自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用

提出一种通过计算种子点附近邻域统计信息,自适应改变生长标准参数用于医学图像分割的算法．在切片图像预处理过程中,考虑到体数据相邻切片之间高度的相关性,在相邻层之间采取高斯核滤波去除噪声,并通过各向异性滤波算法对该层切片进行滤波．实验结果表明,该算法可有效地提取出图像区域,具有较好的鲁棒性．     

结合时域信息的区域生长算法及其在动脉超声造影图像分割中的应用

为了有效地提取动脉超声造影图像中的血管边界,提高动脉内膜附近血流流场超声测量的准确性,提出一种结合时域信息的区域增长算法进行动脉超声造影图像的血管边界分割.该算法根据超声造影微泡在血液内的流动特性,利用连续两帧图像之间的灰度差异构造窗帧差,令其作为生长条件,结合邻域灰度进行区域生长;采用数学形态学的闭合运算与一种自定义的边界平滑方法对区域生长结果进行处理,填补了区域生长中产生的空洞并平滑了不规则边界.最后通过大鼠颈动脉的超声造影图像实验,验证了文中算法的有效性和可行性,该算法能够准确地提取出模糊的动脉边界,时间复杂度低.     

区域生长算法进行肺的CT图像分割

使用Matlab开发平台设计了一个区域生长算法以用于肺的CT图像的分割。试验结果表明．区域生长算法能较好地将肺实质区域分割出来,满足进行下一步肺结节检测的需要.     

基于两阶段区域生长的肝内血管分割算法

提出一种基于两阶段区域生长法的肝内血管分割算法。在第一阶段,使用三维区域生长法从CT图像序列中提取出肝脏,区域生长法的生长准则由均值和方差双阈值来决定。分别通过形态学运算和中值滤波对分割出的肝脏序列进行降噪处理。在第二阶段,再次利用区域生长法从已经得到的三维肝脏图像序列中分割出血管,区域生长法的生长准则仅由均值作为单阈值决定。对两阶段区域生长法的实验结果进行三维重建,与传统区域生长法的三维重建结果相比较,能够体现出该算法的准确性。     

基于区域生长的彩色图像分割算法

针对传统种子区域生长算法在分割具有复杂纹理的彩色图像中存在的问题,提出一种改进的种子区域生长算法,该算法在YCbCr颜色空间中进行,采用离散余弦变换提取图像纹理特征值,进行自动种子及种子区域的生长,并用区域合并改善过度分割。实验结果表明,该算法能有效提高图像分割的精确性。     

基于区域生长的多尺度遥感图像分割算法

图像分割是图像解译的关键一步,仅仅利用光谱信息的传统分割方法已不能有效地对高分辨遥感图像进行分割。鉴于高分辨率遥感图像提供了地物光谱、形状和纹理等大量信息,文章提出了一种基于区域生长结合多种特征的多尺度分割算法。首先利用图像梯度信息选取种子点;其次综合高分辨率遥感图像地物的局部光谱信息和全局形状信息作为区域生长的准则进行区域生长。迭代这两个过程,直到所有区域的平均面积大于设定的尺度面积参数则停止生长。该算法用VC实现,实验结果表明该算法能获得不同尺度下的分割结果且分割效率高、分割效果好。     

粗糙集与区域生长的烟雾图像分割算法研究

针对图像型火灾烟雾分割算法不能同时提取白色、灰白色和黑色烟雾的问题,提出了一种粗糙集和区域生长法相结合的烟雾图像分割算法。在RGB颜色空间提取图像的R分量,根据R分量的统计直方图构造粗糙度直方图,选取粗糙度直方图中合适的波谷值作为分割阈值,对图像进行粗分割。相对背景图像,烟雾属于运动信息,采用帧间差分法提取运动区域,排除静态干扰。烟雾具有独特的颜色特征,在RGB颜色空间建立烟雾颜色模型,去除颜色相近的运动干扰,获得疑似烟雾区域。在该区域内选择种子点,在粗糙集粗分割的结果上进行区域生长,提取出烟雾区域。实验结果表明,该算法能够同时分割出白色、灰白色和黑色烟雾,烟雾边缘不规则信息保存比较完整,与已有算法的平均分割准确率、召回率以及F值相比,分别提高了19%、21.5%、20%。     

一种两阶段区域生长的遥感图像分割算法

提高图像分割算法的精度与速度对遥感影像的解译工作具有重要意义。提出了一种基于区域生长的遥感图像分割算法,包括的两个步骤分别是局部最优合并和全局最优合并。第一步注重提高图像分割的速度,在其具体实现中引入了一个局部最优合并的阈值,以减少错误的合并;第二步侧重提高图像分割的精度,在其实现过程中利用了一种高级数据结构红黑树来提高搜索最优合并区域的速度。最后,利用模拟的遥感影像和Orbview|3高分辨率影像开展了图像分割实验。利用一种监督的图像分割精度评价方法,定量评价了该方法的性能。实验结果表明:该方法在分割精度和分割速度方面都取得了令人满意的效果。     

区域生长的轮对图像分割

轮对作为列车的重要组成部分,其踏面磨耗参数的在线检测对保障轨道交通安全具有重要意义。在基于光截图像测量技术的轮对外形尺寸动态检测中,能否获取完整的轮对轮廓图像至关重要。针对轮对图像特点,提出一种基于区域生长的轮对图像分割新算法。该算法根据不同情况下轮对图像特点,通过基点位置选取恰当的种子点,并确定合适的生长准则。经过区域生长,有效地提取轮对轮廓图像。通过大量图像验证,该算法分割结果图的交迭面积比大于80%,误分面积比小于0.02%。可以在多种情况下有效地提取轮对轮廓曲线,具有良好的抗噪能力。     

基于自适应区域生长算法的肝脏分割

把肝脏器官从医学图像中提取出来,为肝脏的三维重建及最终的仿真手术模拟提供正确的数据。针对腹部CT图像中脏器组织多、图像纹理结构复杂、灰度差别小、边缘不明显等特点,提出一种改进的自适应区域生长分割算法。该算法基于两个局部参数：待生长点的局部平均灰度和局部平均梯度,对传统区域生长算法的生长准则进行了改进。实验结果表明,得到的肝脏分割结果比传统区域生长算法分割结果更精确,可以为后续的肝脏三维重建及仿真手术提供准确的数据。     

多尺度区域增长的肿瘤区域分割方法

数字化的医学图像在早期临床诊断中具有重要的意义。肿瘤形状分析是区分良性肿瘤和恶性肿瘤的重要方法之一。对乳腺肿瘤检测的最终结果很大程度上依赖于对肿瘤区域的分割。为了对肿瘤区域进行特征的提取和识别,首先需要把待处理的肿瘤区域从背景中分离出来。论文使用多尺度区域增长的图像分割技术实现肿瘤分割及肿瘤边缘的准确定位,该方法具有精度高、鲁棒性强等优点。实验结果表明,效果非常理想。     

多颜色空间上的交互式图像分割

介绍了视觉颜色空间及其在交互式图像分割中的作用,实验分析了它的奇异性,在此基础上,考虑像素的空间和色彩分布,提出了基于区域生长法的多颜色空间、多度量准则的聚类算法和零碎区域的合并算法,颜色空间选取HSL和RGB两种,相似性度量包括了种子点、扩张点和生长区域三个方面,并用于敦煌壁画图像的分割。     

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DICOM格式的肝脏肿瘤CT图像分割

为减少数据损失与处理时间,直接从DICOM格式的CT胸腹部图像中分割出肝脏肿瘤。为有效地分割出肿瘤,先设置恰当的窗宽窗位。利用ITK读取图像,用均值曲率流滤波法去除图像上的噪声。对目前几种在图像分割领域应用较多的阈值分割及区域生长分割算法进行了探讨,结合获得的活体CT图像进行实验研究,得到较为满意和有效的结果。实验表明：肝脏肿瘤这一目标区域的面积较小,区域生长分割算法中的“置信连接阈值法”能从胸腹腔CT图像中很好地分割出肝脏肿瘤。     

基于DICOM格式的肝脏肿瘤CT图像分割

为减少数据损失与处理时间,直接从DICOM格式的CT胸腹部图像中分割出肝脏肿瘤.为有效地分割出肿瘤,先设置恰当的窗宽窗位.利用ITK读取图像,用均值曲率流滤波法去除图像上的噪声.对目前几种在图像分割领域应用较多的阈值分割及区域生长分割算法进行了探讨,结合获得的活体CT图像进行实验研究,得到较为满意和有效的结果.实验表明:肝脏肿瘤这一目标区域的面积较小,区域生长分割算法中的"置信连接阈值法"能从胸腹腔CT图像中很好地分割出肝脏肿瘤.     

基于区域的烟尘图像分割方法

烟尘图像分割是图像分割方法的一个较新的应用方向。高效、准确的烟尘图像分割技术对于大气污染监控、森林火灾预警以及军事情报获取等方面都有重要的意义。将阈值分割、区域生长、区域分裂与合并等基于区域的方法用于烟尘图像分割,并对三种分割方法在烟尘图像分割中的性能表现进行了分析。研究结果对烟尘图像分割中算法的选型具有一定的参考价值。     

肺部毛细血管分割算法

针对肺部区域进行毛细血管的分割提取,根据肺部图像本身的灰度信息,以及毛细血管自身的特殊性,如灰度逐渐变化、粗细不均等,主要利用区域生长法、拉普拉斯二阶微分算子等一些图像处理的算法,对较复杂的毛细血管部分进行了提取,这种方法克服了单一算法的不足之处,有效地分割出了主要血管的形状及走势,实验证明具有一定的有效性和应用价值.