基于动态合并准则的分水岭算法在医学图像处理中的应用

针对医学图像的模糊特点和实际应用的要求，提出了一种基于动态合并准则的分水岭分割方法。阐述了在分水岭算法的基础上做的一些改进，通过动态合并准则进行边分割边合并，有效地抑制了过分割现象。结果表明，该方法能够快速、准确地得到医学图像的分割结果，并且具有较强的抗噪声能力。     

一种改进的医学图像分水岭分割算法

为了提高医学图像分割的准确性, 针对分水岭分割算法中的过分割问题, 提出了一种改进的医学图像分水岭分割算法。该算法首先在分水岭变换前进行预处理初步分割, 主要包括多尺度形态学滤波、多尺度梯度算子计算、自适应标记提取以及分水岭变换; 然后在初步分割变换后, 通过基于邻接图的区域灰度相似性与边界相似性相结合的合并准则, 对分割后的区域进一步合并。实验结果表明, 新算法有效地解决了分水岭算法的过分割问题, 具有较强的抗噪性能和边缘定位能力, 能够满足医学图像的分割要求。     

基于分水岭算法的医学图像分割

本文采用分水岭算法对医学图像进行分割,针对医学图像的特点以及该算法存在的过分割问题,首先将原图像转换为形态梯度图像,并对形态梯度图像定义一组形态开闭滤波器进行处理,以获得较好的参考图像;然后采用基于连接像素的分水岭算法进行分割。为了获得整体目标,还定义了一个基于分割区域边界平均灰度及其面积的检验准则,并将其作为区域合并的根据。该方法应用于医学图像分割的结果表明,形态滤波器组的引入很好地防止了过分割,基于分割区域边界平均灰度及其面积的准则对分割区域进行合并是行之有效的。     

基于各向异性扩散的医学图像分水岭分割算法

针对医学图像形态建模过程易产生过分割的问题,提出了一种基于各向异性扩散的分水岭分割算法。该算法首先对原始图像进行自适应各向异性扩散滤波,然后引入多尺度的形态梯度图像作为分水岭变换的参考图像,以突出图像中物体的边界轮廓,平滑具有均匀亮度的区域。最后,定义基于边界平均灰度和面积的区域合并准则,对分割后的区域进一步合并。实验结果表明,该算法能有效抑制过分割,具有较强的抗噪声性能,得到的分割结果可以满足医学图像建模的需要。     

基于组件树滤波及快速区域合并的分水岭分割算法

针对分水岭算法存在过分割的问题,提出一种结合组件树滤波及快速区域合并的图像分割算法。该算法在图像预处理阶段利用组件树来表示梯度图像且根据顺序极值计算分水岭的相对势能和属性,并对其进行滤波,从而减少梯度图像中的局部极小值。对滤波后的梯度图像进行分水岭初始分割,然后利用完美场景准则对初始分割结果进行快速区域合并。实验结果表明,采用组件树对梯度图像进行滤波能够减少由于噪声而产生的局部极小值,大大减少了分水岭初始分割区域数量,提高了区域合并的准确性,加快了合并速度。     

分水岭变换在医学图像分割中的应用

分水岭变换是一种适用于图像分割的强有力的形态学工具,能够自动生成一系列封闭分割区域。详述了分水岭变换的两种描述方法(即模拟浸水和模拟降水)及其算法实现,就过分割问题采取分水岭变换前对梯度图像进行预处理和对变换后的区域进行合并及所用到的主要方法,然后介绍了分水岭变换在医学图像分割中的应用,最后指出其进一步研究方向。     

基于改进分水岭及区域合并的图像分割方法

改进了基于地形学距离的分水岭算法,提出了一种结合了图像灰度、边缘信息与信息熵的图像分割方法。首先利用改进的分水岭算法将图像分成多个小区域,根据各个区域之间的临接关系,建立RAG;其次,利用提出的区域相似度合并区域;最后根据最大熵准则停止合并过程,获取最终的分割结果。实验结果表明,与改进前的分水岭算法相比,该方法边缘定位更加准确。与k-mean和基于边缘的分割方法相比,能够较好地分割出图像的细节,同时分割结果也更加符合人的视觉特性。     

基于梯度修正和区域融合的分水岭分割算法

针对传统分水岭算法中存在的过分割现象,提出了一种基于梯度修正和层次区域融合的分水岭分割方法。该算法首先利用开闭双重建操作以及非线性变换对梯度图像进行修正;然后求取浮点活动图像并作为分水岭算法的输入;最后在区域灰度相似性准则的基础上,结合对比度和边界强度准则对分水岭变换结果进行小区域的合并,得到最终的分割结果。实验结果表明,该算法能有效地解决过分割问题,具有良好的鲁棒性和适应性。     

基于梯度修正和区域合并的分水岭分割算法

分水岭是一种有效的图像分割方法,但存在过分割现象,为此提出了一种改进的分水岭分割方法,该方法首先利用形态学算子得到梯度图像,然后利用形态学混合开闭重构算子进行梯度修正,去除了易造成过分割的区域细节和噪声,接着采用基于标记的分水岭算法进行分割,有效地克服了过分割现象.为了得到更好的分割效果,提出了基于区域一致性和边界曲率光滑性相结合的区域合并准则,对分割后的图像进行有效的合并,该方法能够很好的解决过分割现象,并且产生更有意义的分割效果.通过多组实验,并且和传统的分水岭算法进行对比,得到了满意的效果,结果表明了该方法的有效性.     

基于改进的分水岭算法的路面裂缝检测

传统的分水岭算法在图像处理中具有保持微弱边缘信息良好的优点,但容易产生过分割问题。针对传统分水岭算法过分割的问题对分水岭合并算法进行了改进,结合沥青路面裂缝特点提出了梯度熵的概念,同时提出了自适应区域合并算法作为判断区域合并的准则,通过该方法在路面裂缝检测上的应用,实验结果表明,该方法与改进前分水岭算法相比,提取出的路面裂缝噪声少,细节保持得好,而且有效地解决了过分割问题。     

基于条件随机场的中文领域分词研究

针对条件随机场分词不具有良好的领域自适应性,提出一种条件随机场与领域词典相结合的方法提高领域自适应性,并根据构词规则提出了固定词串消解,动词消解,词概率消解三种方法消除歧义。实验结果表明,该分词流程和方法,提高了分词的准确率和自适应性,在计算机领域和医学领域的分词结果F值分别提升了7.6%和8.7%。     

融合全局和局部相关熵的图像分割

目的 针对LCK(local correntropy-based K-means)模型对初始轮廓敏感的问题,提出了新的基于全局和局部相关熵的GLCK(global and local correntropy-based K-means)动态组合模型。方法 首先将相关熵准则引入到CV(Chan-Vese)模型中,得到新的基于全局相关熵的GCK(global correntropy-based K-means)模型。然后,结合LCK模型,提出GLCK组合模型,并给出一种动态组合算法来优化GLCK模型。该模型分两步来完成分割:第1步,用GCK模型分割出目标的大致轮廓;第2步,将上一步得到的轮廓作为LCK模型的初始轮廓,对图像进行精确分割。结果 主观上,对自然图像和人工合成图像进行分割,并同LCK模型、LBF模型以及CV模型进行对比,结果表明本文所提模型的鲁棒性比上述模型都要好;客观上,对BSD库中的两幅自然图像进行分割,并采用Jaccard相似性比率进行定量分析,准确率分别为91.37%和89.12%。结论 本文算法主要适用于分割含有未知噪声及灰度分布不均匀的医学图像及结构简单的自然图像,并且分割结果对初始轮廓具有鲁棒性。     

一种适用于PCB检测的彩色图像分割算法

针对光学检测印刷电路板(PCB)需要进行图像分割的问题,提出一种结合K-均值聚类算法的分水岭算法,用于PCB彩色图像分割。即首先将PCB彩色图像聚类,分成不同的颜色区域,按照不同区域进行分水岭分割,最后,将分割线透明地加在原始图像上,完成分割。实验表明,该算法可以分割PCB彩色图像,并且分割效果好。     

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。     

Sensor dynamic reliability evaluation based on evidence theory and intuitionistic fuzzy sets

This paper presents a new method for sensor dynamic reliability evaluation based on evidence theory and intuitionistic fuzzy sets when the prior knowledge is unknown. The dynamic reliability of sensors is evaluated based on supporting degree between basic probability assignments (BPAs) provided by sensors. First, the concept of asymmetric supporting degree is proposed. By transforming BPAs to intuitionistic fuzzy sets, supporting degree between BPAs is calculated based on intuitionistic fuzzy operations and similarity measure. Then the relationship between dynamic reliability and supporting degree is analyzed. The process of dynamic reliability evaluation is proposed. Finally, the proposed dynamic reliability evaluation is applied to evidence combination. A new evidence combination rule is proposed based on evidence discounting operation and Dempster’s rule. Comparative analysis on the performance of the proposed reliability evaluation method and evidence combination rule is carried out based on numerical examples. The proposed method for data fusion is also applied in target recognition to show its feasibility and validity.     

A multi-scale 3D Otsu thresholding algorithm for medical image segmentation

Thresholding technique is one of the most imperative practices to accomplish image segmentation. In this paper, a novel thresholding algorithm based on 3D Otsu and multi-scale image representation is proposed for medical image segmentation. Considering the high time complexity of 3D Otsu algorithm, an acceleration variant is invented using dimension decomposition rule. In order to reduce the effects of noises and weak edges, multi-scale image representation is brought into the segmentation algorithm. The whole segmentation algorithm is designed as an iteration procedure. In each iteration, the image is segmented by the efficient 3D Otsu, and then it is filtered by a fast local Laplacian filtering to get a smoothed image which will be input into the next iteration. Finally, the segmentation results are pooled to get a final segmentation using majority voting rules. The attractive features of the algorithm are that its segmentation results are stable, it is robust to noises and it holds for both bi-level and multi-level thresholding cases. Experiments on medical MR brain images are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The experimental results indicate that the proposed algorithm is superior to the other multilevel thresholding algorithms consistently.     

基于聚类和改进型水平集的图像分割算法

针对医学图像中通常伴有噪声、多目标的问题,传统水平集无法将图像中的多目标完全分割出来,提出了基于抑制式模糊聚类算法的改进型双水平集模型。首先,利用聚类算法对医学图像进行预分割降噪,通过标准化互信息准则(NMI)判断聚类是否达到满意效果,进而改良聚类算法,再由增加惩罚项的改进型双水平集进行二次分割。实验结果表明,该方法能够降低图像的噪声和算法的敏感性,水平集无需重新初始化,大大减少了计算量和迭代次数,该模型能将伴有噪声的多目标医学图像完全分割出来,获得了预期的分割效果。     

多目标动态规划在电子病历结构化的应用

电子病历结构化可以理解为在自由文本中找到合适的关键字,目前在自由文本中提取关键字的方法有实体识别和中文分词,但由于电子病历结构化是要在多种语义关联下找合适的关键字,而实体识别和中文分词不能达到其目标。因此根据已有的结构元素数据库建立倒排索引找到一组最合适的简单元素组合,利用多目标动态规划进行最优化组合,利用求交集方法找到复杂元素从而找出最优的一组序列即为该电子病历的结构化。通过系统实现得到利用该方法不仅可以找到结构元素,而且找到的结构元素之间有一定的语义关联。