一种基于知识模型的CT图像分割方法*

图像自动分割一直是医学图像处理的研究重点。系统由解剖知识模型、图像处理程序和推理机组成。模块之间的通信由黑板控制。该方法提高了医学图像分割的自动化程度和可靠性。由于具有扩展性,该方法为基于知识医学图像的处理提供一个通用的模式。     

基于MMD的建筑混凝土CT图像分割

本文利用改进的动态METROPOLIS方法(MMD)对混凝土圆柱体试件一个扫描断面的4个应力阶段的CT图像进行分割。基于MMD混凝土的CT图像分割使得混凝土的细观结构的CT统计分析简化,并为混凝土CT细观结构研究分析提供了重要参考。     

基于多尺度信念传播的混凝土CT图像分割?

为减少混凝土CT图像分割过程中信念信息传递的计算复杂度,提出一种基于多尺度信念传播的图像快速分割算法。根据标准信念传播算法的特点,构造金字塔状栅格图进行消息传输,从而加快消息收敛速度、减少迭代次数,同时利用双向图技术减少信念信息的数量。实验结果表明,该算法能提高图像分割率和分割精度。     

一种工业CT图像的分割算法

文章根据工业CT图像的特点,提出了一种适用于工业CT图像分割的算法。该算法是一种结合数学形态学和CANNY算子边缘检测的图像分割算法。实验结果表明:该算法能有效地提取出实际工件的轮廓,并将实际工件的CT图像从CT切片中分割出来。     

一种基于改进遗传算法的图像分割方法*

为了自动确定图像分割的最佳阈值,提出了一种基于改进遗传算法的图像分割方法,即利用这种改进遗传算法对二维Otsu图像分割函数进行全局优化,该方法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,最后得到图像分割的最佳阈值,克服了传统遗传算法的收敛性差、易早熟等问题。在理论分析和仿真数据实验中,与二维Otsu图像分割法和基于基本遗传算法的图像分割法相比,使用该方法得出的阈值范围更加稳定,阈值计算时间有极大的提高,更能满足图像处理的实时性要求。     

一种新的多区域肝脏CT图像分割方法

肝脏CT图像分割是肝脏计算机辅助诊断系统中最关键的部分,也是医学图像分割中的一个难点.已有的算法一般只能分割出多区域肝脏CT图像中某一区域,针对这一问题,提出了一种新的多区域肝脏CT图像分割方法.首先利用自动双阈值方法进行初步分割,然后利用图像的灰度信息及相邻肝脏CT图像的面积、形状变化比较小等信息来进行多区域肝脏CT图像分割.通过仿真实验,证明该方法能够准确、快速的对多区域肝脏CT图像进行自动分割.     

基于Snake改进型模型的胸部CT图像分割方法

针对胸部CT图像分割中的一些难点,结合贪心算法的特点,引入梯度向量流(GVF)来代替传统Snake中的图像力。从添加外部约束、方程求解和边缘图生成等方面对GVF模型进行了改进。该GVF模型的扩散方程计算的边缘映射图则利用了Canny算子的边缘检测结果,从而对GVF力场的弱边界区域和小灰度变化区域进行了明显的改善。对力场扩散方程中梯度矢量流的分量分别进行归一化处理,减小了物体边界力场对曲线上各点的影响,克服了GVF模型难以解决的深凹问题,有效地控制活动等值线外部人工约束能量。改进的GVF-Snake模型能准确、反复地对胸部CT图像进行分割优化,具有良好的鲁棒性和实用性。该方法提高了胸部CT图像分割的可重复性、准确性和通用性。其应用可为医生准确观察CT图像提供良好的帮助,更对该方面病理研究提供较好依据。     

一种基于数学形态学的CT图像脑瘤分割方法

针对传统的CT图像脑瘤分割方法往往需要先验知识指导的弊端,且脑瘤CT图像中肿瘤特征点与周围背景对比度较小,计算机自动提取这些特征点具有一定难度.为能清晰观察肿瘤具体位置,提出了一种基于数学形态学Top-Hat变换的脑瘤CT图像分割方法.利用形态学变换可得到分割迫切需要的谷峰值点、高低曲率点,再将变换结果与原始图像做"异或"运算就可以达到有效分割出肿瘤.实验结果表明,方法在无需先验知识指导情况下可使分割效果明显优于传统方法,具有很好的实用性.     

CT图像分割几种算法

图像分割在许多图像分析和图像识别过程中都是必需的步骤。目前,借助图像分割技术来进行医学影像处理正成为当今医学界的一个发展方向。本文正是在这一背景下对医学影像处理中的几种分割算法进行了研究,主要包括FastMarching分割算法、LiveWire分割算法、区域增长分割算法和阈值分割算法;同时,结合脑部CT片进行了实验研究,为这些算法在医学影像处理上的应用提供了一定的科学依据。     

基于模糊连接度的交互式CT图像分割算法

如何准确地从CT图像中提取出感兴趣的组织,是医学图像分割中的难点。提出了一种基于模糊连接度的交互式CT图像分割算法：先根据用户指定的感兴趣区域的灰度范围预分割图像,然后用户从结果图像中选择目标和背景种子点,计算出各像素点与两类种子点的模糊连接度,最后根据连接度大小将像素点划分到目标或背景区域。分割过程中,用户可以通过增设或删除目标或背景种子点,修正分割的结果。实验表明,该算法能准确有效地分割出感兴趣区域。     

Interactive image segmentation via kernel propagation

In this paper, we propose a new approach to interactive image segmentation via kernel propagation (KP), called KP Cut. The key to success in interactive image segmentation is to preserve characteristics of the user?s interactive input and maintain data-coherence effectively. To achieve this, we employ KP which is very effective in propagating the given supervised information into the entire data set. KP first learns a small-size seed-kernel matrix, and then propagates it into a large-size full-kernel matrix. It is based on a learned kernel, and thus can fit the given data better than a predefined kernel. Based on KP, we first generate a small-size seed-kernel matrix from the user?s interactive input. Then, the seed-kernel matrix is propagated into the full-kernel matrix of the entire image. During the propagation, foreground objects are effectively segmented from background. Experimental results demonstrate that KP Cut effectively extracts foreground objects from background, and outperforms the state-of-the-art methods for interactive image segmentation.     

基于梯度的图像分割新方法

针对玉米图像和Lena图像的分割方法进行了讨论与研究,将传统的阈值分割与图像梯度计算结合在一起,提出了一种新的彩色图像分割方法.该方法对玉米图像和Lena图像不但具有较好的分割效果,而且具有计算简单,抗噪声能力强,并且同时适用于灰度与彩色图像的场合,较好地克服了传统阈值分割方法的缺点.实验表明该算法不仅能够较好地分割出图像边界,且具有较好的时间性能和较好的分割效果.     

基于空间相关性的图像分割算法研究

提出一种充分利用图像的空间相关性来达到高效快速地进行图像分割的新方法。利用均值漂移算法对图像进行分割形成过度分割的区域,并使这些区域保持理想的边缘和空间相关部分,用图结构表示的区域相邻图来代替分割的区域。和K-均值算法的思想一样,迭代循环置信传播算法以其具有收敛速度快的特点被用于最小化开销函数、整合过度分割的区域和获得最终的分割结果。基于分割区域而不是图像像素的图像聚类分割方法可降低噪声敏感性,同时提高图像分割质量。与FCM和MRF算法相比较,该算法在复杂场景图像中显示了更好的分割性能。     

一种新的肝肿瘤CT图像分割方法

传统的分割方法难以实现医学图像准确地分割,提出了基于最大信息熵原理的医学图像分割方法。该方法集成了阈值分割、边界跟踪和数学形态学,提高了分割的精度和速度。分析和实验结果表明,采用该方法对肝肿瘤CT图像进行分割时,能自动准确地提取出医生感兴趣的区域。     

基于马尔可夫随机场的图像分割方法综述

系统地综述了基于MRF的图像分割方法。介绍了基于MRF模型的图像分割理论框架, 给出了当前MRF图像建模研究的热点问题。概括了基于MRF模型的图像分割算法, 包括图割算法、归一化割算法、置信度传播算法等, 指出了这些算法的发展方向。     

基于CT图像的脊椎骨组织分割

研究的内容是对CT图像切片进行三维重建并从重建的三维脊柱模型上分离出单个的脊椎椎骨。主要包括：对原始带噪CT图像进行噪声去除,对CT图像进行单一阀值结合形态学的分割,并仅保留脊椎部分图形;对分割后的结果进行三维重建,得到整个脊柱的三维模型;使用空间超邻域算法,将单个的脊椎椎骨从脊柱三维模型上分离出来。实验结果表明分离出来的单个椎骨效果良好,自动化程度较高,对虚拟脊椎矫正手术有一定的指导意义。     

工业CT图像自适应三维裂纹面分割*

在图像分割方法中,CV模型可以得到较好的分割结果,但是模型的收敛速度慢.在三维CV模型检测工件裂纹面的过程中,由于三维CT图像数据量比较庞大且三维CV模型本身分割速度慢,使得检测时间比较长.对于这一问题,研究了一种自适应预处理算法.该算法先对体数据进行三个方向投影,再对投影图利用迭代求最佳阈值的阈值分割方法和自适应矩形框来定位缺陷的大致区域.该方法能够自动适应裂纹面形状变化,同时大幅度减少了需要三维CV模型分割的数据量,可以非常明显地提高分割的速度.实验结果表明利用该预处理算法,三维CV模型的分割裂纹面的速度提高了近8倍.