像阈值法思想,引入图像的灰度直方图信息,得到更为细致的阈值化准则。考虑图像的边缘信息,引入灰度梯度映射函数,提出了基于梯度的集中于目标的Otsu阈值法。大量经典图像阈值化结果表明,该方法在目标提取的完整性和边缘保留的清晰性方面,均表现出了更佳的效果。     

肺实质CT图像细化分割

目的 由于肺部CT图像中各组织结构复杂、灰度分布不均匀,造成肺实质部分难以准确分割和提取。为了提高肺实质分割的准确率,本文提出了一种基于超像素的细化分割与模糊C均值聚类相结合的自动分割算法。方法 该算法充分利用肺部CT图像的灰度、纹理特征,同时为了正确标记超像素的分类,引入一种空间邻域信息来增强空间约束进而有效地解决灰度不均匀的问题,它能够对肺实质进行分割并除去其周围的主血管,然后利用形态学知识去除肺部的分支血管。结果 在临床患有四类疾病的患者CT图像数据集上采用改进的图像特征,使得肺实质分割的准确率提高了0.8%。同时,算法准确率提高到99.46%。结论 实验结果表明,本文算法能够实现肺部CT图像肺实质的自动细化分割,结果准确适用。该算法鲁棒性好、速度快,是一种精确有效的自动肺实质分割方法。     

一种基于切比雪夫不等式的自适应阈值背景建模算法

背景建模是实现运动目标检测与跟踪的关键技术之一。在实时视频监控系统中,对背景建模算法的运行时间及所提取出的背景图像的实时性有很高的要求,针对这一问题,提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应阈值背景建模算法。算法利用切比雪夫不等式计算像素点色度变化的概率估计值,提出了一种自适应阈值分类方法,它将像素点快速分类为前景点、背景点及可疑点,再利用核密度估计方法对可疑点进行进一步分类,最后利用背景更新算法提取实时背景图像。实验结果证明,该算法能快速有效地区分特征明显的背景点与前景点,提高了背景图像提取的速度,对可疑点利用核密度估计方法降低了背景分割的误差,背景建模效果理想,运算速度快,适用于实时视频监控系统。     

基于预测的自适应边缘检测新方法

图像的边缘是图像最基本的特征之一,边缘检测是提取图像特征的重要手段.首先利用梯度调节预测器(Gradient Adjusted Predictor:GAP)对图像进行预测,然后针对预测得到的误差图像,提出了一种基于梯度均值直方图的自适应阈值选取方法,利用得到的阈值来分类边缘与非边缘;为了获得单像素边缘,利用细化算法对边缘图像进一步细化,得到最后的边缘图像.仿真结果表明,与其它方法相比,本文方法检测到的边缘边界特征细腻、连续,定位精度较高,得到的实验结果比较理想.     

基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法

从目标和背景的类间差异性出发,提出了一种基于最大类间交叉熵准则的阈值化分割新算法。该算法假设目标和背景象素的条件分布服从正态分布,利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率,再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。比较了新算法与基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能。     

基于最大类间后验交叉熵的阈值比分割算法

从目标和背景的类间差异性出发,提出了一种基于最大类间交叉熵准则的阈值化分割新算法,算法阈设目标的背景象素的条件分布服从正态分布,利用贝叶期公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率,再搜索这两为区域后验概率之间的最大交叉熵。比较了新算法一基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的分割性能。     

内皮细胞图像自动分割与荧光强度测量方法

针对内皮细胞提出了一种自动分割与细胞区域荧光强度测量方法。通过形态学重建和背景减除消除图像的光照不均匀背景;利用直方图均衡化进行图像增强;增强图像经自动阈值分割与形态学滤波得到二值化粗分割结果;在粗分割结果上利用形态学细化和分水岭算法获取前景与背景的标记点;结合增强图像的梯度及标记点,利用标记点控制的分水岭算法完成分割;最终通过求取分割所得细胞区域内的平均荧光强度完成测量。在实际图像上的实验结果表明,相比于直接使用阈值分割方法,所提出的方法能更准确地完成图像分割及荧光强度的测量。     

一种视网膜血管自适应提取方法

为了快速有效地提取视网膜血管，根据视网膜图像的灰度分布特征，提出了一种新的基于自适应阈值化的血管提取方法。该方法是首先把图像划分成很多同样尺寸的小子图像，然后在每个子图像中分别计算局部阈值，并用该阈值分割该子图像。因为视网膜图像中血管和背景在局部范围内都比较均匀，所以在每个子图像中都存在一个局部阈值能够将其中的血管分割出来。采用的局部阈值计算方法不仅允许子图像可以取得很小，而且能够保证得到平方误差最小意义下的最优阈值。在阈值计算过程中，还用到一种基于过零点边缘检测技术的边缘追踪算法。最后还提出一种基于区域生长的特征综合方法，即通过综合两次阈值化分割得到的血管结构来清除碎片。多幅视网膜图像的实验证明，该方法的计算速度很快，并且可以提取包括细血管在内的绝大部分血管。     

手背静脉的分割和平滑细化

静脉识别技术是一种新兴的非接触式红外生物特征识别技术,从原始图中分割出静脉纹路并细化成变形较小的静脉骨架,对提高识别的成功率非常重要。在现有算法研究和实验分析的基础上,提出了一种分割、平滑细化和毛刺修剪算法,算法对归一化的静脉图像首先采用高斯低通滤波、中值滤波处理,有效地去除了斑点噪声和水平条状扫描噪声,然后用修正的NiBlack局部动态阈值法和面积阈值法分割出静脉,接着对其进行形态学开操作、闭操作及中值滤波以平滑边缘,最后通过条件细化和毛刺修剪得到了失真较小的静脉骨架,获得了良好的分割和细化结果。     

自适应最小误差阈值分割算法

对二维最小误差法进行三维推广, 并结合三维直方图重建和降维思想提出了一种鲁 棒的最小误差阈值分割算法. 但该方法为全局算法, 仅适用于分割均匀光照图像. 为 提高其自适应性, 本文采用Water flow模型对非均匀光照图像进行背景估计, 以此获 得原始图像与背景图像的差值图像, 达到降低非均匀光照对图像分割造成干扰的目的. 为进 一步提高分割性能, 本文对差值图像采用γ 矫正进行增强, 然后采用鲁棒最小误差 法进行全局分割, 从而完成目标提取. 最后本文对均匀光照下以及非均匀光照下图像进行了 实验, 并与一维最小误差法、二维最小误差法、三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割 算法、灰度波动变换自适应阈值方法以及一种改进的FCM方法在错误分割率和运行时间上进 行了对比. 实验结果表明, 相对于以上方法, 本算法的分割性能均有明显提升.     

Fast thinning algorithm for binary images

A fast thinning algorithm is proposed which achieves its increase in speed by applying any existing thinning algorithm to a greatly reduced amount of image information. The procedure compacts the image, applies an optimal thresholding routine, thins the result, and then expands the skeleton to its original scale. Results of testing the algorithm on a number of images are shown.     

工业检测图像灰度波动变换自适应阈值分割算法

工业检测图像经常受到不均光照的影响,对该类图像局部自适应分割算法比全局算法能产生更好的分割效果. 但局部算法中基于分块的算法对分块方法缺乏指导,而基于邻域的算法容易在背景或前景内部产生误分. 针对上述缺点,本文提出了一种多方向灰度波动变换的自适应阈值分割算法. 该算法先从多个方向依照灰度波动对图像进行转换,构造以多维向量为基础的灰度波动变换矩阵, 然后利用主成分分析法(Principal component analysis, PCA)将高维向量压缩至一维并生成变换图像,最后运用Otsu算法分割变换图像. 该算法无需分块,并且仅需波动幅度阈值和布尔型背景色两个参数. 实验结果表明,该算法能够有效减少不均光照对工业检测图像分割的影响, 与Niblack法、Sauvola法等几种局部算法相比,该法在分割效果上具有了明显的提升.     

用于地图图像分色的像素边缘梯度算法

该文在分析地图图像特点的基础上,提出了一种适于地图分色的像素边缘梯度算法,其思想是将像素梯度的概念延伸到像素边缘的梯度。进而,利用数学形态学的变换原理,探讨了对分色结果进行后处理以及细化的具体过程。棕版图的实验结果证明,用此算法提取线状信息定位精度高,连续性好,处理速度快,并可以很好地解决粘连及背景噪声等问题,细化后的结果能够满足需要。     

约束方程能量最小化提取3维血管图像中轴线

3维血管中轴线提取是血管量化的第一步,同时也是最重要的一步。为此,提出一种动态提取3维血管图像中轴线的方法。首先构造具有3维血管特征的能量约束方程,通过细化方法或人工构造方式得到血管图像初始骨架线,在能量约束方程的作用下,沿着血管图像距离场梯度的方向不断向血管中轴线位置逼近。当方程能量达到最小值时,初始骨架线也就固定在中轴线位置。实验结果表明,提取出来的血管中轴线位置准确,且保持拓扑结构和连通性。