X光图像中缺陷的自动提取方法研究

针对炭素制品X光图像的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,提出了基于迭代的阈值构造方法和基于数学形态学的边缘提取算法。为快速准确地提取缺陷,设计了目标边界提取算法和基于小波变换的图像增强算法,实现了原始图像中目标区域的增强及其背景的去除。在此基础上,为排除噪声干扰的影响,采用数学形态学和迭代阈值分割相结合的方法从目标区域中提取出缺陷区域,并在迭代阈值分割的基础上,利用基于数学形态学的边缘提取算法提取了缺陷的边缘。实验结果表明,该法很好地实现了缺陷区域及其边缘的自动提取,且受噪声影响很小,为进一步的缺陷特征参量的提取与选择奠定了良好的基础。     

基于均值漂移的遥感图像海陆边界分割算法

光学遥感图像海陆边界分割是海洋近岸目标检测和识别的重要技术基础。由于光学遥感图像分辨率的提高,海陆边界分割存在背景复杂、干扰多等问题。为解决复杂背景下高清遥感图像海陆边界分割问题,提出了一种新的海陆边界分割算法。该方法包含三个部分:使用均值漂移算法将遥感图像处理成若干同质区域;采用一种新的基于扫描线的方法选择海水区域种子像素点,利用区域增长算法填充海水区域;通过连通区域分析的方法分离陆地部分,得到海陆分割结果。实验证明,该方法能够对于复杂背景下的光学遥感图像实现准确、稳定的海陆分割,算法具有较强的鲁棒性和准确性。     

融合区域生长与霍夫变换的内窥图像分割算法

为准确地划分出实际内窥图像的有效检测区域,依据此类图像的具体特点提出一种综合区域生长和霍夫变换的分割算法。利用区域生长大致分割出感兴趣区域,可能会存在漏检边缘或虚假边缘,通过二值形态学处理对图像进行平滑滤波和去噪,采用Canny算子在抑制噪声的同时进行边缘检测,应用霍夫变换检测圆的算法确定图像内有效区域的位置。通过对90组实际内窥图像在Visual C++ 6.0上进行仿真,实验结果表明:有88组内窥图像能够精确地分割强光干扰且划分出有效检测区域;仅有2组图像分割出的强光干扰及划分出的有效检测区域不够准确。     

中药光谱成像图像自适应区域增长分割方法

为了消除背景噪声对药材光谱图像检测结果的干扰,根据中药材光谱图像的特点,设计一种能够自适应对中药材光谱图像进行有效区域(ROI)分割的区域增长算法。该区域增长算法根据药材光谱图像的灰度直方图分布来自动选取种子点和分割阈值,在生长的同时进行连通性分析,生长结束后通过区域填充技术来消除图像中出现的孔洞。实验表明:该方法能够自动、准确地进行ROI分割,分割偏差小于8%,并且能较好地消除噪声的干扰,没有产生无意义的生长区域。     

一种基于局部最小代价分水岭变换的图像分割新方法

利用数学形态学的基本理论,提出了一种基于局部最小代价分水岭算法的图像分割新方法. 该方法应用数学形态学的腐蚀、膨胀及坎尼(canny)算子将图像中包含外边沿的部分分割出来;对该局部区域进行最小代价的分水岭变换;提出了解决过度分割问题的一些准则. 实验结果表明,该方法不但节省运行时间,而且其能够提取出目标的完整精确的外轮廓边沿,从而在某些特定的应用领域具有独特的优势.     

一种高噪声显微图像分割方法研究

传统的图像分割算法在处理高噪声显微图像时,由于背景复杂,很难得到目标完整的区域轮廓。通过对不同图像分割算法的性能进行对比,提出了一种改进的二维最大熵阈值遗传算法结合数学形态学除噪分割的方法。首先用改进的二维最大熵阈值算法结合遗传算法对高噪声显微图像进行粗分割,除去图像中大量的背景噪声,然后运用数学形态学进行细分割,滤除剩余少量杂质和孔洞,提取出目标轮廓。实验结果表明改进的方法较传统分割方法具有更强的抗噪声能力及更快的处理速度,有效地实现了高噪声显微图像的除噪分割。     

基于Chan-Vese模型与形态学的医学图像分割算法

针对传统的多相Chan-Vese模型在进行多区域分割时容易产生空相位的问题,提出了一种改进的新的医学图像分割算法;该算法结合Chan-Vese模型、数学形态学、复合多相水平集分割算法,通过迭代腐蚀操作提取医学图像的轮廓,利用添加了复合多相水平集算法的Chan-Vese模型对医学图像进行分割,通过迭代膨胀操作复原图像;实验结果和分析表明,采用该算法很好地解决了医学图像分割过程中容易出现的多区域分割问题,减少了空相位的产生,而且对图像边缘有很好的分割效果。     

基于形态学水线区域的深度图像分割

深度图像分割是基于特征关系图匹配的曲面物体识别中的关键技术之一,针对已有深度图像分割方法存在的问题,提出了一种基于二值形态学的水线区域增长算法对深度图像进行分割。首先用结构元素迭代腐蚀深度图像形成距离图像;然后根据距离图像计算极限腐蚀的集合,提取出目标的种子点;最后用条件粗化从种子点开始生长回到原尺寸但不使各区域相连,完成深度图像的分割。实验证明,算法的分割结果与人的主观视觉感知具有良好的一致性。     

基于形态学的复杂背景目标检测算法的研究

复杂背景下目标检测存在诸多困难,主要为背景对目标检测的干扰,大量噪声存在导致传统导数边缘检测方法的失效等。针对上述两点,提出了分割区域图像、利用形态学方法检测目标的新算法。首先利用目标与背景灰度差异性来确定目标的大致区域,将其分割出来,然后再结合多结构元素法进行目标的精确检测。通过与原图像分割、聚类算法分割实验比较,该算法具有较好的抗干扰性和抗噪性能。     

一种红外成像制导中的图像分割算法

红外成像制导导弹的图像分割是图像处理中的重点和难点之一。针对飞机目标红外图像的特点,提出了一种有利于目标特征点识别的图像分割算法。它首先采用区域填充的方法对图像进行分割,然后在此基础之上利用形态学原理对分割过程中产生的"洞"区域进行填充,最后得到比较精确的分割图像。对于实现红外成像制导导弹的稳定跟踪具有一定的应用价值。     

基于多尺度区域粒度分析的遥感图像分割

针对高分辨率遥感图像中不同地物具有粒度差异的特点,提出了一种多尺度区域粒度分析的图像分割方法。该方法首先使用均值漂移得到图像各尺度上的初始过分割区域,然后通过考虑区域大小和区域间上下文关系进行粒度分析,最后利用马尔科夫随机场模型对图像的粒度信息和光谱信息进行建模,得到分割结果。用平朔地区SPOT5和泰州航拍等遥感图像进行了实验,并与若干考虑光谱特征的分割方法进行了对比,结果表明提出的方法能有效地提高分割精度。     

一种快速提取连续CT脑肿瘤病灶区的算法

脑肿瘤图像提取就是将肿瘤病灶区域(水肿、坏死、癌变)从正常的脑部组织(灰质、白质、脑脊液)分开,精确的脑肿瘤分割对脑瘤的诊断、研究和治疗有重要的临床意义。针对传统脑部CT肿瘤病灶提取的缺点,即需要耗费大量时间并且分割精度不高的问题,提出一种综合了形态学重建、分水岭分割和改进的区域生长算法。先用形态学重建进行去噪,再用结合多尺度梯度分水岭分割提取整个图像的边界,然后在肿瘤病灶区域内选取种子点进行区域生长,提取肿瘤区域轮廓,滤除其他封闭区域,得到的图像作为改进的区域生长法的初始分割区域,使用改进的区域生长法,滤除过分割区域。实验结果显示该算法分割出的结果有效区域大,分割精度高。结论：该算法提高了分割精度,由于不用匹配结构参数,加快了分割速度,具有一定的临床价值。     

利用三维自适应分裂-合并的MRI图像分割算法设计

该文提出一种基于3D几何特征分裂-合并(ASM)的脑部MRI图像分割算法。首先构建简单平行六面体的12种3D区域分割策略,体积分割技术将整个体积划分为许多大的均匀三维几何区;然后,在体积内定义更多小的均匀区域,以便在随后的合并步骤中有更大的生存概率;最后,进行多级区域合并,合并阶段只涉及复杂ASM树的叶子,考虑灰度相似性和共同边界区的大小,将小的区域合并为大邻近区。相比其他几种MRI图像分割算法,提出的方法在分割过程对噪声具有鲁棒性,提高了分割性能和准确率。另外提出的方法不需要训练数据集。     

The study and application of the improved region growing algorithm for liver segmentation

In order to improve the accuracy of the medical image segmentation and reduce the effect of selecting seed points using region growing algorithm, an improved region growing method is proposed in this paper. First, the source images are pre-processed using non-linear mapping method and the region of interest in the liver is selected by man–machine interaction; Quasi-Monte Carlo method is used for generating low-dispersion sequences points in the region of interest and the optical seed points are selected by computing these points; In addition, the region growing criteria is also improved. The improved region growing algorithm is used for segmenting three discontinuous abdomen CT images. Compared with the traditional region growing method, the improved method can get better liver segmentation effects. The proposed method can be effectively applied to liver segmentation and it can improve the accuracy of liver segmentation.     

Attenuation correction with region growing method used in the positron emission mammography imaging system

The Positron Emission Mammography imaging system(PEMi) provides a novel nuclear diagnosis method dedicated for breast imaging. With a better resolution than whole body PET, PEMi can detect millimeter-sized breast tumors. To address the requirement of semi-quantitative analysis with a radiotracer concentration map of the breast, a new attenuation correction method based on a three-dimensional seeded region growing image segmentation(3DSRG-AC) method has been developed. The method gives a 3D connected region as the segmentation result instead of image slices. The continuity property of the segmentation result makes this new method free of activity variation of breast tissues. The threshold value chosen is the key process for the segmentation method. The first valley in the grey level histogram of the reconstruction image is set as the lower threshold, which works well in clinical application.Results show that attenuation correction for PEMi improves the image quality and the quantitative accuracy of radioactivity distribution determination. Attenuation correction also improves the probability of detecting small and early breast tumors.     

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。     

多尺度无监督彩色图像分割

非采样Contourlet变换是一种新的多尺度多分辨率分析工具.本文提出了一种基于非采样Contourlet变换的彩色图像无监督分割算法.首先利用非采样Contourlet变换的平移不变性在其变换域应用梯度向量法提取图像多尺度边缘|然后在Contourlet变换域的低频子带和高频子带中分别提取局部低频能量纹理特征与高频多尺度Zernike矩纹理特征,并将二种纹理特征融合.最后在边缘图像中映射种子像素点,利用纹理和颜色特征欧氏距离,对彩色图像采用区域生长和区域合并的方法进行分割.实验结果证明:该算法将图像空间域的颜色特征与非采样Contourlet变换域的多尺度边缘和纹理特征恰当结合在一起实现彩色图像无监督自动分割,与传统算法相比有更高的准确性和鲁棒性.     

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。     

利用对称区域生长算法实现三维ICT图像的快速分割

图像分割作为一种基础的分析手段在工业计算机断层(Industrial Computed Tomography,ICT)检侧中有着广泛的应用.随着CT扫描方式从二维断层扫描向三维立体扫描的发展,对于CT图像的分析也由二维图像处理发展为三维序列图像处理,所以传统的图像分割手段已经不能很好地适应这种需求了.以目前在计算机视觉...     

基于区域增长的图像跟踪算法的研究

为了提高序列图像的跟踪精度,提出了基于区域增长的特征量提取方法。这种方法可捕获图像中所有单连通域,并能准确地提取其特征量,然后依据所提取的特征量设计分类器,实现对图像中所有单连通域进行分类识别并加以跟踪的目的。此算法有效地解决了一般传统识别算法难以区分目标和其近邻区域的干扰,而导致跟踪目标特征量提取不准确的问题。在目标特征提取识别算法的基础上,还提出了阈值预测分割算法,并应用在序列图像的跟踪中,取得了较好效果。