基于多特征支持向量机和弹性区域生长的膝软骨自动分割

为了从膝关节磁共振图像(MRI)中分割出膝软骨,提出一种基于多特征支持向量机(SVM)边缘定位和弹性区域生长的自动分割算法。首先,采用自适应Canny边缘检测算法提取图像主要边缘;再对边缘提取多个图像特征,结合SVM算法对边缘进行分类,完成软骨边缘定位;然后,在软骨边缘的基础上进行种子点及软骨像素区域的选择;之后基于选择的结果采用弹性区域生长进行初步软骨分割;最后,基于先验知识和形态学获得最终膝软骨分割结果。实验结果表明:该算法能够准确、快速地自动分割出膝关节MRI中不同的膝软骨,其中股软骨、胫软骨、髌软骨的平均评价重要指标(DSC)分别可达0.8543、0.8280、0.8703,与手工分割结果具有较高的一致性。     

基于边缘检测终止条件的区域生长算法

提出了一种边缘检测和区域生长分割算法相结合的病灶区域提取的新方法.通过最大最小曲线流保留边缘算法对图像进行平滑去噪,利用区域生长算法对图像进行分割.采用Canny算子做为分割的终止条件.实验证明,该方法能够精确的提取出病灶区域.     

基于分数阶微分、水平集及分水岭的铅锌浮选图像分割

针对铅锌浮选气泡暗颜色、细节弱、分割难的特征,提出了一种新的图像分割算法。该算法分成三个部分： 气泡边界增强： 基于分形学改进分数阶微分算法,主要是根据图像的纹理特性自动确定分数阶微分的非整数阶数,以自适应分数阶微分算法增强气泡边缘; 气泡亮点区域提取： 在改进传统的水平集算法基础上,进行精确的气泡亮点区域的提取,克服了全局自动阈值算法在提取气泡亮点时存在的缺陷; 图像分割： 利用内外标记修正梯度图像, 最后运用分水岭算法对浮选图像进行分割。对于不同铅锌矿大小气泡图像的实验,并通过与多种传统的图像分割算法分析比较,实验结果表明新算法不仅提高了浮选气泡图像的分割精度,并且有效地减少了传统图像分割算法的过分割问题,本文算法对于浮选气泡具有良好的分割效果。     

基于改进的PCNN的彩色图像边缘检测算法

对PCNN在彩色图像分割和边缘提取上的应用进行了研究,首先利用图像本身灰度和空间等特性自动确定PCNN网络参数进而分割得到高质量图像,然后利用PCNN对彩色图像进行边缘提取。仿真实验结果表明,算法可以对不同特性的彩色图像进行有效的边缘提取,具有较好的健壮性。     

胶质母细胞瘤多模态磁共振图像自动分割

针对大多数传统胶质母细胞瘤（GBM）多模态磁共振（MR）图像分割算法未能将整个肿瘤细分为不同子区域的问题,提出基于混合特征和先验知识的GBM多模态MR图像自动分割算法. 配准GBM多模态MR图像,将头部区域方位调整到近似未旋转位置,并利用N4ITK法进行偏置场校正. 在提取GBM多模态MR图像局部位置特征、强度特征、纹理特征、对称特征和上下文特征后,应用随机森林分类器初步分割GBM多模态MR图像. 考虑GBM肿瘤解剖结构先验知识,移除小区域和中值滤波后得到最终分割结果. 以Dice相似性系数作为评价指标,利用所提出的算法对TCGA-GBM和CH-GBM数据库中整个肿瘤进行分割,获得的平均Dice相似性系数分别为0.871、0.882. 结果表明,该算法能以较高的准确率分割GBM多模态MR图像,适用于临床GBM多模态MR图像分割任务.     

基于信息融合的车道检测算法

提出了一个基于图像区域分割和边缘检测信息融合的车道检测算法,首先在HSV颜色空间内进行基于区域的分割,得到车道边界的模板;接着将车道边界模板和道路边缘检测结果进行操作,得到车道边界点;最后对车道的边界点使用Hough变换进行处理,得到车道的方向和位置.算法将基于区域分割的信息和边缘检测的信息相互补充,提高了车道边界提取的精度.仿真实验结果表明,对于多种复杂的道路环境算法都可以鲁棒的检测出准确的车道.     

基于特征的SAR图像与光学图像自动配准

针对现有配准方法在用于SAR图像和光学图像配准时,存在受SAR图像相干斑噪声影响大,手工选取配准点精度低等缺点,提出了一种基于区域特征提取的图像配准方法．对SAR图像首先进行相干斑噪声抑制,并采用图像分割的方法提取出封闭区域的边界作为特征,然后与可见光中提取的边缘利用闭合区域边缘链码的相关寻求匹配,精确配准的误差达到子象素级水平．实验结果表明,该方法能够以较高的精确度从SAR图像中提取配准控制点,从而实现了多传感器图像的自动配准．     

基于形态滤波和分水岭算法的硅片缺陷提取

针对硅片表面缺陷的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,采用了多结构元素的广义形态闭-开和形态开-闭滤波器,结合改进分水岭算法进行缺陷提取.滤波器对输入图像及滤波后图像的梯度图像进行平滑,实现消除噪声、简化图像、保持细节的作用.为了克服分水岭的过度分割问题,提出了改进的分水岭算法,利用区域强度准则和边界强度准则对过分割区域进行合并,很好的解决了过分割问题.实验表明,该方法可以提取精确且封闭的缺陷边缘轮廓,为进一步的缺陷特征量的提取与选择奠定了基础.     

一种基于边界和区域的MRI脑图像分割方法

应用一种基于多分辨率边缘检测、区域选择和取灰度阈值相结合的方法实现了MR I(磁共振成像)脑图像的分割,得到了脑白质(WM)、脑灰质(GM)和脑脊液(CSF)的组织结构.并且针对该方法对模糊、不均匀的MR I脑图像分割时可能出现的问题进行了分析,提出采用动态阈值法对其进行改进,实验结果表明改进方法对模糊和不均匀图像,能得到较好的分割结果.     

基于边缘流的多尺度水平集砾岩图像分割

针对边缘流方法检测图像边界得到的边界不连续问题,提出了把边缘流作为水平集方程中的一个变量,并将多尺度思想引入该方程.该方法首先在大尺度图像下得到相应尺度的边缘流矢量,将其代入水平集方程,通过求解水平集方程,找出图像目标边界的大致轮廓,然后利用大尺度所得到的大致轮廓作为高一级尺度的水平集方程的初始轮廓,计算相应的边缘流矢量,代入水平集方程求解,逐步进行轮廓优化,最终实现图像分割.采用该方法提取图像目标边界,不仅解决了边缘流方法中边界不连续的问题,也使水平集方法中曲线演化速度太慢的问题得到大大的改善.该方法用于砾岩图像分割,取得了较好的效果.     

一种新的测地线主动轮廓图像分割方法

测地线主动轮廓模型是一种重要的图像分割方法,它对噪声图的分割效果很大程度上依赖于图像平滑的质量.为了使图像平滑和图像分割有机的结合起来,文中首先利用方向曲率模值提出描述图像平滑度的泛函,推导出一种四阶偏微分方程(PDE)图像降噪模型,它能在有效降噪的同时,保持良好的图像特征.该方法处理结果为分段线性图像,且在目标边缘处梯度存在阶跃.利用降噪结果的这一特点作为图像特征的描述函数,文中提出一种新的测地线主动轮廓(new geodesic active contour)模型.实验表明,新模型轮廓提取能力强、收敛速度快.以文中的降噪模型进行预处理,对基于区域的主动轮廓模型分割效果也有较大的提高.     

基于细胞神经网络的尿沉渣图像分割

针对临床尿沉渣显微图像识别问题,提出了一种新的图像预处理方法和基于细胞神经网络（CNN）的分割算法.该方法通过拉伸图像中各个像素的灰度值与局部灰度值之间的差来增强图像中目标的边界,通过对局部灰度均值的非线性变换来消除图像中光照的不均匀,进而设计出合适的CNN模板来分割图像,最终利用形态学操作得到分割结果.通过对100幅临床尿液样本图像的测试,并与传统的阈值分割法相比,该方法获得了更加连续的边界和更加准确的目标分割结果,并已集成到全自动尿液粒子分析系统中,应用于临床,取得了良好的效果.     

融合改进形态学和LOG算子的齿轮边缘检测

针对传统边缘检测算法在提取含噪齿轮边缘过程中,存在难以有效抑制噪声和边缘不连续不清晰的问题,提出了一种融合改进数学形态学和高斯拉普拉斯（LOG）算子的齿轮边缘检测算法。首先,用改进的数学形态学边缘检测算法和改进的LOG边缘检测算法分别对原图像进行边缘检测,得到两幅边缘检测图像。其次,对两幅图像进行4层小波分解且对得到的高、低频信息赋予一定的融合规则进行融合处理。最后,利用小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,对比单一使用LOG算子和数学形态学算法,该算法不仅能更好抑制噪声还能得到更加清晰的图像边缘。     

Estimation of coal particle size distribution by image segmentation

Several industrial coal processes are largely determined by the distribution of particle sizes in their feed. Currently these parameters are measured by manual sampling, which is time consuming and cannot provide real time feedback for automatic control purposes. In this paper, an approach using image segmentation on images of overlapped coal particles is described. The estimation of the particle size distribution by number is also described. The particle overlap problem was solved using image enhancement algorithms that converted those image parts representing material in lower layers to black. Exponential high-pass filter (EHPF) algorithms were used to remove the texture from particles on the surface. Finally, the edges of the surface particles were identified by morphological edge detection. These algorithms are described in detail as is the method of extracting the coal particle size. Tests indicate that using more coal images gives a higher accuracy estimate. The positive absolute error of 50 random tests was consistently less than 2.5% and the errors were reduced as the size of the fraction increased.     

基于LBP驱动的区域围道纹理分割模型

纹理分割是图像处理的难点之一。针对此问题,提出了一种基于局部二进制模式(localbinary pattern,LBP)驱动的区域围道分割模型。该模型首先将均匀模式的思想用于LBP/C算子,使纹理模式的数量减少了77%,明显降低了提取纹理特征所需的时间;其次对无边缘活动围道模型进行了改进,使其能用纹理特征来演化曲线或曲面分割纹理图像;然后用多级分层的策略对提出的模型进行了延拓,可用于分割多类目标的图像,避免了多相位模型初始围道难以选择的问题,提高了模型收敛的速度;最后运用AOS(additive operator splitting)算法以改善模型求解的效率,进一步提高了图像分割的速度。对合成纹理图像和遥感图像的实验结果说明,提出的分割方法具有分割速度快、精度高的优点。     

基于轮廓特征的图象配准研究

图象配准的一个重要问题是多传器获取的图象配准,这些图象具有不同的灰度特征,用经典技术加区域相关等不能解决,基于轮廓在大多数情况下表达了区域的边缘信息,本文提出了基于轮廓特征的匹配方法,该方法采用区域边缘和其它强边界特征作为匹配对象,算法中参数估计理论,先用闭轮廓的特征在,现用开轮廓的突出部分进行校正。     

摄像机与3D激光雷达联合标定的新方法

针对摄像机与3D激光雷达融合系统的标定问题,提出了一种基于平面标定模版的新方法.整个标定过程分为单传感器独立标定和多传感器联合标定两部分.与以往的基于特征点或者边缘对应的标定方法不同,根据传感器原点到标定平面的距离对应性原理实现了联合标定,解决了在激光雷达距离图像上提取特征点或者边缘时精度较低带来的问题.同时,仅采用同一块平面模板完成了整个标定过程,简单实用.实验结果表明,相比传统标定方法,本方法能够获得更高的精度.     

利用模糊特征改进Snakes模型的图像分割

利用模糊特征自适应地控制曲线法向力场改进参数主动轮廓模型,改进后的模型可以对弱边缘、无边缘区域和纹理图像进行分割。曲线法向力场加速了曲线收敛到目标区域边界,改进了抓取范围和提取凹区域的能力。对弱边缘图像、医学图像和纹理的分割实验表明,新方法具有良好的性能。     

Mean shift 算法在带钢缺陷图像分割中的应用

带钢自动表面检测系统中缺陷图像的分割效果对缺陷识别具有重要影响．为了提高缺陷图像的分割效果,提出了采用 Mean shift 算法对带钢缺陷图像中的感兴趣区域进行平滑从而获取缺陷边缘的方法,并将该算法与中值滤波算法进行了比较．测试结果表明,Mean shift 算法能够有效地对缺陷图像中的感兴趣区域进行平滑,并精确得到缺陷目标的边缘,该算法在带钢的缺陷分割中具有较好的性能．