基于几何形变模型的三维肺血管图像分割方法

肺血管分割一直是重要而困难的工作,因此,提出了一种新的基于几何形变模型的三维肺血管图像分割方法。现有几何形变模型方法仅仅包含了图像区域与边缘属性中的一种,而新方法能够同时包含上述两种图像属性。首先,定位血管内外同质区域;然后,通过目标边缘能量的计算使曲面沿着图像梯度方向的二阶导数进行演化,以使其精确收敛到目标边缘;最后,根据上述步骤,建立三维血管分割形变模型。通过多组CT图像的实验表明,该方法快速、准确,对背景噪声具有较好的适应性。     

基于CT图像的肺部肿瘤三维分割研究

肺部CT图像的三维分割计算机肺部肿瘤三维辅助诊断系统的关键技术之一,肿瘤与周围组织的复杂性造成分割困难。利用Connected Threshold及Fast Marching算法,通过两种途径实现了肺部肿瘤的三维分割,并经过实验证明这两种三维分割方法的有效性,为医务人员提供了更为直观逼真的肿瘤立体图像。     

CT图像中的主动脉分割方法

CT图像中主动脉分割技术在临床医学诊断和定量分析研究过程中有着非常重要的意义.为了实现人体主动脉准确分割的目的,提出了一种联合C-V模型边界的区域分割算法.该算法以基于种子点的区域生长作为区域分割的生长方式,以C-V模型得到的最终演化轮廓曲线为约束条件,两者结合来达到分割主动脉区域的目的.实验过程中,将该算法与区域生长算法进行了精度对比,结果证明本分割算法的精度更高.     

一种改进的图像分割方法

分析了图像分割方法中Chan—Vese方法及其改进方法的不足,提出了一种图像分割的新方法。引入各向异性平滑项,并用差分法来求解水平集函数,因此在图像处理过程中既对噪声有较好的鲁棒性,又能更好地保持图像中较弱边缘的信息,提高图像分割的精度。实验证明,此方法比Chan—Vese方法及其改进方法有更好的分割效果。     

一种新的自动阈值图像分割方法

提出了一种新的自动阚值图像分割方法，该方法将图像分成两个类，当类间方差与类内方差的分离度最大时即为最佳阈值。实验表明新方法能够自动而快速地对图像进行分割。     

一种结合域自适应的图像语义分割算法

语义分割为图像分配像素级稠密标签,对场景理解具有重要作用,是视觉研究核心任务之一,涉及自动驾驶、医学成像等实际应用.现有基于深度神经网络的图像语义分割方法的训练需要大量标记数据,这些数据的收集和标记成本高昂,这很大程度上限制了此类方法的实际应用.为解决此问题,这里使用成本较低的计算机生成并标记的逼真的合成数据训练深度神...     

基于坐标轴投影勘察的深度图像树型分割

针对具有空间连通域特征的深度图像,提出了一种基于坐标轴投影勘察的树型分割方法.通过投影勘察实现沿最优投影方向的坐标轴投影,把对深度图像的空间连通域分割转化为对投影在坐标轴上的一维点数据的区间连通域分割,最终利用树型结构实现分割.将该方法应用于实际深度图像的分割,并分别对理想和极端两种情况下的分割结果进行了讨论.结果表明...     

一种合成孔径声呐图像目标分割方法

合成孔径声呐图像的信噪比低于普通光学图像,使图像分割成为合成孔径声呐图像处理中的重要环节。本文研究了表示合成孔径声呐图像数据分布的瑞利混合模型,结合马尔科夫随机场模型,将其应用于声呐图像水下目标(亮区)分割;通过最大期望算法分别估计目标和背景的瑞利混合模型参数,并利用该参数使用Graph cut方法进行马尔科夫随机场图像分割,通过重复迭代,最后形成稳定的目标分割结果;对实际的声呐图像进行了数据分析及目标分割,结果表明瑞利混合模型在描述合成孔径声呐声图上有良好的性能,可以改善目标分割的效果。     

基于深度学习的铸件CT图像分割算法

针对现有方法分割弱边缘铸件CT图像难度大、精度低、鲁棒性差的问题,提出一种融合残差模块与混合注意力机制的U型网络分割算法(AttRes-U-Nets)。该算法以U-Net网络为基础,首先构建深度残差网络ResNets作为算法的编码网络,解决传统U-Net网络特征提取能力不足的问题;然后,引入改进后的混合注意力机制,突出分割目标区域与通道的特征响应,提高网络灵敏度;最后,将Focal loss与Dice loss结合为一种新损失函数FD loss缓解样本不平衡带来的负面影响。使用120阀体数据集对算法性能进行验证,实验结果表明,本文算法对铸件分割的像素准确率(PA)和交互比(IoU)分别达到98.72%和97.40%,优于传统U-Net算法与其他主流语义分割算法,为弱边缘分割提供了新思路。     

白细胞图像的最优线性组合分割方法

针对血液白细胞图像的自动分割问题,本文提出一种基于HSI彩色空间的三种灰度分量进行双权值最优线性组合的方法.用t检验确定最优化组合权值,组合后图像的直方图具有单一谷底,进行自动阈值二值化处理,能有效分割出整个白细胞图像.     

基于CT影像的肺裂计算机辅助检测方法

CT影像中肺裂检测是判读肺病病症的重要手段。近年来涌现了许多新理论、新方法,但是没有一种方法能够满足对所有病症图像精确检测的目标。在总结国内外最近几年相关学者的研究成果基础上,对检测肺裂方法进行分类和讨论,并指出了它们各自的优势和存在的问题。在综述其相关方法的同时阐述每类检测肺裂方法的特点,对其他研究者在肺裂检测方法的选择上有一定的指导作用。     

Performance evaluation of image segmentation algorithms on microscopic image data

In our paper, we present a performance evaluation of image segmentation algorithms on microscopic image data. In spite of the existence of many algorithms for image data partitioning, there is no universal and ‘the best’ method yet. Moreover, images of microscopic samples can be of various character and quality which can negatively influence the performance of image segmentation algorithms. Thus, the issue of selecting suitable method for a given set of image data is of big interest. We carried out a large number of experiments with a variety of segmentation methods to evaluate the behaviour of individual approaches on the testing set of microscopic images (cross‐section images taken in three different modalities from the field of art restoration). The segmentation results were assessed by several indices used for measuring the output quality of image segmentation algorithms. In the end, the benefit of segmentation combination approach is studied and applicability of achieved results on another representatives of microscopic data category – biological samples – is shown.     

CT序列医学图像交互式分割系统的设计与实现

交互式分割对于医学图像中正常组织以及病变组织的提取与分析起着重要的作用。文中将基于小波模极大值的边缘检测方法与交互式轮廓逼近思想相结合,根据CT序列图像中相邻图像的相似性与连续性设计开发了医学图像的交互式分割系统,增强了医学图像分割的自动化程度并取得了较好的分割效果。     

基于数学形态学的新方法在脑组织分割中的应用

针对人体脑部切片图像特点,提出了一种基于数学形态学的脑组织自动分割算法.该算法首先通过形态重构获得粗糙的脑组织区域,然后运用腐蚀和膨胀运算进行边界定位分割出了脑组织,最后对连续断层图像的分割结果进行了三维重建.结果表明该算法分割准确且自动化程度高,适合于大量序列切片图像的快速自动分割.     

结合先验稀疏字典和空洞填充的CT图像肝脏分割

针对复杂多变的肝脏图像,提出了一种基于先验稀疏字典和空洞填充的三维肝脏图像分割方法。对腹部CT图像进行Gabor特征提取,并分别在Gabor图像和灰度图像的肝脏金标准边界上选择大小相同的图像块作为两组训练集,利用训练集得到两种查询字典及稀疏编码。将金标准图像与待分割图像配准,并将配准后的肝脏边界作为待分割图像的肝脏初始边界;在初始边界点上的十邻域内选择大小相同的两组图像块作为测试样本,利用测试样本与查询字典计算稀疏编码及重构误差,并选择重构误差最小的图像块的中心作为待分割肝脏的边界点;最后,设计一种空洞填充方法对肝脏边界进行补全和平滑处理,得到最终分割结果。利用医学图像计算和计算机辅助介入国际会议中提供的肝脏数据进行了实验验证。结果表明,该方法对肝脏分割图像具有较好的适用性和鲁棒性,并获得了较高的分割精度。其中,平均体积重叠率误差为(5.21±0.45)%,平均相对体积误差为(0.72±0.12)%,平均对称表面距离误差为(0.93±0.14)mm。     

An algorithm of image segmentation for overlapping grain image

1Introduction Imagesegmentationisprimaryissueinim ageprocessing,atthesametimeitisprincipal probleminlowlevelvisionincomputervision field.Itisthekeytechnologytoprocessimage analysis,imagecomprehensionandimagedepic tionsuccessfully.Imagesegmentationmeans thatpendingprocessingimageisdividedinto severaldifferentareaswhichhavespecialmean ingandhavenotintersectantmutual.Theimage segmentationisinwideuse,butuptonow,thereisnotuniversalmethod,andthereisnot objectivecriterionwhichjudgethatifitissuc cessf…     

锥束CT图像中的印刷电路板导线自动检测方法

针对印刷电路板(PCB)的CT图像存在灰度不均匀、导线形状多变等特点导致的导线难以有效检测的问题,提出了一种基于超像素分割的PCB导线自动检测方法。该方法使用基于引导滤波的类顶帽变换对图像预处理,提高不同类别区域的类间差异,改善后续的超像素分割结果;然后选择graph-based超像素分割算法对导线定位;最后,采用导线几何形状、灰度分布等特征判断识别导线区域,实现导线检测。对存在灰度不均匀、多条导线、多尺度的PCB CT图像进行了实际实验。结果显示:该算法取得了较好的导线检测结果,在实验测试图像上检测率达到了90%以上,基本满足导线自动检测对精度和抗干扰能力的要求,具有较高的应用价值。