基于改进LVQ算法的肺结节识别与分类

目前,肺癌的是发病率最高的肿瘤,若能在早期发现癌变并进行相应治疗,将极大的提高患者的生存率。肺癌的症状在早期表现为肺结节。以提高肺结节检测识别率并进行良恶性分类为目的,提出了一种改进的LVQ分类器算法。首先使用C-V算法对原始图像进行肺实质分割,再使用最优阈值法进行感兴趣区域提取,并进行特征提取和特征归一化。使用多次聚类算法检测肺结节。使用基于改进的LVQ分类器进行肺结节的良恶性进行分类。利用改进后的LVQ分类器在LIDC数据集上进行实验,得到了对良性结节的确诊率为87.3%,对恶性结节的确诊率为80.8%。实验结果表明,改进后的算法在良恶性结节分类上具有较高的确诊率,有助于提高医生的工作效率,实现肺结节的辅助发现。     

基于改进U-Net的量子点STM图像分割

为提升量子点图像分割精度,降低特征识别误差,提出一种基于改进U-Net的量子点图像分割方法.首先,在预处理阶段,设计了以色彩通道为权值的灰度化算法,以提升后续分割效果.其次,在STM图像分割部分,在原始U-Net结构上引入中间过渡层以均衡网络各层特征.而后,建立数据集,并通过实验对比不同分割算法的精确度、召回率、F-measure.最后,将分割算法应用于量子点的特征识别,并测试了不同分割方式对应用的影响.实验结果显示,改进灰度化方法保留细节信息丰富,明显提升了量子点分割精度;改进U-Net的平均精确率、召回率、F-measure相较原始网络分别提升了13.83%、2.16%、8.13%.同时,实验数据表明由于分割精度的提升,量子点数量、纵横比等特征参数的识别更加精确.     

基于三维卷积神经网络的肺结节识别研究

针对传统计算机辅助检测系统中肺结节检测存在大量假阳性的问题,提出一种基于三维卷积神经网络的肺结节识别方法。首先,将传统二维卷积神经网络扩展为三维卷积神经网络,充分挖掘肺结节的三维特征,增强特征的表达能力;其次,将密集连接网络与SENet相结合,在加强特征传递和复用的同时,通过特征重标定自适应学习特征权重;另外,引入focal loss作为网络的分类损失函数,提高对难样本的学习。在LUNA16数据集上的实验结果表明:与当前的主流深度学习算法相比,所提网络模型在平均每组CT图像中假阳个数为1和4时的检出率达到了0.911和0.934,CPM得分为0.891,优于大部分主流算法。     

改进的多分辨纹理图像分割算法

提出了一种改进的有监督纹理图像的分割算法。基于实际纹理图像是分割图像叠加了不规则噪声的假设,用被污染的高斯分布描述待分割的图像,并且利用多分辨模型得到代分辨层上的模型参数,从而实现由粗到细直到纹理图像的每个像素的分割。另外在禽域关联为先验信息利用上更为合理。所以这种方法不仅计算量小,而且分割结果也较为精确。     

基于马尔可夫随机场的改进Metropolis混凝土CT的图像分割方法

提出一种基于马尔可夫随机场改进的Metropolis模拟退火算法.该算法中阈值α的选取优化了Metropolis算法.根据Beyes理论将图像分割问题转化为最大后验概率求取问题,并给出了参量预测算法.在实验中,将本文提出的算法与ICM、传统的Metropolis和Gibbs采样模拟退火算法进行比较.结果表明改进的Metropolis算法在图像分割效率和分割准确度上都有明显的提高.通过混凝土CT图像分割实验,改进Metropolis的应用能够较完整地反映出混凝土材料的内部结构和缺陷.     

基于多尺度均值漂移的高分辨率遥感影像快速分割方法

均值漂移算法是一种特征空间分析方法,广泛应用于自然场景影像和医学影像分割中.但算法较高的计算复杂度成为其在具有海量特性的遥感影像中应用的瓶颈.文章将均值漂移算法拓展到小波域,提出了一种小波域均值漂移快速分割算法.多光谱遥感影像和仿真影像的实验表明:在获得相当的分割结果的前提下,相比单尺度均值漂移算法,提出的分割算法能够...     

石油岩芯CT图像裂缝分割算法研究

针对裂缝区域分割的需求和石油岩芯CT图像的特点, 改进了现有的水平集分割算法。首先对图像中值滤波去噪后运用C-V模型对图像进行初分割, 把背景区域和岩芯区域准确分开, 得到岩芯区域的轮廓;然后调整轮廓外区域的灰度值, 使之等于岩芯区域平均灰度值, 增强目标区域;最后再进行RSF模型细分割, 得到最终分割结果。对于高斯噪声污染严重的岩芯图像, 先采用了邻域加窗的非局部均值去噪方法, 再用改进水平集算法分割, 实验结果表明该分割方法是有效的。     

石油岩芯CT图像裂缝分割算法研究

针对裂缝区域分割的需求和石油岩芯CT图像的特点, 改进了现有的水平集分割算法。首先对图像中值滤波去噪后运用C-V模型对图像进行初分割, 把背景区域和岩芯区域准确分开, 得到岩芯区域的轮廓;然后调整轮廓外区域的灰度值, 使之等于岩芯区域平均灰度值, 增强目标区域;最后再进行RSF模型细分割, 得到最终分割结果。对于高斯噪声污染严重的岩芯图像, 先采用了邻域加窗的非局部均值去噪方法, 再用改进水平集算法分割, 实验结果表明该分割方法是有效的。     

基于马尔可夫随机场的改进Metropolis混凝土CT的图像分割方法

提出一种基于马尔可夫随机场改进的Metropolis模拟退火算法.该算法中阈值α的选取优化了Metropolis算法.根据Beyes理论将图像分割问题转化为最大后验概率求取问题,并给出了参量预测算法.在实验中,将本文提出的算法与ICM、传统的Metropolis和Gibbs采样模拟退火算法进行比较.结果表明改进的Metropolis算法在图像分割效率和分割准确度上都有明显的提高.通过混凝土CT图像分割实验,改进Metropolis的应用能够较完整地反映出混凝土材料的内部结构和缺陷.     

基于模拟退火算法的递归自动阈值分割方法

针对目标图像灰度对比度差的现象,以及对目标对象检测实时性的要求,并考虑到传统的Otsu分割方法在分割图像质量较差以及目标区域小时准确性差的缺点,提出了一种基于模拟退火算法的递归Otsu分割方法。在图像直方图呈双峰的情况下能够准确地找到分割阈值。在成像模糊、光照度较差的情况下此方法仍然可以获得较高的准确度。该方法在保证了检测质量的同时并没有导致运算时间的大幅度提升,有效地保证了处理的实时性。实际应用表明该方法切实可行。     

基于Dense-UNet++的关节滑膜磁共振图像分割

为解决以往基于深度学习的滑膜磁共振图像分割模型存在的分割精度较低、鲁棒性较差、训练耗时等问题,本文提出了一种基于Dense-UNet++网络的新模型,将DenseNet模块插入UNet++网络中,并使用Swish激活函数进行训练．利用1 036张滑膜磁共振图像数据增广后的14 512张滑膜图像对模型进行训练,并利用68张图像进行测试．结果显示,模型的平均DSC系数为0.819 9,交叉联合度量（IOU）为0.927 9．相较于UNet、ResUNet和VGG-UNet++网络结构,DSC系数和IOU均有提升,DSC振荡系数降低．另外在应用于相同滑膜图像数据集和使用相同的网络结构时,Swish函数相比ReLu函数有助于提升分割精度．实验结果表明,本文提出的算法对于滑膜磁共振图像的病灶区域的分割有较好的效果,能够辅助医生对病情做出判断．     

复杂背景下钢索图像的纹理分割与边界识别

 针对复杂背景下钢索图像难以准确分割的问题,提出一种基于纹理分析的钢索图像分割与边界识别方法.采用基于模糊Hough变换的纹理方向检测方法确定钢索走向,利用边缘方向密度直方图作为纹理特征,对与钢索纹理方向相应的边缘方向赋予不同权重,抑制纹理分割中背景的干扰,对钢丝绳图像进行聚类分割,采用检测平行直线的方法确定其边界,并根据算法参量对边界进行修正.在实验中,对比了边缘方向密度直方图特征与灰度共生矩阵、局部二值模式在钢索图像纹理分割中的结果与计算时间,结果表明边缘方向密度直方图特征计算速度快、受背景干扰小,分割准确率高.本文方法无须预先训练,受背景干扰小,可以准确地识别出钢索并确定其边界,能满足钢丝绳视觉检测的要求.     

利用二维属性直方图的最大熵的图像分割方法

提出二维属性直方图的概念。它是一种由先验知识约束的二维直方图,可以使一些图像处理方法得到简化和变得可行。在此基础上提出一种基于二维属性直方图的图像分割方法。该方法步骤是构造图像的属性集,确定相应的二维属性直方图,然后利用二维属性直方图的最大熵法确定灰度阈值。为了说明该方法的性能,将其用于一种海底小目标图像分割。同时,也使用一维属性直方图的最大熵分割法。结果表明该方法比一维属性直方图的最大熵法抗干扰性更强,分割效果更好。二维属性直方图的概念具有理论意义与应用价值。该方法适用于图像有某种先验知识的场合。     

低曝光量下投影算法的稳健性研究

研究了在低曝光量情况下灰度投影算法的稳健性,为提出的稳定成像系统的设计与实现提供可行性论证。通过合成视频实验探讨、实际视频实验论证相结合的研究方法,探讨曝光量不足对灰度投影算法性能的影响。实验结果表明,灰度投影算法在欠曝5档和存在一定随机噪声的情况下,仍能保持良好的运动矢量估计性能,从而说明了投影算法在一定的曝光量范围内仍能准确地得到运动矢量估计,是一种运算量小、实时性好且稳健性较强的电子稳像算法。投影算法在低曝光量情况下良好的稳像稳健特性,使其能在低亮度及高实时性要求等环境下应用于航拍、卫星遥感等稳定成像或高清晰成像场合。     

基于改进光线投影算法的混凝土CT三维重建研究

混凝土计算机断层成像试验图像细观研究多集中在二维横切面上,而混凝土计算机断层成像三维重建研究非常少,使混凝土计算机断层成像试验图像细观研究受到了局限,不利于全面分析在各个应力情况下混凝土的受力情况.本文提出一种可视化平台下基于改进光线投射法的混凝土计算机断层成像图像三维重构新技术,并进行可视化系统的实现.结果表明:本文...     

基于改进光线投影算法的混凝土CT三维重建研究

混凝土计算机断层成像试验图像细观研究多集中在二维横切面上,而混凝土计算机断层成像三维重建研究非常少,使混凝土计算机断层成像试验图像细观研究受到了局限,不利于全面分析在各个应力情况下混凝土的受力情况.本文提出一种可视化平台下基于改进光线投射法的混凝土计算机断层成像图像三维重构新技术,并进行可视化系统的实现.结果表明：本文提出的混凝土计算机断层成像图像三维重构方法快速、真实,为建立准确的混凝土材料数值细观模型提供了一种有效辅助方法,具有重要的应用意义.     

基于可见光光谱和随机森林算法的冬小麦冠层图像分割

数字图像分析技术因其高效、快速等特点,已被广泛应用于作物长势和氮素营养状况的无损监测领域。获取作物冠层覆盖度及可见光光谱亮度值及其衍生的色彩指数,需要从作物冠层图像中准确分割出作物图像。研究以冬小麦与背景(土壤)在可见光波段反射率的差异为依据,利用基于CIEL*a*b*色彩空间a*分量的最大类间方差法和基于sRGB和CIEL*a*b*两个色彩空间的随机森林算法对冬小麦冠层图像进行了分割,并比较了图像分割精度。结果表明,三种方法均具有较高的分割精度,其中基于随机森林算法的图像分割效果明显好于最大类间方差法,而基于sRGB和CIEL*a*b*两个色彩空间的随机森林算法的图像分割效果差异较小。研究结果表明,随机森林算法可直接利用冠层图像可见光波段的三个色彩分量(R,G和B)分割冬小麦冠层图像。     

使用压缩感知的遥感图像振荡畸变几何校正方法

卫星平台振动和反射镜震颤会引起遥感图像中的振荡畸变。这类畸变难以通过常用的几何校正方法消除。对此,提出了一种使用压缩感知的几何校正方法。该方法基于有理函数模型(RFM)进行几何校正。在校正过程中,利用初始的RFM计算出地面控制点(GCPs)在图像中的投影坐标与实际成像坐标之间的偏差(称为投影偏差),以地面控制点处的投影偏差作为采样值,使用压缩感知技术重构出所有像元处的投影偏差,并据此对RFM进行像方补偿;利用经过补偿的RFM进行遥感图像纠正。通过补偿,消除了振荡畸变引起的RFM模型误差,进而提高校正性能。利用实测数据验证了该方法的有效性,并通过仿真数据分析了地标点的数量与分布对该几何校正方法性能的影响。     

基于改进遗传算法优化的形态学修正TOP-HAT滤波器设计方法

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,设计了一种基于改进遗传算法优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子。其中,优化的修正Top-Hat形态学滤波器可以很好地抑制背景和噪声的影响;改进遗传算法采用新的区间离散化编码和自适应的主次式交叉与变异算子,通过优化搜索全局空间得到的形态学滤波器参量具有较好的滤波性及时效性。并且针对不同信噪比的点目标检测建立了自适应门限。实测数据的处理结果表明:在虚警概率小于5%情况下,优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子对信噪比约为2的复杂图像检测概率大于等于70%,与固定结构元素的Top-Hat形态学滤波器相比检测概率提高了近10%,与用经典遗传算法训练的传统Top-Hat形态学滤波器相比检测概率提高了4%。