基于偏微分方程扩散系数的图像去噪研究*

在偏微分方程P-M模型图像去噪过程中,扩散系数的选择会影响图像去噪的效果;为此提出了一个新的扩散系数模型来实现图像去噪.首先分析讨论了P-M模型中扩散系数和梯度阈值的选取对图像去噪的重要性;并对比了两个扩散系数的优点和缺点,在此基础上提出一个新的扩散系数;并应用到正则化P-M模型和四阶偏微分方程YK模型中进行数值离散实验.实验结果表明,采用新的扩散系数在正则化的P-M模型和YK模型的去噪效果教好,提出的扩散系数能够有效地进行图像去噪.     

基于偏微分方程的图像正则化恢复算法

总结了作用于数字图像的基于偏微分方程的正则化方法,确定了一个基于迹的方程的一般形式,统一了不同的正则化方法的标准,在此基础上提出一对新的图像平滑函数.用该函数处理噪声图像,在噪声消除的同时能保持良好边缘,且避免了原PDE算法处理图像时常出现的块效应.     

活动轮廓模型在医学图像分割的综述

医学图像分割作为图像处理领域的一个研究热点,长期受到广大科研工作者的关注。活动轮廓模型作为医学图像分割的一个重要工具,在近30年的研究中得到了长足的发展。根据活动轮廓模型的表达方式不同,将活动轮廓模型分为参数活动轮廓模型、几何活动轮廓模型;相对于参数活动轮廓模型,几何活动轮廓模型中曲线的运动过程是基于曲线的几何度量,如曲线的法线、曲率等;又由于水平集方法在几何活动轮廓模型的成功应用,使得几何活动轮廓模型在曲线的拓扑变化、数值求解等方面有不少优势。为了全面展示活动轮廓模型的发展历程及其在医学图像领域的应用,首先简述活动轮廓模型的发展历程及一些偏微分方程的基础知识;然后,详细分析几种较为经典活动轮廓模型;接着,对两种类型的活动轮廓模型进行对比分析;最后,对全文进行总结,并对活动轮廓模型的发展与未来进行展望。     

一种改进的基于PDE的图像去噪模型

本文在Perona和Malik及Catte等前人的工作基础上提出了一种新的图像去噪模型,并做了数值仿真,实验结果证明该模型不但能有效地去除噪声,而且能增强边缘并保持边缘位置,使处理后的图像清晰度和对比度都有大大增加,看上去也比较真实自然．     

墙地砖图像的快速中值滤波研究

以墙地砖为研究对象,根据提出的快速中值滤波算法对之进行了去噪处理,实践证明了该算法的正确性与可行性,因此它成为智能墙地砖分拣机软件编程中平滑处理的快速算法,为墙地砖的在线全数监测打下必要的基础.     

基于引导图像的边缘噪声滤波算法

由于通常的邻域运算会改变图像边缘点的灰度值,使图像的边缘变得模糊,为了改善这一现象,提出了一种基于引导图像的边缘噪声滤波算法。该算法由局部线性模型推导而来,将原始图像或其他变换形式定义为引导图像。通过对引导图像进行分析,并调节正则化参数,利用引导图像掩模对图像的边缘进行平滑处理,有效地去除了噪声。通过与其他四种常用的滤波算法进行对比实验,表明该算法的均方误差MSE仅为0.0015,峰值信噪比PSNR为28.26,远远优于其他四种常见滤波算法,不仅对图像进行了平滑去噪,在很大程度上还保护了图像的边缘信息。     

基于BSCB模型的图像修补算法

在BSCB模型上考虑了图像的梯度以及相应邻点的信息,引入m ax/m in函数,提出用ASG算子代替光滑算子,对BSCB模型进行修改.实验证明,新算法能较好地对图像进行修补,尤其是在保持边缘和角点的特征上效果比较好.     

基于改进Snake模型的医学图像分割

活动轮廓模型(Snake模型)被广泛应用于医学图像分割之中,传统的Snake模型在分割图像时要求初始轮廓线必须给定在图像边缘附近,且难以收敛到凹陷轮廓。本文针对Snake模型的这点不足,通过改进外部能量项,提出了一种基于梯度矢量流活动轮廓模型的医学图像分割算法。该算法用梯度矢量流代替图像梯度进行外部能量的计算,克服了传统Snake模型力场范围小以及不能收敛于凹形边缘的缺点。实验结果表明:改进模型能够有效的分割心脏MRI图像,是一种有效的方法。     

基于结构张量扩散的改进PDE滤波算法

从扩散的角度分析了图像处理中传统热扩散和PM模型的不足,提出了一种各向异性的改进PDE滤波算法.该算法利用图像的结构张量信息和局部特征,自适应选取扩散系数,在图像平坦区域,具有各向同性扩散;而在图像边缘处,则只沿着切向扩散.实验结果表明,该算法具有良好的滤波性能,在滤波的同时可有效保护边缘细节,对灰度图像特别是医学图像,相对于传统方法,该算法可以获得更好的主观视觉效果和客观性能评价指标.     

一种改进的局部区域特征医学图像分割方法

水平集分割方法中的Chan-Vese模型能够处理具有模糊边界和复杂拓扑结构的图像,但没有充分利用图像局部灰度的变化信息,致使其不能准确分割强度不均匀物体。针对这一问题对模型做了改进,引入局部灰度均值替换全局均值,以边界指示函数作权进行加权长度积分,加入使用双阱势的距离正则项来避免水平集重新初始化。试验结果表明:改进后的模型能够有效提高分割精度与效率,可以有效应用在医学图像的分割领域。     

无纹理图像修复模型的快速数值算法

将曲率驱动扩散(CDD)模型应用于无纹理图像的修复, 对其数值离散格式进行改进, 计算分为两步执行:  在修复区域内采用时间步进法; 修复区域外利用加性算子分裂方法, 该方法加快了收敛速度, 数值实验结果表明效果较好.     

应用热传导模型的偏微分方程图像修复

将图像修复类比于热传导过程,采用有限差分迭代求解一阶线性偏微分方程组,使图像缺损区周围有效像素所包含的信息逐步向缺损区域传递.相比于其他偏微分方程（PDE）图像修复技术,该方法采用更为简洁的数学表达,能以较低的计算复杂度实现有效的图像结构层修复.通过滤波提取缺损区以外的图像纹理,叠加到被修复区以获得更为自然的视觉效果.实验结果表明,该方法适用于修复图像中的小块缺损和划痕,消除可见水印等叠加成分或从图像中删除某些不需要的局部内容.     

基于PDE算法的指静脉图像预处理

为了更好地去除手指静脉图片中的噪声, 提出一种基于偏微分方程算法（PDE）的去噪新模型. 该模型在P M模型的基础上, 采用新的扩散函数, 并结合四阶PDE模型对原模型结构进行变换. 用合成图像和真实指静脉图像分别对新模型进行实验验证, 结果表明, 相对于P M模型, 新模型使信噪比（SNR）值提高了约5 dB, 且能在去除噪声的同时很好地保持指静脉特征.     

CNN-PDE非线性图像滤波器

偏微分(PDE)非线性图像滤波方法具有优良特性,但由于其计算量大而无法满足实时控制需求.细胞神经网(CNN)可以描述图像PDE模型,利用模拟CNN芯片并行求解,有助于提高其实时性.本文用CNN实现了PDE偏差非线性图像滤波器,提出了一种局部运算的噪声估计方法以选择适当的平滑系数.计算结果表明,这种噪声估计方法可以对不同噪声水平作出较精确的估计.仿真实验结果表明,CNN-PDE非线性滤波器取得了满意的滤波效果,用CNN实现PDE非线性滤波器的方法是有效可行的.     

基于三阶样条曲线拟合的改进Snake模型在医学超声图像分割中的应用

鉴于医学超声图像所具有的复杂性,采用基于样条曲线拟合的改进Snake模型来实现对心脏超声图像的分割.为了克服传统Snake模型对初始轮廓的依赖性,采用扇形法获得靠近目标边界的初始轮廓点,并且得到的轮廓点是有序点集.能量最小化过程运用贪婪算法来获得图像的特征边缘点,最后采用三阶样条拟合的方法来获得连续的图像边缘.实验结果表明,采用本方法可以获得连续、封闭的边缘曲线,能够较好地将目标从图像中提取出来.     

联合各向同性扩散和全变分模型的图像恢复模型

本文首先简单回顾了基于抛物型偏微分方程的图像恢复模型。在此基础上,提出了一个通过可变权重联合各向同性扩散和全变分模型的图像恢复模型,该权重参数依赖于图像曲面的几何特征。最后,通过数值实验论证了算法的有效性。     

医学图像粗匹配的主轴质心法

图像配准是图像分析和处理的基本问题,在医学影像、遥感遥测、计算机视觉等领域有着广泛的应用。根据当前国内外医学图像配准技术的发展现状,发现主轴质心法作为混合配准算法中的粗匹配算法,具有速度快、鲁棒性相对较高,易实现等优点。通过实验,得出主轴质心法对256×256的图像配准速度在0.45 s以内,对512×512的图像配准速度在1.70 s以内,角度误差在3°以内,平移误差在5个像素以内,配准效果良好。     

一种改进的Snake模型及其在医学图像分割中的应用

以超声肿瘤图像为例,将改进的Snake模型应用到超声图像的目标轮廓提取中,并取得了较好的效果。首先采用数学形态学方法对图像进行增强预处理,从而提高图像的对比度,将肿瘤区域凸显出来;然后利用改进的Snake模型提取肿瘤的边缘。该方法与传统的轮廓提取方法相比,具有捕获范围广、抗噪性强等特点。实验结果表明,采用该方法可以准确地提取肿瘤区域的轮廓,在临床上具有广泛的应用前景。     

改进的Mumford-Shah模型及其在图像恢复和分割中的应用

在本文中,我们讨论了几个在图像恢复和图像分割中的经典泛函,并且我们用非凸泛函去近似它们。这些经典泛函和两个变量相关u、v,其中u是图像本身,v是它的边缘。这样的话,这个问题就包含着两个方程和两个未知变量,而在我们的近似非凸泛函中,只需要解关于u的一个单变量系统,因为我们引入了趋近于0的参数ρ,把v表示成了一个关于u的梯度的函数。我们还讨论了这些近似模型关于时间的演化方程。最后,在我们的数值实验中,计算了p=1的情况。我们发现算法不但很快,而且也可以很好地保留边缘。     

基于C-S模型的实时远程体重建系统及其在医学图像中的应用

在客户端-服务器的远程双向控制模型基础上结合三维纹理体重建算法,提出了一种实时远程体重建系统模型,并将其应用于大数据量医学图像处理．实验证明,运用这一重建模型能很好地满足网上客户端的医学图像数据的快速、交互处理要求,并与传统的单机硬件配置相比,速度上有很大的提高．