基于贝叶斯分类模型的双水平集算法的大脑图像分割

针对大脑图像中灰质和白质边界结构的复杂性以及拓扑细长部分目标和弱边界目标分割存在的问题,提出了基于贝叶斯分类模型的双水平集分割算法.鉴于传统的水平集有分割过度、泄漏边界的缺点,可通过贝叶斯分类模型计算出水平集曲线位于边界的概率,并将此概率相关联的区域决策因子添加在水平集函数方程中,从而实现利用图像的区域信息提高水平集曲线识别边界能力的目的.将基于贝叶斯分类模型的双水平集算法应用到大脑图像的分割,通过内外两条水平集共同演化作用,得到了比贝叶斯分类模型的单水平集方法更完整的分割效果,并明显提高了分割效率.     

基于区域GAC模型的二值化水平集图像分割算法

针对测地线主动轮廓(GAC)模型进行了改进,提出了一种基于区域的GAC模型.通过构造基于区域统计信息的符号压力函数取代边界停止函数,有效解决了弱边界目标或离散状边界目标的分割问题.该模型采用二值化水平集方法实现,避免了传统实现方法水平集函数需要重新初始化为符号距离函数,从而导致稳定性差、计算量大、实现复杂等缺点.对不同类型图像的试验结果表明:该算法迭代收敛速度比GAC模型传统实现方法明显加快,且可有效防止边界泄漏,分割效果优于传统GAC模型与C-V模型.     

基于双水平集的图像分割模型

针对水平集模型对于具有细长拓扑部分的目标和弱边界目标进行分割时存在的问题，提出了双水平集方法．在新的方法中通过两条水平集之间的相互吸引来加速解的收敛，同时提出了一种快速有符号距离函数生成方法，提高了计算效率．传统的水平集通常利用图像边界信息来构造速度函数进行求解，但在待分割目标具有很强噪音或具有弱边界时往往得不到真实解，对此，提出了一种新的基于区域信息的速度构造方法．将双水平集模型应用到合成图像与左心室MR图像的分割实验，结果表明该方法具有较好的分割效果和较高的分割效率．     

应用区域间差异性和距离约束函数的图像分割

许多水平集图像分割模型需要不断重新初始化水平集函数,或需要图像的梯度信息来约束曲线进化。提出最大化区域间差异性和距离约束函数水平集图像分割模型,该模型引入距离约束函数作为内部能量保证水平集函数始终为符号距离函数（SDF）,避免了进化过程中对水平集函数的不断初始化。基于目标和背景两区域平均灰度值之差的平方构造外部能量函数（区域间差异性函数）,并使其最大化,确保零水平集曲线稳定地收敛于目标边界。实验结果表明,提出的模型不仅有效地克服了传统模型需重新初始化的缺点,并且由于外部能量函数融合了区域信息,对弱边界图像以及含噪声图像具有较好分割能力。     

针对弱边缘信息的左心室图像分割算法

基于距离正则水平集模型（DRLSE）的左心室MR图像分割算法对梯度信息有很强的依赖性,在图像弱边缘区域容易陷入局部最优,且对初始轮廓的选取敏感。为降低算法对初始轮廓的敏感程度,提高其在左心室图像弱边缘的分割能力,提出一种适用于弱边缘信息的左心室分割算法。在DRLSE的基础上,该分割算法提出运用拟合方法计算基于变异系数分割模型（PSM）的新局部项,算法依靠梯度与图像局部信息驱动曲线演化,降低了DRLSE对初始轮廓的敏感度;引入形状约束力,克服DRLSE算法在左心室外膜弱边界处出现边界泄露的情况。为验证所提算法分割的准确性,基于多伦多市患病儿童医院影像科提供的数据库,利用DRLSE、保持凸性水平集模型（CPLSE）模型、U-Net网络以及提出的内膜算法对心内膜进行分割;利用DRLSE、引入外膜形状约束力的DRLSE模型（DRLSE-shape）、U-Net网络以及提出的外膜算法对心外膜进行分割。实验结果表明,针对左心室内、外膜,所提算法优于上述算法,能降低DRLSE对初始轮廓的敏感程度,提升对左心室弱边界MR图像分割的精确度。     

自适应主动轮廓模型下的骨关节MRI快速分割

提出一种无须重新初始化的变分水平集自适应主动轮廓模型。该模型利用图像的局部特性自适应决定曲线的演化,同时加入局部C-V能量项,改进边界停止函数,提高对灰度分布重叠、分布不均匀及弱边界处理的鲁棒性,并加快了曲线演化的收敛速度。结合医学序列图像特点,利用Heaviside函数对当前截面分割结果进行分段常量化后投射至相邻界面作为初始化曲线,实现对序列图像的自动分割。最后,以骨关节磁共振图像中正常结构和病灶组织的分割实验对算法进行了验证。     

改进主动轮廓线模型在图像分割中的应用

主动轮廓线模型(Active Contour Model,ACM),也称作蛇(Snake)模型,是一种常用的图像分割算法。在基于主动轮廓线的图像分割中,深度凹陷边界的逼近和弱边界区域的分割一直是一个难点。引入了一种局部纹理模型(Local Profile Model)匹配算法,通过匹配沿控制点法线方向像素和局部纹理模型可以确定弱边界区域的真实边界,并结合一种新的计算控制点曲率外力的算法,使得主动轮廓线模型能够逼近图像的深度凹陷区域的同时提高算法的收敛速度。实验结果表明,该方法是有效的。     

基于区域信息的水平集模型

水平集模型在对具有细长拓扑结构和弱边界的核磁共振图像分割时得不到真实解,针对这一问题,提出一种新的基于区域信息的水平集分割模型.首先运用形态学方法预估计初始背景,采用差分算法提取最终背景,原始图像与背景图像作减法得到含有待分割目标的图像,定义一个新的相似度以及基于相似度信息的水平集速度函数取代传统水平集的速度函数.结果表明这种方法具有很好的分割效果.     

一种基于高斯混合模型的MR图像分割

由于MR图像往往具有弱边界和强噪音,传统的水平集模型用于图像分割时一般依据图像梯度信息,因而很难得到真实解.高斯混合模型使用了图像全局信息,比较好地处理弱边界问题.但传统的高斯混合模型仅使用了灰度值分布信息,这就使得图像中的弱边界容易导致水平集泄漏.本文提出通过一致连通增强扩散将中断部分和其周围区域连接起来,以及结构张量估计图像的方向信息,用图像修复的方法将弱边界区域重新复原回来.最后对左心室MR图像分割,实验表明该模型具有较好的分割效果.     

结合统计模型和曲线演化的左心室MRI图像分割

提出结合区域统计模型和图像梯度信息的MRI图像分割算法.由于心脏的变形和血液的流动,MRI图像中出现弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象.基于图像梯度构造停止项的水平集方法难以分割此类图像.本文提出两阶段图像分割算法.首先结合先验知识和直方图,确定图像中像素的类别总数.用极大似然估计原理求出每一类的先验概率和概率分布参数,根据像素属于感兴趣区域(ROI)的后验概率构造水平集速度函数,通过曲线演化获取ROI的粗边界.然后再使用图像梯度构造速度函数对边界进行细化.实验结果表明,本文算法能够有效分割心脏MRI图像.     

利用分块相似系数构造感知图像Hash

提出一种基于图像分块相似系数的感知稳健图像Hash.先对图像预处理,再进行重叠分块,在密钥控制下,利用高斯低通滤波器生成伪随机参考图像块,分别计算每个分块与参考图像块的相关系数得到图像特征序列.依此将相邻两个分块特征值合并以缩短Hash长度,同时对压缩后的特征序列进行重排,进一步提高图像Hash的安全性.最后对归一化特征值进行量化,并运用Huffman方法对其编码,进一步压缩Hash长度.理论分析和实验结果表明,该图像Hash方法对JPEG压缩、适度的噪声干扰、水印嵌入、图像缩放以及高斯低通滤波等常见图像处理有较好的鲁棒性,能有效区分不同图像,冲突概率低,可用于图像篡改检测.     

旋转不变的X线图像相关度拼接

针对现有X线图像拼接方法中分别存在的需要固定标志物、鲁棒性差及全景图像存在伪影等问题,提出一种旋转不变的图像自动拼接方法.基于特征点配准,结合改进的、旋转不变的相关度法进行特征匹配,对图像重合度要求较低.在图像融合中则采用2维动态权值和平衡曝光度等策略.经实验验证,本文配准算法在保证结果准确性的同时提高了鲁棒性;本文融合算法可有效地平衡曝光度差异,并避免拼接伪影,极大地提高了全景图像质量.     

图像拼接技术综述*

给出了图像拼接的一般流程,在此基础上将图像拼接技术分为两个关键技术——图像配准技术和图像融合技术,并分别对图像配准技术和图像融合技术的经典算法及最新算法作一概述和比较。     

鱼眼图像校正和配准算法研究

提出一种对鱼眼图像进行校正和配准的算法。首先把鱼眼图像从相等距离投影模型映射到参数化球面投影模型,使得合成球面全景图成为一个平移求解问题。然后使用非线性优化算法进行图像的配准。在合成场景的球面全景图以后,通过重投影球面全景图到视平面来完成虚拟场景的实时漫游。     

汉字意象思维在插画中的应用

汉字从创始至今走过了漫长的历史,它是目前世界上仅存的表意形文字。汉字在造字思维上注重形意结合——以意造形、以形表意,这种思维贯穿了我们的历史和文化。文章以汉字的造字思维为切入点,重点分析了汉字中的意象思维及其在插画中的应用,这种意象思维为我们提供了极为广阔的创作空间。     

遥感图像的图像镶嵌方法

图像镶嵌技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一，是计算机视觉领域和计算机图形学领域都十分关注的研究热点之一。通过对现有遥感图像镶嵌方法的研究，时其进行了归纳和总结，并介绍了几种常见的图像镶嵌关键技术。     

图像拼接方法探讨

本文系统的阐述了图像拼接技术的由来、现状,应用领域以及拼接方法,对图像拼接的两个主要过程:图像配准和图像融合分别进行了详细介绍.图像配准是图像拼接的核心技术,本文还对现有的图像配准方法进行归类总结,对每个配准算法进行优缺点描述。对目前现有以及常用的图像融合方法也进行了详细的介绍。最后提出了图像拼接技术的不足.     

红外与可见光序列图像融合方法的研究

本文简述了红外与可见光图像融合的意义及其应用,介绍了多种红外与可见光序列图像融合方法。在对这些融合方法进行比较分析的基础上,总结了红外与可见光序列图像融合的研究现状、当前研究热点及未来的发展趋势。     

车辆运动模糊图像的快速恢复

论文针对运动造成的模糊图像,根据运动造成的图像模糊的特点,建立了原始图像与模糊图像间的关系,在此基础上提出了一种运动模糊图像的快速恢复算法,并用于车辆运动模糊车牌图像恢复中。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于微机的图像监视系统的程序设计

探讨数字化图像监视和记录系统的构建与程序设计技术,通过详细的程序设计实例, 讲述用图像摄取控件高效设计硬盘录像系统的程序设计技巧.