医学图像分割方法研究

图像分割是图像处理和分析领域的经典难题,医学图像分割是图像分割中一个重要方面和应用领域,同时也是病变区域提取、临床实验、特定组织测量以及实现三维重建的基础。在临床应用和医学研究中具有重要的研究意义。本文主要对几类图像分割方法进行了分析、研究和实验,总结出各个方法的优缺点,从而可以达到更好的分割医学图像的目的。     

基于MATLAB的数字图像处理方法与实现

数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大,对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能,使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理,重点论述了利用MAT—LAB实现图像增强方法进行图像处理。     

图像纹理分割综述

图像分割既是图像处理中的一项关键技术,也是一项经典难题,文章系统地归纳了图像纹理分割的研究方法以及实际应用,提出了一些发展思路和要点。     

基于数字图像处理的图像缺陷检测软件系统设计

随着社会的发展,企业对物体质量要求越来越高,基于图像处理的标签质量检测系统越来越被人们所看重。然而,标签在生产过程中,由于受到生产机器精度等因素的影响,生产出来的标签有很多质量问题,比如:少印。因此标签缺陷检测越来越重要。本论文主要针对对标签视觉检测系统的软件算法设计,使检测图像与标准图像进行相减,从而提取出缺陷部分,解决标签少印的问题。整个少印缺陷的检测过程不需要人工进行费力的对比,此过程由软件自行处理,人们只需要对检测出的标签进行确认,实现人工与智能化的完美结合,保证标签质量的目的。本文使用Visual C++6.0开发工具进行软件代码编程,最后很好的完成了本论文少印的缺陷检测检测系统,在实验室中,我们对本系统稳定性,精确度进行了测试,测试结果表明本论文的缺陷检测系统能够满足要求。     

图像定位及分割在车辆牌照识别中的应用

本文重点讨论了图像定位及图像分割的原理,并结合当下研究热点的车辆牌照识别课题为例,利用本学期数字图像课程所学习到的知识实现了摄像机下普通车辆的牌照定位及图像分割。     

一种基于边缘增强的高效图论图像分割算法

EGBIS算法能够对目标图像进行快速的分割,但EGBIS算法在某些情况下,依旧存在高变化区域过分割和低变化区域欠分割的问题。为了在分割时更好保持视觉重要区域的完整,本文提出利用增强目标图像区域边缘的方式对EGBIS算法加以辅助,结合梯度信息和非极大值抑制来获取较为精准的区域边缘位置,并有选择的对显著边缘加以增强,对增强后的图像利用EGBIS算法进行分割。本文算法可以很好的提升分割结果的全局特性,在解决高变化区域过分割问题的同时,很好保持各视觉重要区域间的边界。本文所提出的边缘增强辅助,不会引入过多的运算,保持了原EGBIS算法高效的特性。     

基于小波变换和数学形态学的图像分割算法研究

针对传统的分水岭变换对噪声和细密纹理的敏感会产生严重的过分割的现象,为了除去红外线图像混合的噪声,本文用小波变换法,接着再利用形态学中的开闭重建运算,来删除梯度图像中因为噪声引起与灰度非规则扰动的局部的极值;接着采用基于前景与背景的分水岭分割算法来进行分割。用MATLAB仿真,结果说明此算法能很好的实现分割的效果,后续更复杂的合并处理并不需要进行,就可以得到更好的分割效果。     

MATLAB在医学图像分割处理中的应用

在Matlab平台上结合图像分割理论对医学图像的处理已成为现代医学领域不可或缺的辅助技术,医学图像是医生诊断病情的关键性依据,医学图像视觉效果的提高有助于提高医生的确诊率,提高现代医疗水平,促进医学的可持续发展。本课题对胸部MRI图像进行了处理,该实验证明,该方法确实能够提高图像处理效果,清晰标记病灶部位。     

基于VTK的人脑MR图像的脑区分割与三维重建

VTK是一种具有强大功能的图像处理及三维可视化工具,本文首先使用主动轮廓模型自动、准确的分割人脑MR图像脑组织区域,然后使用Visual C++开发环境结合VTK工具对分割后的人脑MR图像脑组织区域进行三维重建,结果表明基于VTK的三维可视化研究具有广阔的应用前景。     

基于双边滤波的主动轮廓模型细胞图像分割方法研究

区域主动轮廓模型采用先验知识指导建立分割模型,并在分割的过程中采用水平集演化的方式使得零水平集自动收敛于目标物体的边界。在采用该模型进行分割之前,通常都采用高斯滤波器对图像进行滤波,但是高斯滤波器在对物体进行平滑操作的同时,也会造成物体边界的弱化,从而影响分割效果。本文将双边滤波和区域主动轮廓模型结合起来,充分利用双边滤波在平滑目标内部的同时不弱化边界的特点,在利用区域主动轮廓模型进行分割之前使用双边滤波对图像进行处理,实验结果显示使用本方法进行分割得到的结果准确性得到了提高。     

基于遗传算法的Otsu法在图像分割中的应用

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术，最大类间方差法是一种较好的阚值分割方法。文章将改进的遗传算法分别结合一维和二维最大类间方差法对图像进行分割，提高了寻找阈值的速度。     

贝叶斯估计的图像分割技术

针对图像在动态阈值选取难的问题,通过比较全局阈值和局部阈值优缺点,选用贝叶斯阈值估计和迭代加权的方法对图像进行二值化分割,建立基于贝叶斯线性回归模型对检测到的阈值进行分析,通过图像增强,建立目标与非目标区域,分别计算各个区域的先验概率,使用贝叶斯估计模型求得似然函数的极小值即为后验概率,通过此模型对125组阈值样本进行分类,对异常阈值的判断率为14.4%,选取后的阈值更为精确。本文方法,既能有效的提取目标特征,较好的去除背景,又能够保留目标图像的细节。     

基于深度学习的遥感图像语义分割技术研究与应用

本研究聚焦于改进的DeepLab v3+网络在遥感图像语义分割中的应用,旨在提高遥感图像的语义分割精度。引入了多尺度融合策略以优化分割性能,并通过改进的网络结构和深度可分离卷积来提高特征提取能力。实验结果表明,这一改进方法在Vaihingen和Potsdam数据集上都显著提高了分割准确度。我们的研究有望对地图制图、环境监测等领域产生积极影响。     

图像分割技术在煤矿生产中的应用

由于煤矿领域特殊的应用环境,常用的图像分割技术直接对煤矿井下视频监控图像的分割往往得不到理想的效果。本文针对煤矿应用领域的环境要求,对常用的几种图像分割算法进行深入比较分析。     

基于数字图像处理的图像分析的研究

图像是能在人类的中产生视觉图案的客观对象,图像包括:自然景物,相机拍摄到的图片,用数学方式描述的图形图像等,自然界中的图像都是模拟图像,在计算机使用之前,电视,电影,照相机都是使用模拟信号进行信号之间的传输。然而在计算机普遍使用之后,图像要在计算机中显示出来,必须使用数字信号,所以就产生了数字图像。因此用数字图像信息进行图像分析,能够更为方便的将图像信息呈现在人类视觉中,使图像分析变得简单化。     

基于径赛终点图像采集计时系统设计与实现

在各类竞速体育比赛中,尤其是中短距离的冲刺运动成绩判定,仅仅依靠手工计时是无法满足要求的,目前,我国各类大赛运动成绩判定使用最多的是国外生产的彩色图像计时判定系统。我国自主研发的该类设备依然停留在黑白图像计时判定水平上,本文将高速彩色线阵电荷耦合器件Charge-coupled Device技术应用于径赛终点高速图像采集电动计时系统中,介绍了终点计时系统的组成和工作原理,同时对彩色图像采集后期处理中影响图像质量的各种因素进行了深入的分析,详尽描述了在数字图像处理中如何运用灰度、彩色平衡、直方图均衡化等数字图像处理技术,从而得到清晰的、高质量的彩色图像数据。     

数字图像处理在车牌识别中的应用

讨论了数字图像处理在车牌识别中应用的各种技术,对车牌定位及车牌分割等关键技术进行了较为详细的论述。     

一种新的医学超声图像分割方法

本方法加入轮廓平均长度控制来改进活动轮廓模型的内部能量,采用基于图像统计特征的外部能量以具有更强的抗噪声能力,用速度较快的贪婪算法求解能量的最小化,并加入对算法的多分辨率优化,使医学超声图像分割更加稳定,达到临床应用要求。     

蚁群算法的基本原理及其在图像分割中的应用

一、引言 蚂蚁作为群居性昆虫,其群体行为所呈现的复杂智能,给人类以巨大的启发。对蚁群行为最早进行研究的是南非的EugeneMarais,其著作《蚂蚁的精粹》中详细的描述了对白蚁群体性工作的观察结果。受蚂蚁觅食行为的启发,意大利学者MarcoDofigo于1991年在他的博士论文中首次系统地提出了一种基于蚂蚁觅食行为的算法模型。现在蚁群算法已成为人工智能领域中一个非常重要、活跃的研究前沿。二、蚁群算法原理分析 蚂蚁缺乏视觉信息,它们通过一种称为信息素的物质进行信息的交互。当一只蚂蚁找到食物以后,它将食物拖回巢穴,并在沿途留下信息素,其余觅食的蚂蚁通过不同路径上的信息素浓度以一定的概率选择路径,信息素浓度大的路径被选择的概率较高。距离食物最短的路径由于信息素的浓度较大,从而使越来越多的蚂蚁选择该路径,这又促使该路径上的信息素浓度进一步加大。这种自动催化导致的协作行为形成一种正反馈机制,使得最短路径被越来越多的蚂蚁选择。以经典的双桥实验为例,假设蚂蚁分泌的信息素相等,并且不考虑路径上的信息素的挥发。     

弱约束条件下手背静脉图像的增强与分割

手背静脉识别是一种全新的生物识别技术,近几年发展迅速,与传统生物识别技术相比具有明显优势。然而,该技术尚处于起步发展阶段,使用相关设备直接进行手背静脉图像采集、识别然后进行身份匹配存在一定困难,在实际的应用中,图像识别设备的差异、提取图像特征过程的差异等都会影响静脉识别的准确性。通过实验,对采集到的手背静脉图像进行形态学处理、直方图均衡和巴特沃斯高通滤波增强优化处理,然后使用改进的全局阈值（Ostu法）和局部阈值（Niblack法）相结合的算法对手背静脉图像进行二值化分割,得到最优结果进行图像细化,最终获得光滑清晰的静脉骨架图。实验过程在现有研究基础上,提出改进的手背静脉图像二值化分割方法,具有一定的实用价值。