深度全卷积网络的IVUS图像内膜与中—外膜边界检测

目的 心血管内超声（IVUS）图像内膜和中—外膜（MA）轮廓勾画是冠脉粥样硬化和易损斑块定量评估的必要过程。由于存在斑点噪声、图像伪影和各类斑块,重要组织边界的自动分割是一个非常困难的任务。为此,提出一种用于检测20 MHz心电门控IVUS图像内膜和MA边界方法。方法 首先利用深度全卷积网络（DFCN）学习原始IVUS图像与所对应手动分割图像之间映射,预测出目标或者背景的概率图,实现医学图像语义分割。然后在此基础上,结合心血管先验形状信息,采用数学形态学闭、开操作,平滑内膜和MA边界,降低分割过程中错误分类像素或区域的影响。结果 针对来自10位病人的IVUS图像及其标注信息所组成的435幅国际标准公开数据集,从线性回归、Bland-Altman分析和面积交并比（JM）、面积差异百分比（PAD）、Hausdorff距离（HD）、平均距离（AD）等性能指标上,评价本文方法。实验结果表明,算法检测结果与手动勾画结果的相关性可达到0.94,其超过94.71%的结果落在95%置信区域内,具有良好一致性。内膜和MA边界的AD指标分别为：0.07 mm和0.08 mm;HD指标分别为：0.21 mm和0.30 mm。JM指标分别为0.92和0.93;PAD指标分别为5%和4%。此外,对临床所采集的100幅IVUS图像进行了测试,证明本文学习的模型在跨数据集上具有较好的泛化能力。结论 与现有的国际算法比较,本文方法提高了各类斑块、声影区域和血管分支等因素的识别能力,不受超声斑点的影响,能准确地、可重复地检测出IVUS图像中的关键目标边界。     

结合极值区域检测的血管内超声图像并行分割

目的 血管内超声（IVUS）图像动脉壁边界分割不仅对血管壁和斑块特征的定量分析至关重要,而且对血管弹性定性分析和重建动脉3维模型也是必需的。针对IVUS图像传统分割方法建模复杂、运算量大且需分别设计算法串行提取内膜和外膜的缺点,本文提出基于极值区域检测的IVUS图像并行分割方法。方法 本文方法包含极值区域检测、极值区域筛选以及轮廓拟合3部分。对单帧IVUS图像提取极值区域,经面积筛选后得到候选区域,并将区域的局部二值模式（LBP）特征、灰度差异和边缘周长的乘积作为筛选矢量在候选区域中提取代表管腔和介质的两个极值区域,并进行轮廓的椭圆拟合化,完成分割。结果 在包含326幅20 MHz的IVUS（intravascular ultrasound）B模式图像的标准公开数据集上,定性展示极值区域轮廓和椭圆拟合轮廓,并与专家手动绘制的结果进行对比;然后使用DC（dice coefficient）、JI（jaccard index）、PAD（percentage of area difference）指标以及HD（hausdorff distance）对本文算法做鲁棒性测试和泛化测试,实验中内膜各指标值分别为0.94±0.02,0.90±0.04,0.05±0.05,0.28±0.14 mm,外膜各指标值分别为0.91±0.07,0.87±0.11,0.11±0.11,0.41±0.31 mm,与相关文献的定量对比实验结果表明本文算法提取的内外膜性能均有所提高。此外,本文方法在临床数据集上的测试效果也很好,与专家手动描绘十分接近。结论 结合极值区域检测的IVUS图像并行分割,算法在精度和鲁棒性方面均得到了改善。     

形状约束下活动轮廓模型冠脉血管图像多尺度分割

目的 由于计算机断层血管造影(CTA)图像的复杂性,临床诊断冠脉疾病往往需要经验丰富的医师对冠状动脉进行手动分割,快速、准确自动分割出冠状动脉对提高冠脉疾病诊断效率具有重要意义。针对双源CT图像特点以及传统单一基于区域或边界的活动轮廓模型的不足,研究了心脏冠脉3维分割算法,提出一种基于血管形状约束的活动轮廓模型分割方法。方法 首先,利用改进的FCM(fuzzy C-means)对心脏CT图像感兴趣区域初分割,其结果用于初始化C-V模型水平集演化曲线及控制参数,提取感兴趣区域轮廓。接着,由3维心脏图像数据获取多尺度梯度矢量信息构造边界型能量泛函,然后利用基于Hessian矩阵的多尺度血管函数对心脏感兴趣区域3维体数据增强滤波,获取血管先验形状信息用于约束能量泛函。最后融合边界、区域能量泛函并利用变分原理及水平集方法得到适合冠脉血管分割的水平集演化方程。结果 由于血管图像的灰度不均匀,血管末端区域更为细小,所以上述算法的实施是面向被划分多个子区域的血管,在缩小的范围内进行轮廓的演化。相比于传统的血管分割方法,该方法充分融合血管图像的先验信息及梯度场信息,能够从灰度及造影剂分布不均匀的冠脉血管图像中准确分割出冠状动脉,对于细小的血管结构亦能获得较好的分割效果。实验结果表明,该方法只需在给定初始轮廓前提下,有效提取3维冠脉血管。结论 对多组心脏CT图像进行分割,本文基于血管先验形状约束的活动轮廓模型可以准确分割出冠脉结构完整轮廓,并且人工交互简单。该方法在双源CT冠脉图像自动分割方面具有较好的正确率与优越性。     

血管内光声图像的时间反演重建方法

目的 将光声成像与医学内窥技术相结合的血管内光声(IVPA)成像技术可为心血管内易损斑块的检测以及指导介入治疗提供可靠的参考。针对采用单阵元探测器进行圆周扫描的IVPA成像系统,提出基于时间反演(TR)算法的重建IVPA横截面灰阶图像的方法。方法 通过建立超声传播模型,对光声信号的反向传播过程进行模拟,反演得到血管横截面的2维初始光声压分布图像。针对测量位置稀疏和有限角度测量都会造成光声数据不完备,进而导致重建图像质量下降的问题,通过对探测器采集到的光声信号进行样条插值达到提高成像质量以及消除伪影的目的。结果 仿真实验结果表明,与相同测量位置下利用滤波反投影(FBP)算法重建出的图像相比,采用本文算法重建出的图像的结构相似性指标(SSIM)值可提高约65%。结论 该方法能有效地提高IVPA重建图像的质量,为后续图像重建算法的优化提供有益参考。     

先验模型约束的抗干扰轮廓跟踪

目的 基于水平集的轮廓提取方法被广泛用于运动物体的轮廓跟踪。针对传统方法易受局部遮挡、复杂背景等因素影响的问题,提出一种先验模型约束的抗干扰（AC-PMC）轮廓跟踪算法。方法 首先,选取图像序列的前5帧进行跟踪训练,将每帧图像基于颜色特征分割成若干超像素块,利用均值聚类组建簇集合,并通过该集合建立目标的先验模型。然后,利用水平集分割方法提取目标轮廓,并提出决策判定算法,判断是否需要引入形状先验模型加以约束,避免遮挡、复杂背景等影响。最后,提出一种在线模型更新算法,在特征集中加入适当特征补偿,使得更新的目标模型更为准确。结果 本文算法与多种优秀的轮廓跟踪算法相比,可以达到相同甚至更高的跟踪精度,在Fish、Face1、Face2、Shop、Train以及Lemming视频图像序列下的平均中心误差分别为3.46、7.16、3.82、13.42、14.72、12.47,算法的跟踪重叠率分别为0.92、0.74、0.85、0.77、0.73、0.82,算法的平均运行速度分别为4.27 帧/s、4.03 帧/s、3.11 帧/s、2.94 帧/s、2.16 帧/s、1.71 帧/s。结论 利用目标的先验模型约束以及提取轮廓过程中的决策判定,使本文算法在局部遮挡、目标形变、目标旋转、复杂背景等条件下具有跟踪准确、适应性强的特点。     

稀疏形状先验的脑肿瘤图像分割

目的 在脑部肿瘤图像的分析过程中,准确分割出肿瘤区域对于计算机辅助脑部肿瘤疾病的诊断及治疗过程具有重要意义。然而,由于脑部图像常存在结构复杂、边界模糊、灰度不均以及肿瘤内部存在明暗区域的问题,使得肿瘤图像分割工作面临严峻挑战。为了克服上述困难,更好地实现脑部肿瘤图像分割,提出一种基于稀疏形状先验的脑肿瘤图像分割算法。方法 首先,研究脑部肿瘤图像的配准与形状描述,并以此为基础构建脑部肿瘤的稀疏形状先验约束模型;继而,将该稀疏形状先验约束模型与区域能量描述方法相结合,构建基于稀疏形状先验的能量函数;最后,对能量函数进行优化及迭代,输出脑部肿瘤区域分割结果。结果 本文使用脑胶质瘤公开数据集BraTS2017进行算法测试,本文算法的分割结果与真实数据之间的平均相似度达到93.97%,灵敏度达到91.3%,阳性预测率达到95.9%。本文算法的实验准确度较高,误判率较低,鲁棒性较强。结论 本文算法能够结合水平集方法在拓扑结构描述和稀疏表达方法在复杂形状表达方面的优势,同时由于加入了形状约束,能够有效削弱肿瘤内部明暗区域对分割结果造成的影响,从而更准确和稳定地实现脑部肿瘤图像分割。     

融合背景先验与中心先验的显著性目标检测

目的 现有的显著性目标检测算法通常基于单一的先验信息,导致提取的原图像信息不全面,为了解决该问题,提出一种新的基于背景先验与中心先验相融合的显著目标检测算法。方法 该方法首先以边缘超像素为吸收节点,利用马尔可夫吸收链计算其他超像素的平均吸收时间作为背景先验值,得到背景先验图;然后使用改进Harris角点检测估计目标区域位置,建立峰值位于目标中心的2维高斯函数,计算各超像素的中心先验值,获取中心先验图;最后将背景先验图与中心先验图相融合得到显著图。同时该方法融合多尺度检测结果,进一步提高显著值的准确性。结果 通过ASD、SED1、SED2和SOD 4个公开数据库对比验证了基于背景先验与中心先验相融合算法具有较高的查准率、查全率和F-measure,相较于基于马尔可夫吸收链算法均提高了3%以上,总体效果明显优于目前的10种主流算法。结论 相较于基于单一先验信息的算法,基于背景先验与中心先验相融合的算法充分利用了图像信息,在突出全局对比的同时也保留了较多的局部信息,能高亮地凸显图像中的显著性目标。该方法在检测单一目标的图片时效果显著,但对于多目标的显著性检测尚有不足。     

空时形状预测与高效编码

目的 形状是视觉对象的关键特征,形状编码是对象基图像和视频处理中的关键技术,但现有无损形状编码方法压缩效率普遍不高.为此,提出一种基于链码表示和空时预测的高效无损形状编码新算法.方法 首先逐帧提取视觉对象的形状轮廓并转化为链码表示;然后基于对象轮廓的帧间活动性将形状视频序列分成帧内预测编码帧和帧间预测编码帧,并基于轮廓链码的空域相关性和时域相关性对二者分别进行空域和时域补偿与预测;最后基于链码的方向约束特性对预测后的位移矢量和预测残差进行高效编码压缩.结果 为了检验所提算法的性能,基于MPEG-4标准形状测试序列进行了编码实验测试.与现有主要方法相比本文算法能提高压缩效率6%到71.6%不等.结论 本文算法可广泛应用于对象基编码、基于内容的图像检索、图像分析与理解等领域.     

融合多特征与先验信息的显著性目标检测

目的 图像的显著性目标检测是计算机视觉领域的重要研究课题。针对现有显著性目标检测结果存在的纹理细节刻画不明显和边缘轮廓显示不完整的问题,提出一种融合多特征与先验信息的显著性目标检测方法,该方法能够高效而全面地获取图像中的显著性区域。方法 首先,提取图像感兴趣的点集,计算全局对比度图,利用贝叶斯方法融合凸包和全局对比度图获得对比度特征图。通过多尺度下的颜色直方图得到颜色空间图,根据信息熵定理计算最小信息熵,并将该尺度下的颜色空间图作为颜色特征图。通过反锐化掩模方法提高图像清晰度,利用局部二值算子（LBP）获得纹理特征图。然后,通过图形正则化（GR）和流行排序（MR）算法得到中心先验图和边缘先验图。最后,利用元胞自动机融合对比度特征图、颜色特征图、纹理特征图、中心先验图和边缘先验图获得初级显著图,再通过快速引导滤波器优化处理得到最终显著图。结果 在2个公开的数据集MSRA10K和ECSSD上验证本文算法并与12种具有开源代码的流行算法进行比较,实验结果表明,本文算法在准确率-召回率（PR）曲线、受试者工作特征（ROC）曲线、综合评价指标（F-measure）、平均绝对误差（MAE）和结构化度量指标（S-measure）等方面有显著提升,整体性能优于对比算法。结论 本文算法充分利用了图像的对比度特征、颜色特征、纹理特征,采用中心先验和边缘先验算法,在全面提取显著性区域的同时,能够较好地保留图像的纹理信息和细节信息,使得边缘轮廓更加完整,满足人眼的层次要求和细节要求,并具有一定的适用性。     

双层水平集描述眼底图像视杯视盘分割

目的 青光眼是一种可导致视力严重减弱甚至失明的高发眼部疾病。在眼底图像中,视杯和视盘的检测是青光眼临床诊断的重要步骤之一。然而,眼底图像普遍是灰度不均匀的,眼底结构复杂,不同结构之间的灰度重叠较多,受到血管和病变的干扰较为严重。这些都给视盘与视杯的分割带来很大挑战。因此,为了更准确地提取眼底图像中的视杯和视盘区域,提出一种基于双层水平集描述的眼底图像视杯视盘分割方法。方法 通过水平集函数的不同层级分别表示视杯轮廓和视盘轮廓,依据视杯与视盘间的位置关系建立距离约束,应用图像的局部信息驱动活动轮廓演化,克服图像的灰度不均匀性。根据视杯与视盘的几何形状特征,引入视杯与视盘形状的先验信息约束活动轮廓的演化,从而实现视杯与视盘的准确分割。结果 本文使用印度Aravind眼科医院提供的具有视杯和视盘真实轮廓注释的CDRISHTI-GS1数据集对本文方法进行实验验证。该数据集主要用来验证视杯及视盘分割方法的鲁棒性和有效性。本文方法在数据集上对视杯和视盘区域进行分割,取得了67.52%的视杯平均重叠率,81.04%的视盘平均重叠率,0.719的视杯F1分数和0.845的视盘F1分数,结果优于基于COSFIRE（combination of shifted filter responses）滤波模型的视杯视盘分割方法、基于先验形状约束的多相Chan-Vese（C-V）模型和基于聚类融合的水平集方法。结论 实验结果表明,本文方法能够有效克服眼底图像灰度不均匀、血管及病变区域的干扰等影响,更为准确地提取视杯与视盘区域。     

基于血管内超声图像序列的相角配准与边缘检测

血管内超声成像可以显示血管内腔、管壁清楚的实时截面图像。实际采集的冠状动脉序列图像由于受脉动的影响而产生较大的重叠和错位,破坏毗邻图像的相关性,从而影响血管边缘检测、定量测量和3维重建的准确性。为进行精确的配准和边缘检测,采用一种新型的无需硬件设施的相角配准技术,经对序列图像的重采样得到相同相位下的连续图像,再基于快速主动轮廓算法模型提出一种适合血管内超声图像的自动边缘检测方法对重采样后的图像进行边缘检测。检测结果表明自动检测的内腔、血管面积与手动追踪非常吻合,具有较高的相关系数和较小的系统误差,可作为医生可靠而准确的诊断工具。     

结合区域配对的室外阴影检测

目的 针对现有大多数阴影检测算法在检测细长阴影、自阴影、区分阴影与暗色像素等方面的不足,提出一种新的结合区域配对的阴影检测算法.方法 首先通过均值漂移算法和canny检测算法,分割图像得到每个独立的区域;然后从每个区域中提取纹理和亮度建立单个区域的阴影模型,再从区域对中提取纹理直方图的距离、颜色比(分别在RGB和Lab空间下)以及HSI空间下H和I两通道的比值等特征建立区域对的阴影模型;最后根据上述两个模型运用图割理论检测阴影.结果 实验结果表明,本文算法在阴影检测上的准确率高达85.2%,远高于其他算法,检测速度也比其他算法快34%左右.该算法不仅能有效地检测细长阴影和自阴影,还能较好地区分阴影与暗色像素.结论 提出了一种新的阴影检测算法,通过区域配对的方法实时处理单幅室外图像.实验结果表明,该算法在检测细长阴影、自阴影以及区分阴影与暗色像素等方面有良好的效果.     

特征点和不变矩结合的遥感图像飞机目标识别

传统的飞机目标识别算法一般是通过目标分割,然后提取不变特征进行训练来完成目标的识别。但是,对于实际情况比较复杂的遥感图像飞机目标,至今没有一种适合多种机型的分割和识别算法。针对现有识别算法的不足,本研究提出一种基于特征点空间分布、颜色不变矩和Zernike不变矩相结合的遥感图像飞机目标识别算法。方法：首先,对预处理后的遥感图像和模板图像进行小波变换,在低分辨率图像下采用圆投影特征进行粗匹配,确定候选目标;粗匹配结束后,提取高分辨率图像的多尺度Harris-laplace角点,并画出Delaunay三角网,同时提取出颜色不变矩和Zernike不变矩;然后使用欧氏距离作为这三种特征的相似性度量,并和样本图像进行加权匹配;最后选取欧式距离最小的图像作为最终的识别目标。结果：实验表明,本文算法飞机检测精度比现有算法高2.2%,飞机识别精度比现有算法高1.4%-10.4%。该算法能从遥感图像中精确识别出十大飞机目标,并对背景、噪声、视角变化等多种干扰具有良好的鲁棒性。结论：提出了一种基于特征点空间分布、颜色不变矩和Zernike不变矩相结合的飞机识别算法,该算法使用了图像的多种信息,包括特征点和不变矩,有效地克服了使用单一特征无法描述多种信息的不足。实验结果表明,本文采用基于特征点和不变矩的飞机识别算法比其他算法具有更强的抗干扰能力和识别精度。     

划痕图像的连分式插值修补算法

目的 图像修复在图像处理中起着举足轻重的地位,针对目前大部分图像修补算法在修复划痕时存在纹理修复不够突出的缺陷,提出了两种基于连分式插值的修补算法,可以较好保持图像纹理的特性。方法 该算法基于连分式插值理论,采用图像破损点周围像素信息来插值出破损点的像素值。根据插值函数和插值窗口的不同,提出了两种插值方法,即Thiele型修补算法与Newton-Thiele型修补算法,解决不同纹理类型图像的划痕修补问题,并对插值过程中出现的奇异点问题和平移问题提出了行之有效的解决办法。结果 对大量的划痕图像进行实验测试,并通过主观评价和客观评价进行评估。客观评价包括峰值信噪比（PSNR）和运行时间的比较。相对于目前流行的一些修补方法来说,本文算法有更好的视觉效果,更高的峰值信噪比和更短的运行时间,峰值信噪比为44.79 dB,运行时间为0.53 s。结论 Thiele型修补算法更加擅长处理纹理垂直于划痕的图像,而Newton-Thiele型修补算法适用于复杂纹理的图像。     

结合HSV与纹理特征的视频阴影消除算法

目的 在视频监控目标检测应用中,场景中的阴影会直接影响目标检测的准确度,因此阴影抑制算法研究显得尤为重要。目前广泛使用的是HSV（hue,saturation,value）阴影抑制方法,但是该方法存在由于亮度比值的阈值不稳定而造成将运动目标也检测为阴影的问题。针对该问题,本文提出了一种结合HSV与纹理特征的视频阴影消除方法。方法 首先将输入的图像使用传统的混合高斯模型建立背景并在灰度空间中提取前景,其次在HSV空间使用亮度比的阈值方法检测阴影,二者综合得到运动目标;针对由于亮度比值的阈值不稳定而导致的前景误检为阴影的问题,采用了LBP（local binary pattern）算子结合大津阈值（OTSU）提取部分运动目标。最后将LBP算子结合大津阈值提取的部分运动目标与HSV空间检测的目标两者相或,最终去除运动目标的阴影。结果 本文选用在CVPR-ATON和CAVIAR标准视频库中多个场景的阴影视频,将本文算法与SNP算法、SP算法、DNM1算法和DNM2算法进行对比仿真,实验结果表明本文算法在阴影检测率和阴影识别率的平均值上提升约10%。结论 本文提出的视频阴影消除算法结合了HSV与纹理特征,可以在不同的环境中有效地去除阴影,运动目标保留完整,可适用于智能视频监控、遥感图像和人机交互中。     

Parallel Approximation Algorithms by Positive Linear Programming

Several sequential approximation algorithms for combinatorial optimization problems are based on the following paradigm: solve a linear or semidefinite programming relaxation, then use randomized rounding to convert fractional solutions of the relaxation into integer solutions for the original combinatorial problem. We demonstrate that such a paradigm can also yield parallel approximation algorithms by showing how to convert certain linear programming relaxations into essentially equivalent positive linear programming [LN] relaxations that can be near-optimally solved in NC. Building on this technique, and finding some new linear programming relaxations, we develop improved parallel approximation algorithms for Max Sat, Max Directed Cut, and Max k CSP. The Max Sat algorithm essentially matches the best approximation obtainable with sequential algorithms and has a fast sequential version. The Max k CSP algorithm improves even over previous sequential algorithms. We also show a connection between probabilistic proof checking and a restricted version of Max k CSP. This implies that our approximation algorithm for Max k CSP can be used to prove inclusion in P for certain PCP classes. Received November 1996; revised March 1997.     

自适应梯度重建分水岭分割算法

目的 针对灰度分水岭算法存在过分割且难以直接应用到彩色图像分割的问题,提出一种自适应梯度重建分水岭分割算法。方法 该方法首先利用PCA技术对彩色图像降维,然后计算降维后的梯度图像,并采用自适应重建算法修正梯度图像,最后对优化后的梯度图像应用分水岭变换实现对彩色图像的正确分割。结果 采用融合了颜色距离、均方差和区域信息的性能指标和分割区域数对分割效果进行评估,对不同类型的彩色图像进行分割实验,本文算法在正确分割图像的同时获得了较高的性能指标。与现有的分水岭分割算法相比,提出的方法能有效剔除图像中的伪极小值,减少图像中的极小值数目,从而解决了过分割问题,有效提升了分割效果。结论 本文算法具有较好的适用性和较高的鲁棒性。     

针对重复模式图像的成对特征点匹配

目的 含有重复模式的图像会对局部特征描述符产生歧义,因此基于局部特征的匹配算法在此类图像的匹配过程中极易产生误匹配.同时,通过研究现有的引入全局特征描述符的匹配算法,发现全局特征同样依赖于计算局部信息所得到的特征点主方向,所以此类方法在含有重复模式的图像中也不容易得到令人满意的匹配效果.为了解决这一问题,提出一种基于成对特征点的图像匹配算法.方法 该方法利用成对特征点的方向向量作为特征点对的主方向,为特征描述提供了正确的方向信息,同时引入DAISY描述符与改进后的全局上下文(globalcontext)特征描述符,提高了匹配能力.结果 分别在模拟图像与实际图像上面进行了对比匹配实验,本文算法平均的匹配正确率能达到88％以上,比其他经典的匹配算法提高了26％以上.结论 实验结果表明,本文算法克服了现有算法在特征描述与主方向分配上的缺陷,进一步提升了匹配正确率,能够有效地解决重复模式图像的匹配问题.