基于Hessian矩阵线状滤波的眼底图像血管分割

针对眼底图像血管分割问题,本文研究了一种基于Hessian矩阵多尺度线状滤波的血管分割方法。首先,采用基于Hessian矩阵的多尺度线状滤波增强血管区域,然后对增强后图像采用最大类间方差阈值法进行阈值分割,最后得到血管的二值化分割结果。本文采用了DRIVE数据库眼底图像进行实验验证,实验表明本文方法能够自动地得到较完整和准确的眼底图像血管分割结果。     

结合多尺度圆形滤波与MS聚类 的疑似结节分割

肺部CT图像中疑似病灶感兴趣区域(ROI)的准确分割是肺部计算机辅助检测/诊断(CAD)的重要环节。本文提出结合Hessian矩阵滤波的均值漂移聚类肺部疑似病灶ROI区域分割算法。对原图像进行多尺度Hessian矩阵圆形滤波,图像中圆形的疑似结节病灶区域得到滤波增强、直线形的气管/血管区域得到抑制,将Hessian矩阵滤波后的形状特征、灰度、空间位置3种信息引入特征空间,将均值漂移聚类的核函数分解为3种特征信息所分别对应的核函数乘积形式,最后采用自适应计算带宽的方法确定每个待分割疑似区域的带宽进行均值漂移聚类分割。对来自LIDC等127个包含不同类型肺结节的病例进行实验,实验结果表明引入Hessian矩阵圆形滤波信息的均值漂移聚类能够分割出与血管或气管相连或者交叉的结节区域,去除ROI中包含的非结节区域,能有效分割出基于灰度信息难以分割的毛玻璃型(GGO)结节;对于3种类型的结节区域:血管相连结节(VPN)、毛玻璃型结节(GG0)、孤立性结节(SPN)分割平均准确率分别为92.80%、86.13%、95.08%。     

基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法

提出了一种基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法,该算法首先将1024×1024像素大小的路面裂缝图像分为256个64×64像素大小的子块,然后采用直方图估计的方法获得每个子块图像原始直方图的混合高斯拟合函数,两个高斯函数的交叉点即是每个子块图像的最优分割阈值。利用该阈值对整幅图像进行二值化后,在两种尺度条件下采用形状分析方法对子块二值图像进行快速分类和"野点"删除,最终实现了裂缝区域的精确定位。试验结果表明:本文提出的阈值分割方法应用于裂缝图像分割,其性能要优于极小误差法、Ostu阈值法、最大熵法等经典算法;采用形状分析对分割后二值化图像进行后续处理,可实现裂缝区域的快速、准确定位。     

基于Hessian矩阵及梯度熵的疑似肺结节检测算法

提出一种基于Hessian矩阵的多尺度增强滤波和梯度熵选择的疑似肺结节检测算法.首先,构造基于Hessian矩阵的多尺度圆形增强滤波器对肺部计算机断层扫描(CT)图像中的圆形区域进行增强,使得类似圆形的疑似结节区域得以增强,其他干扰区域得以抑制.然后,计算增强后的圆形肺结节区域(孤立圆、线交叉形成的圆)在原始灰度图像中相应区域的梯度熵,采用切比雪夫不等式确定孤立圆梯度熵分布区间,进行疑似结节区域的选择.实验结果表明,该算法能较好地检测肺部CT图像中疑似肺结节区域,为后续的肺结节检测以及诊断打下基础.     

基于Hessian矩阵的手指静脉图像分割

针对灰度不均匀、对比度低、边缘信息较弱的图像中的手指静脉纹路提取问题,提出了一种基于Hessian矩阵的手指静脉图像分割方法。该方法首先将高斯滤波器的二阶导数与原图像卷积得到了各像素点的Hessian矩阵,通过Hessian矩阵的迹初次滤除了非静脉区的像素点,接着求出了余下像素点Hessian矩阵的特征值,利用静脉区特征值所要满足的条件二次滤除非静脉区像素点,最后选取了多尺度下静脉区各像素点的最大特征值作为输出特征值,将区间内所有尺度下的特征值图进行了融合,经过二值化处理、形态学滤波处理得到了手指静脉纹路。研究结果表明,该算法能够较完整地提取宽度不一的手指静脉纹路,将静脉区域和非静脉区域分开,伪静脉像素点较少;同时,不需要遍历所有像素点的Hessian矩阵求其特征值,手指静脉图像分割速度比未优化静脉纹路提取算法快了0.036 5 s。     

二维直方图准分的Tsallis熵阈值分割及其快速实现

传统二维Tsallis熵阈值法主要由于对二维直方图采用近似假设等原因,导致分割结果不够准确,由此提出了基于二维直方图准分的Tsallis熵快速图像分割方法.首先,准确选择邻域模板构建二维直方图并将Tsallis熵法用于此直方图上以便提高分割性能;然后,舍弃二维直方图中关于主对角区域的概率和近似为1的假设而准确计算使阈值选取更准确;最后,结合Tsallis熵公式对二维直方图进行分析得到其特性和2个定理,利用此特性和2个定理导出新型、快速的递推算法来降低计算复杂度.实验结果表明,与传统二维Tsallis熵法相比,所提出的方法不仅分割更准确和抗噪性更强,而且占用的存储空间和运行时间都更少.     

基于二维直方图斜分的最小类内方差阈值分割

本文提出一种新的二维直方图区域斜分方法,导出了基于二维直方图区域斜分的最小类内方差阈值分割快速迭代算法,在实验结果和分析中给出了分割结果和运行时间,并与基于二维直方图直分的Otsu原始算法及其他三种改进算法进行了比较.结果表明本文提出的二维直方图区域斜分方法可以运用于几乎所有的基于二维直方图的阈值分割,使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,更有稳健的抗噪性.基于区域斜分的最小类内方差阈值分割快速迭代算法的运行时间与二维Otsu原始算法和文献[12]中的改进算法相比减少了4个数量级,约为区域直分Otsu快速递推算法的1/4,不到文献[11]中快速算法的4%.     

基于灰度直方图反向投影的织物疵点图像分割

针对织物的周期性纹理,提出了基于灰度直方图反向投影的疵点图像分割算法。该方法具有纹理屏蔽性,因而可以较好地分割疵点。首先介绍了灰度直方图反向投影的原理及其改进形式,然后对算法流程进行了分析并给出了几种疵点的检测结果。最后与Gabor滤波方法和灰度共生矩阵方法进行了用时比较。实验结果表明基于灰度直方图反向投影的织物疵点图像分割算法不仅效果好,而且用时短。     

一种CT图像的肺实质分割方法

为了实现计算机辅助诊断,解决自动化CT图像处理的问题,文中提出一种肺实质分割的算法.采用求直方图峰值间极小值的方法获取最优阈值,实现图像分割;在此基础上,采用空间滤波以及连通域标记法去除干扰得到肺实质区域.结果表明该方法能实现肺实质分割,解决了肺结节检测的预处理问题.     

基于Rényi熵的显著图生成与目标探测(2009-0316重投稿)

复杂的地面场景在很大程度上影响了自动目标检测的效果。分析了地面场景图像经采用二维加窗的伪Wigner-Ville分布（PWVD）后,归一化的Rényi熵与其出现概率间存在基于e指数的统计特性,以及人造目标的出现会引起地面场景中Rényi熵统计特性的变化。提出了一种新的基于Rényi熵的显著图生成和目标探测方法。对Renyi熵图像进行均值滤波,滤波前后的图像相减得到熵残余图像,并经过高斯滤波获得显著图。最终通过简便的阈值分割,完成目标探测。实验结果表明,本文提出的方法能够有效地检测复杂地面背景中的军事目标,在8幅不同场景共计14个目标的实验中,本文算法的探测概率为100%,虚警概率不大于7.1%。     

基于屋脊特征分析的裂缝检测算法

针对隧道内采集的衬砌图像普遍存在光照不均和混凝土坑洼不平的噪声的现象,导致在检测不同宽窄裂缝时准确率不高的问题,本文提出一种基于屋脊特征分析的裂缝检测算法,把在图像二维空间中的曲线检测问题转换到一维空间中的极值点检测问题.首先,通过检测极值点提取所有屋脊状特征;然后分析裂缝和噪声的区别,根据屋脊高度直方图检测裂缝;最后...     

短裂纹模拟及其CT仿真投影获取方法研究

短裂纹尺寸一般都在几个微米到几十个微米之间,已低于目前工业CT的最小分辨率,无法被检测出来。基于CT仿真系统,利用结构实体几何模型,设计了一种短裂纹的模拟方法以及其仿真投影数据的获取方法。首先仿真高于实际尺寸数倍的短裂纹群,以达到CT仿真系统的扫描精度,扫描获取该短裂纹群的CT投影数据;之后把该图像数据利用像素合并法缩小到实际尺寸,然后把缩小的CT图像合并,此时便得到了实际尺寸的短裂纹群CT仿真投影图像。利用该结果可以进行下一步的CT重建和疲劳寿命分析等方面的研究。试验证明该方法能得到较为真实的短裂纹群CT投影数据。     

基于分水岭的短裂纹统计技术

局域短裂纹数统计是疲劳短裂纹扩展研究的关键技术之一,本文提出并实现了一种基于分水岭算法的局域短裂纹数统计方法。针对传统分水岭算法容易产生过分割的缺点,在分析含短裂纹群材料试件锥束CT图像中短裂纹群的形态特征的基础上,综合运用一系列数学形态学方法进行预处理,有效抑制噪声,增强图像对比度,提取标记;之后,运用距离变换进一步优化预处理结果,最后,使用标记控制的分水岭算法实现分割并统计局域短裂纹数。实验结果证明,该算法能有效地抑制过分割现象,得到较好的统计结果,是实用、准确和有效的。     

Segmentation of SEM images of multiphase materials: When Gaussian mixture models are accurate?

Scanning electron microscopy has been a powerful technique to investigate the structural and chemical properties of multiphase materials on micro and nanoscale due to its high-resolution capabilities. One of the main outcomes of the SEM-based analysis is the calculation of the fractions of material components constituting the multiphase material by means of the segmentation of their back scattered electron SEM images. In order to segment multiphase images, Gaussian mixture models (GMMs) are commonly used based on the deconvolution of the image pixel histogram. Despite its extensive use, the accuracy of GMM predictions has not been validated yet. In this paper, we proceed to a systematic study of the evaluation of the accuracy and the limitations of the GMM method when applied to the segmentation of a four-phase material. To this end, first, we build a modelling framework and propose an index to quantify the accuracy of GMM predictions for all phases. Then we apply this framework to calculate the impact of collective parameters of image histogram on the accuracy of GMM predictions. Finally, some rules of thumb are concluded to guide SEM users about the suitability of using GMM for the segmentation of their SEM images based only on the inspection of the image histogram. A suitable histogram for GMM is a histogram with number of peaks equal to the number of Gaussian components, and if that is not the case, kurtosis and skewness should be smaller than 2.35 and 0.1, respectively.     

Application of a new image segmentation method to detection of defects in castings

X-ray-based inspection technique is well applied to identification and evaluation of internal defects in castings, such as cracks, porosities, and foreign inclusions. Combining X-ray inspection with digital image processing and automatic image assessment is now the preferred approach for the continuous inspection of castings. However, in practical application, the quality of the X-ray image is poor. Under the circumstances, many classical thresholding methods usually cannot obtain ideal segmentation results. In this paper, we propose an effective segmentation method for the detection of typical internal defects in castings derived for an X-ray inspection system. The proposed method takes advantage of the fuzzy set theory and bound histogram and presents fuzzy exponential entropy for object and background according to the fuzzy sets and gray-level distribution of the image. The ideal threshold is obtained by maximizing the fuzzy exponential entropy associated with the distribution of the object and background classes in the bound histogram. Experimental results indicate that the proposed method is a powerful method to analyze images derived from X-ray inspection for automatically detecting typical internal defects in castings.     

Rapid detection of hairline cracks on the surface of piezoelectric ceramics

Lead zirconate titanate, also known as PZT, is a type of piezoelectric ceramics commonly used for actuators in modern hard disk drives (HDDs). These PZT actuators are prone to hairline surface cracks, prompting detection and removal during the HDD production. Machine vision is then utilized for automatic detection of these cracks. The developed image processing approach comprises three steps: extraction of the region of interest, enhancement of crack regions, and elimination of irrelevant features. The key step, crack region enhancement, employs image filtering with a specifically designed filter kernel, capable of extracting thin crack regions from the rough surface of PZT actuators. The experiments show that the algorithm reveals cracks with high accuracy and high sensitivity, whereas the overall processing time satisfies the industrial environment.     

基于Hessian矩阵的视网膜血管中心线提取

为实现视网膜血管在临床诊断中的重要作用,提出了一种基于Hessian矩阵的视网膜血管提取方法,该方法通过图像预处理增强血管信息,利用血管的微分几何特性,采用离散高斯核对眼底图像进行卷积,结合Hessian矩阵计算血管方向,通过连接算法得到视网膜血管的分布情况.实验结果表明,该方法提取血管中心线的精度可达亚像素级,对不同眼底照相机拍摄的眼底图像可根据血管宽度进行多尺度快速分割.     

基于改进 Blob 分析的机器人批量搬运纠偏研究

为了解决工业机器人在快节拍搬运任务中因为机械定位误差导致无法正确放置产品的问题，提出了一种基于改进Blob分析的两点纠偏定位的两步法策略。第1步基于机器视觉与图像处理技术利用改进的Blob分析方法识别出定位点，第2步利用平面仿射变换原理快速定位大量产品的位置。其中改进的Blob分析方法基于图像灰度反转、直方图均衡化、图像滤波技术结合阈值分水岭分割算法实现了对有限光照条件下不易成像的黑色托盘图像中定位圆形特征的可靠分割与圆心坐标提取。从而第2步的两点定位的托盘定位策略根据可靠的托盘圆心位置结果来计算托盘偏移前后的平面仿射变换矩阵以完成托盘的纠偏功能。最后通过在实际生产线的搬运工站实验证明基于改进Blob分析的两点纠偏定位的两步法策略的托盘识别准确性和召回率分别为99.75%和99.75%,同时产品的搬运时间降低了20.52%,提高了机器人下料系统的可靠性和效率。     

基于多尺度降采样规范化割的图像裂纹检测

针对多尺度规范化割在边缘检测时精度低以及求解特征向量耗时长等缺陷,提出一种基于多尺度降采样规范化割的图像裂纹检测方法。该方法首先利用反对称双正交小波变换的半重构特性对待测图像的多个尺度进行边缘特征提取;其次结合各尺度的强度和位置特征构建多尺度相似矩阵和多尺度规范化相似矩阵;然后对多尺度相似矩阵进行降采样并利用谱分割方法实现降采样特征向量求解;最后利用多尺度规范化相似矩阵对降采样特征向量进行上采样的乘法运算并离散化后得到最终结果。在3个数据集的单一目标图像上进行文中方法与多尺度规范化割等方法的实验结果表明,不仅提高检测精度,而且减少运算时间。