心脏核磁共振图像左心室底层组织分割方法

提出了一种基于局部灰度聚类(LIC)模型和分水岭算法的心脏核磁共振成像(MRI)图像左心室底层组织分割方法.首先,使用LIC模型对图像进行初步分割,提取出图像中的组织和器官;然后,使用分水岭算法弥补粘连的不同组织或器官之间缺失的边界,将其分开,人工选取种子点进行区域生长初步提取左心室;最后,利用左心室形状特征的先验知识判断提取的左心室中是否包含主动脉,若包含则去除主动脉,得到精确的左心室分割结果.实验结果表明,该方法能有效去除心脏MRI图像上左心室底层存在的弱边界和边缘泄露的影响,得到准确的左心室底层组织分割结果.     

基于压缩感知的核磁共振图像重建的Bregman方法

由于一些器官的边界信息在大多数核磁共振图像中都是稀疏的,所以利用压缩感知从数量非常有限的观测数据集合中重构同样的核磁共振图像并且大大减少核磁共振图像的扫描磨损成为可能。然而,为了能够做到这一点,我们必须要解决定义在大量数据集合上的非光滑函数的最小化这一困难问题。为了解决这一问题,我们给出了一个有效算法,它克服以往求解l1问题的计算复杂性,提出β范数近似逼近l1范数的思想,由于β范数具有光滑性,可采用Bregman迭代正则化方法进行求解。数值实验证明,核磁共振图像可以从全部数据的40%抽样中几乎精确重构。     

基于核磁共振图像的脑肿瘤分割方法研究

利用脑肿瘤核磁共振(Magnetic resonance,MR)图像提供的关于肿瘤和脑组织的形状、大小与定位等信息准确地分割出脑肿瘤区域,对监测脑肿瘤患者的肿瘤生长或缩小、制定手术或放化疗计划都起着重要的作用.探讨了脑肿瘤MR图像分割的背景与意义,整理了脑肿瘤分割方法中常用的评估指标以及实验数据库的发展过程.基于脑肿瘤...     

基于K-SVD字典学习的核磁共振图像重建方法

基于超完备字典的图像稀疏表示因其具有稀疏性、特征保持性、可分性等特点而被广泛应用于图像处理.本文利用K-SVD字典学习算法并应用于MR图像重建.将字典学习等价于一个二次规划问题,学习得到的字典能有效描述图像特征.基于学习所得的字典,获得图像的稀疏表示,并重建原始图像.实验结果表明,与Zero-filling方法相比,本文的重建结果能更好地保留图像细节信息,获得更高的SNR值.     

基于局部卷积的视频图像像素补偿方法

为了修复高速运动目标视频图像的缺失像素，提出了一种基于局部卷积的视频图像像素补偿方法(局部卷积补偿方法).首先引入局部卷积方法，分割神经网络模型，重建视频图像帧；再激活源视频图像及对应像素空间；最后采用线性均值补偿方法补偿视频图像内插帧空洞，并判断视频图像匹配程度，完成视频图像像素补偿.对比实验结果表明，局部卷积补偿方法的平均梯度为11.239,明显高于遥感图像分类方法、单幅图像超分辨率重建方法和多尺度递归图像超分辨率重建方法的平均梯度，说明经过局部卷积补偿方法补偿后的视频图像具有较高的清晰度.     

基于非局部全变差和部分支撑已知的CS-MR图像重建方法

提出一种基于压缩感知(CS)的磁共振(MR)图像重建方法.利用参考图像和目标图像结构的相似性,提取参考图像在小波域中L个大系数的索引集作为目标图像的已知支撑集,约束已知支撑集补集中小波系数的l₁范数.此外,采用非局部全变差(NLTV)作为规整化项构造目标函数,通过快速合成分离算法(FCSA)重建目标图像.仿真结果证明,该方法能有效保留图像的边缘和细节信息,抑制噪声干扰,在相同采样数据量下,重建性能优于经典CS-MRI和其他同类方法.      

一种小波加权局部对比度的医学图像融合方法

针对利用小波变换进行医学图像融合存在的问题,提出一种基于小波变换的加权局部对比度的医学图像融合方法,该方法在低频子带采用区域标准方差的融合规则.由于人类视觉系统对局部对比度比较敏感,高频子带根据小波变换的方向特性采用加权局部对比度的融合规则,结合人眼视觉特性给出了加权局部对比度的系数选择方案,该规则更加符合生理视觉的特性.实验结果表明:该方法与传统融合方法相比,得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.     

一种新的基于投影矩的三维图像配准方法

提出一种投影矩的概念，并将其用于三维医学图像的配准．与传统的几何矩相比，投影矩不仅可以完各地描述图像的特征，而且计算量较小，因而可以将其用于三维图像的实时配准．选取待配准的2幅三维图像若干阶投影矩差的平方和为目标函数，采用Powell方法求取最优解，得到配准结果．将方法应用于一些模拟和实际数据，获得了较高精度的实验结果；并且缩短了整个计算过程的时间．这表明投影矩在多模态医学图像的配准和融合等方面具有潜在的实用价值．     

基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题, 提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法. 该算法主要基于图像的局部纹理特征, 先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量, 再将该特征利用SVM分类器进行分类. 实验结果表明, 该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.     

基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题, 提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法. 该算法主要基于图像的局部纹理特征, 先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量, 再将该特征利用SVM分类器进行分类. 实验结果表明, 该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.     

基于全局和局部特征的图像拼接方法

针对传统序列图像拼接算法中的误差累积问题,提出一种基于全局和局部特征的图像拼接方法. 同时拍摄大视场角、低分辨率全局图像和小视场角、高分辨率局部图像,利用深度学习替代传统算法提取两者匹配点,进而根据两者面积比等比例扩大全局图像的匹配点坐标,将局部图像无缩放地投影至全局图像所在平面,最后融合投影后局部图像的重叠区域,拼接形成一幅大视场角、高分辨率全景图像. 实验结果表明,该方法中深度学习快速且精准地实现了特征匹配,同时局部图像间相互独立,有效地解决了拼接顺序限制和拼接误差累积.      

基于局部中值拟合C-V模型的SAR图像分割算法

针对SAR图像特点,提出了一种基于局部中值拟合(LMF)C-V模型的新的SAR图像分割算法LMFCV-SIS.该算法核心是利用像素点及以其为中心的邻域内的像素点的局部中值拟合来构造能量函数,极小化该能量函数,得到轮廓的最终演化结果.一系列对比实验的结果表明,该算法充分利用了SAR图像的特征信息,对真实机载SAR图像进行分割具有分割边界定位准确、收敛速度较快等优势.     

联合局部和全局稀疏表示的磁共振图像重建方法

针对在压缩传感中独立使用全局或局部稀疏字典所分别导致的图像细节或整体图像结构信息的丢失,提出了一种联合利用局部和全局稀疏约束来捕捉磁共振图像细节和整体结构信息的磁共振图像重建算法。该算法首先从特定的磁共振图像中训练出稀疏字典,然后利用该字典进行局部稀疏编码。其次,利用预定义的全局字典来加强磁共振图像的全局稀疏性。最后,在局部和全局稀疏的共同约束下,利用非线性共轭梯度算法来对重建模型进行求解。整个重建过程可以重复迭代以逐步改善重建质量。实验结果表明:当下采样因子达到10时,相比于字典学习算法(dictionary learning MRI,DLMRI),提出的算法在重建质量上可以提高1-6dB。     

使用局部大气光的单幅图像去雾算法

针对传统算法去雾后图像偏暗的问题,根据去雾后图像对比度和亮度均应该增加的标准提出了一种高亮度和对比度的去雾算法。首先依据大气光与复原图像亮度成反比事实,设置像素红绿蓝(RGB)三个颜色分量均值为局部级粗糙大气光,使用具有较好抑制光晕效应的半全局加权最小二乘算法优化获取局部级大气光;然后根据去雾图像方差与大气透射率成反比事实,使用基于像素最小颜色分量的大气散射函数计算粗糙透射率,然后使用局部均值滤波器优化透射率;最后结合雾天成像模型恢复无雾图像。实验结果表明所提算法去雾图像的梯度、亮度和速度等客观指标均优于传统算法,其中亮度最少增强1.5倍。所提算法能提高去雾图像亮度、丰富图像细节和提高去雾速度,具有较好的工程应用价值。     

超声成像测井中井径图像的偏心修正方法

通过对超声成像测井过程中因测井仪器工作出现偏心状况而造成采样图像中出现垂直暗条特征的分析,提出针对此类问题的偏心修正算法,分别通过理论分析与实际测井资料的处理验证并进行效果比对．实践证明：该方法为进一步改善井径图像成像质量、提高后期测井资料解释处理的精确度提供了有效的解决方案．     

基于局部最大熵的多目标图像分割方法

提出了利用图像局部最大熵进行区域增长的多目标分割方法．以局部熵最大值作为目标种子,运用区域增长技术实现多目标分割,用图像的局部熵值相似性判决准则和图像灰度相似性判决准则对复杂多目标砾石图像进行了实验．实验结果表明,用图像局部熵相似性判决准则的图像分割结果优于用图像灰度值相似性判决准则的图像分割结果．     

非局部特征增强的遥感图像目标检测方法

针对采用感兴趣区域形变器(RoI Trans)检测排列密集、方向性显著的遥感图像目标性能较差且推理速度较慢等问题,采用逐步增强旋转候选框的定位精度以及对特征的非局部增强,提升遥感图像目标检测性能.首先,通过基于区域建议网络的实时目标检测器(faster RCNN)与RoI Trans构建逐步回归网络模型,以实现从粗粒度...     

基于Retinex理论与局部灰度信息的图像分割方法

针对灰度不均匀图像分割问题,文中提出一个新的两阶段图像分割方法.第一阶段,利用结构部分和偏移场的光滑性,提出一个基于Retinex理论的变分模型,提取图像的结构部分.第二阶段,利用偏移场的局部常数特性,提出全变差的图像分割模型,对提取出的结构部分进行分割.文中提出的方法充分利用了图像的各种先验信息,从而获得了比较精确的...     

有标记控制的超声波胆囊图像水印分割方法

本文介绍一种新的胆囊超声波图像的分割方法。由于斑纹噪声和超声波衰减产生的假象，二维和三维超声波成像中的图像分割问题一直是公认的一大难点。本文采用由若干数学形态学辅助的水印方法提取超声波图像中的胆囊边界，取得了相当令人满意的结果。该方法自动选择并分割图像中的主要目标对象，从而克服了蛇行算法中常见的初始曲线无法收敛于目标对象边界的缺陷。     

基于改进的Chambolle对偶迭代的图像分割方法

为了克服基于对偶迭代的分割方法在要求达到较高精度的分割时收敛较慢的缺点,提出了对二相位分片常数Mumford-Shah模型的一个子问题采用改进的Chambolle对偶迭代进行求解.通过对Chambolle对偶迭代和一种修正对偶迭代分别进行局部傅立叶分析,证明了所提出的算法的合理性.实验结果表明:对于two-cell图像,dot256图像,当终止准则精度要求更高时,提出的算法迭代步数少,收敛更快.