基于形态学多尺度算法的肺部CT图像边缘检测

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的基础,传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果较差.本文提出了一种基于形态学多尺度算法的肺部CT图像边缘检测方法.首先对形态学边缘检测算子进行改进,然后利用形态学多尺度算法检测各尺度下的图像边缘,最后采用非均匀权值方法合成最终边缘.实验结果表明:该方法在检测出肺部图像边缘的同时能够很好地抑制噪声,是一种有效的肺部CT图像边缘检测方法.     

胸部CT图像肺实质分割技术研究

计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)是诊断肺部疾病常用的方法之一,CT能显示人体肺部的断层图像,但CT图像中对于诊断肺部疾病有帮助的只有肺实质区域.因此,提供干扰更少、病灶更加明显的肺部断层图,会使医生更容易发现一些早期的疾病或得到更加准确的诊断结果.文章归纳总结了边缘检测、U-net和U-net++等CT图像的肺实质分割技术,并将其中的Matlab的边缘检测与U-net神经网络进行对比分析.对比结果显示,U-net神经网络的图像分割效果远好于Matlab的边缘检测.     

改进的形态学肺部图像边缘检测

针对肺部图像边缘检测中存在的噪声问题,在数学形态学边缘检测的基础上做了3点改进:(1)结合结构元素3个基本选取原则,即形状的相似性、尺寸的覆盖性和不同结构元素的组合性,选取适合肺部图像的全方位结构元和多尺度结构元;(2)改进了普通的形态学边缘检测算子,将全方位结构元和多尺度结构元相结合,得到适用于肺部图像的新型复合形态学边缘检测算子;(3)将峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio, PSNR)加入权值计算方法中,改进了权值的计算方法。最后通过仿真实验,对PSNR为50684 9 dB的肺部噪声图像进行边缘检测,并与一般算法进行比较,结果表明改进算法在PSNR和均方误差(Mean square error, MSE)上均有明显改善,能够检测出更清晰、去噪效果更好的肺部图像边缘。应用于其他图像或加入不同噪声时,本文算法也能检测出更清晰的图像边缘,表明该算法具有很好的鲁棒性。     

基于B样条小波的图像边缘检测

研究图像边缘优化检测问题.针对图像边缘信息被噪声污染影响定位精度,经典的边缘检测方法Canny算法中的高斯平滑函数边缘定位精确度较低,导致图像缓变边缘信息丢失和假边缘的现象.为去除虚假边缘,在Canny最优边缘检测准则下,提出引入了渐进最优的B样条小波函数,采用小波变换应用于图像边缘检测中的基于模极大值的方法,并结合Kmeans聚类的自适应双阈值方法进行图像边缘检测仿真.仿真结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下图像边缘提取效果,有效提高了边缘检测的准确性,得到较高的边缘检测图像质量,可为设计提供依据.     

改进非线性结构张量的含噪图像边缘检测

现有的边缘检测方法在含噪图像中的检测性能不佳.针对含噪图像的边缘检测问题,提出了利用引导核改进基于非线性结构张量的含噪图像边缘检测方法.首先,计算含噪图像的张量积.然后,根据图像梯度对张量积进行扩散,图像梯度依赖张量积本身.扩散方程中的扩散矩阵包含张量积,该张量积是通过各向异性的引导核进行空间自适应平均,而不是通过各向同性的高斯核进行平均.最后计算扩散张量积的特征值和特征向量,并基于此检测图像的边缘.将所提方法与基于线性结构张量的边缘检测方法、基于张量梯度扩散的非线性结构张量的边缘检测方法、基于图像梯度扩散的非线性结构张量的边缘检测方法进行比较,实验结果表明,所提方法可以得到更为清晰的边缘,并且检测结果中噪声较少.     

一种结合sobel算子和小波变换的图像边缘检测方法

提出了一种基于数据融合的边缘检测方法.该方法对原始图像分别采用sobel算子和基于离散小波变换两种方法提取边缘,然后将两种方法的检测结果进行数据融合,得到一幅新的边缘图像.实验证明,融合后的图像边缘集合了两种检测方法的优点,是一种有效的图像边缘检测方法.     

基于小波变换模极大值的煤矿岩层图像边缘检测处理

针对煤矿井下岩层监视监控系统中图像边缘检测的问题,提出了采用小波变换进行煤矿井下岩层图像的边缘检测处理.综述图像边缘检测的方法,分析了基于小波变换模极大值的图像边缘检测方法.即首先将图像进行多尺度分解,以获得对图像不同结构特征的描述,进而在各个尺度下通过观测其小波系数模的变化规律检测出不同细节成分的边缘特征.研究结果表明,基于小波变换的图像边缘检测算法能够较好地检测煤矿井下锚杆钻孔内图像中的细节特征,取得了明显的效果.     

基于对称性的快速车辆检测方法

提出了一种基于车辆边缘对称性和水平阴影的快速车辆检测方法.通过利用被检测图像减去道路背景图像的方法对被检测图像进行预处理,以最大限度去除背景图像中车道线等大量干扰,突出车辆图像,对图像分别做Sobel垂直和水平边缘检测.把垂直边缘图像分割放缩成远景、中景、近景3幅大小相同的图像,利用车辆对称性对分割放缩后3幅图像对称性进行检测,确定图像中所有车辆在图像中的水平位置.同时在水平边缘检测的图像中,利用水平阴影和汽车底部水平边缘确定汽车的垂直位置.实验结果表明,该方法简单、有效,能快速、精准地检测出汽车图像中所有的不同位置和不同大小的车辆.     

基于Sobel算子数字图像的边缘检测

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域中十分重要的基础.图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测,目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一,在工程应用中占有十分重要的地位.文中用已在VC中实现图像的边缘检测方法来对其加以分析.目的是在给出图像的边缘检测实现的基础上,提高图像边缘检测的效果,试验表明此方法能有效地提高图像的边缘检测效果.     

基于尺度空域相关性的图像边缘检测

根据小波分析多尺度空间的相关性,在模极大值边缘检测的基础上提出一种新的图像边缘检测方法.该方法不需要对图像进行预处理就能较精确的检测出图像的边缘.取相邻尺度的小波系数相乘进行相关计算,在抑制噪声的同时提高边缘的定位精度.方法快捷,算法简便,克服了直接对图像进行模极大值边缘检测造成的误差.实验结果表明,该方法得到了满意的效果.     

Extracting compact objects using linked pyramids

This correspondence describes a method of extracting compact regions from images using three multiresolution (``pyramid') representations of image features. The method makes use of a gray-level pyramid in which linking of similar nodes at successive levels smooths the image into uniform regions; an edge pyramid in which linking of similarly oriented edge elements serves to delineate the boundaries of the detected regions; and a ``surroundedness' pyramid in which pixels surrounded by edges are detected.     

基于Canny算子的肤色分割在彩图中的人脸检测

结合Canny算子提取图像的边界,利用边界信息可以实现大块连通区域的自然分割,同时使用颜色插补的方法来代替传统的金字塔采样,让模板自动匹配经上述分割后的各个待测区域。实验结果证实该方法对于包含部分遮挡、肤色干扰等较复杂环境下的图片的检测率有很大提高。     

有效的场景文本提取算法

自然场景图像中的文本提供了重要的语意信息,它是图像内容的重要来源.针对当前的求解算法普遍存在提取文本精确度不高等缺点,提出了一种文本定位准确的文本提取算法.先将原始图片进行金字塔分解,然后进行彩色图像边缘提取和二值化,再形态学文本定位,最后文本区域字符提取.对ICDAR数据库图片的测试结果表明,该方法对文字颜色、大小字体以及排列方向具有较强的鲁棒性,同时也具有较高的精确度和提取率.     

基于红外可见光图像配准的电力设备分割算法

电力设备故障会导致变电站大范围停电,造成巨大损失。根据电力设备运行时会发热的特点,提出一种基于红外可见光图像配准的电力设备分割方法,便于进行故障检测。该方法首先利用结构化随机森林对电力设备的红外和可见光图像进行边缘检测,构建可见光边缘图像的多尺度高斯金字塔,然后结合归一化互信息对红外和可见光图像进行配准,对红外图像进行Otsu阈值分割,结合配准结果分割出可见光图像中的电力设备。实验结果表明,该算法能精确地实现配准及分割,具有一定实用性。     

基于小波金字塔和轮廓特征的医学图像配准

提出一种快速而精确的自动医学图像配准算法.先提取图像的轮廓,根据力矩主轴法计算初步配准变换参数的值,实现参考图像和待配准图像的初步配准;然后在此基础上,利用小波分解图像,提取图像的边缘特征点,采用小波金字塔分层搜索的策略在一个相对较小的范围对变换参数进行迭代搜索,最终实现图像的精确配准.不但提高了配准的精度,而且可减少精配准过程中所需的时间,有效地降低了配准过程所需的计算量.由实验结果可以看出,配准结果精确,实现速度快,因此是一种实用的多模态配准算法.     

一种基于数据融合的医学图像分割方法

针对一类纹理特征明显的医学图像,提出了一种融合纹理信息和灰度信息的图像分割方法,设计了基于金字塔结构的区域增长分割算法,该方法在区域内部结合使用纹理信息和灰度信息,在区域边缘部分则充分利用灰度信息,计算结果表明,该方法对某一类医学图像能够获得较好的分割效果。     

基于SCM的虹膜干扰区域去除算法

为了提高虹膜识别率,提出了一种新的睫毛及眼睑区域定位算法。为了提取呈不同角度分布的睫毛,结合SCM模型和动态交叉熵准则对归一化虹膜图像进行多次迭代,根据图像的灰度分布特性,选取合适迭代结果,对多幅迭代图像进行边缘像素点跟踪融合来获得理想的干扰区域轮廓定位。采用高斯金字塔尺度变换与霍夫变换相结合的方法对眼睑的类椭圆区域进行拟合,进而获得连续的眼睑边缘,实现对归一化虹膜图像中干扰区域的准确定位。实验结果验证了方法的有效性。     

基于曝光融合的单幅图像去雾算法

针对雾霾等恶劣天气导致户外图像降质的问题,设计了一种简单、高效的图像去雾算法。首先通过空域高通滤波对降质图像进行处理,达到压制低频分量、增强图像边缘细节的目的;然后,对滤波后的图像进行空间线性对比度拉伸,增强图像的对比度;最后通过拉普拉斯金字塔的多曝光图像融合方法,将滤波结果与对比度拉伸结果进行融合,得到最终的去雾图像。实验结果表明,所提算法实时性较高,对雾霾、沙尘、水下等降质图像均有较好的增强效果。     

基于边缘特征和Keren算法的图像配准

为获得高精确度、高稳定度的岩心配准图像,提出利用Sobel算子提取图像边缘并结合keren算法的图像配准方法。该方法首先提取参考图像和待配准图像边缘,接着对边缘图像进行高斯金字塔分解,最后,利用keren改进算法实现由粗到细的岩心图像配准。实验结果表明该算法与Keren算法相比,在小角度下都有较高的配准精度,大角度旋转情况下该方法绝对误差明显降低,且在大角度旋转下平移参数和角度参数分别可获得0.1个像素以下和0.1度以下的绝对误差精度,提高了岩心配准精度。