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基于内嵌块优化等级树(EBOHT)算法的图像编码

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计算机学报 2002年第11期25卷 1170-1174页

作者：冯前进陈武凡第一军医大学医学图像处理全军重点实验室广州510515

该文提出一种图像编码的新算法（EBOHT）,该算法先将图像进行小波变换,然后按空间位置对应关系将小波系数分成若干块,每一块数据采用一种新等级树编码,比传统的SPITH方法增加了预测过程,进一步利用了相邻小波系树的相关性.块间进行基于... 详细信息

该文提出一种图像编码的新算法（EBOHT）,该算法先将图像进行小波变换,然后按空间位置对应关系将小波系数分成若干块,每一块数据采用一种新等级树编码,比传统的SPITH方法增加了预测过程,进一步利用了相邻小波系树的相关性.块间进行基于率失真曲线的优化方法,使每一块图像有合理的比特分配.同时由于数据是分块编码的,因此该算法较SPITH有更好的容错能力,且易于实现感兴趣区（ROI）编码.

关键词：零树内嵌块优化等级树算法图像编码小波变换图像处理

带偏场校正和邻域约束的快速MR脑组织分割新方法

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电子学报 2010年第8期38卷 1784-1790,1797页

作者：李伟陈武凡南方医科大学生物医学工程学院医学信息研究所广东广州510515

由于部分容积效应(PVE)、图像的偏场(INU)和噪声的存在,脑组织磁共振(MR)图像自动准确的分割是一项具有挑战性的任务.本文提出了一个准确度高并快速鲁棒的二维(2D)和三维(3D)分割算法来将脑部MR图象分割为白质(WM)、灰质(GM)和脑脊液(C... 详细信息

由于部分容积效应(PVE)、图像的偏场(INU)和噪声的存在,脑组织磁共振(MR)图像自动准确的分割是一项具有挑战性的任务.本文提出了一个准确度高并快速鲁棒的二维(2D)和三维(3D)分割算法来将脑部MR图象分割为白质(WM)、灰质(GM)和脑脊液(CSF)三种主要的解剖组织类型.该算法在标准模糊C-均值算法(FCM)的基础上提出了一个新的目标函数,包含偏场校正和邻域约束.在该算法中,采用参数模型表示INU,并且一个类似马尔可夫随机场(MRF)的邻域约束来表示脑组织空间分布一致性信息.本文给出了该算法的模拟和真实脑MR图像的分割结果,同时与其它算法进行了比较.比较结果显示该算法具有较高的准确度和较快的收敛速度.

关键词：图像分割偏场校正邻域约束模糊聚类脑组织

基于图论的交互式脑部肿瘤MRI自动三维分割

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南方医科大学学报 2009年第1期29卷 140-143页

作者：李伟陈武凡南方医科大学医学图像处理重点实验室广东广州510515

目的交互式自动三维分割脑部肿瘤。方法根据最大后验马尔可夫随机场理论(MAP-MRF),提出基于图论的最小切优化准则的三维脑肿瘤分割算法,同时结合期望最大化参数估计方法(EM)来自动估计混合高斯模型的参数,实现了脑部肿瘤三维(3D)分割。... 详细信息

目的交互式自动三维分割脑部肿瘤。方法根据最大后验马尔可夫随机场理论(MAP-MRF),提出基于图论的最小切优化准则的三维脑肿瘤分割算法,同时结合期望最大化参数估计方法(EM)来自动估计混合高斯模型的参数,实现了脑部肿瘤三维(3D)分割。结果实验结果表明,该算法能够实现脑部肿瘤的自动三维分割,具有分割结果准确,鲁棒性好的优点。结论本算法能够在简单交互下,完成脑部肿瘤快速,准确的三维分割。

关键词：脑肿瘤三维分割图论最大后验马尔可夫随机场 EM算法

基于Gibbs随机场的有限混合模型改进与脑部MR图像的稳健分割

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中国生物医学工程学报 2003年第3期22卷 193-198页

作者：冯衍秋梁斌陈明陈武凡第一军医大学医学图像处理全军重点实验室广州510515

有限混合 (FM )模型已经广泛地应用于图像分割 ,但是由于没有考虑空间信息 ,导致分割的结果对噪声很敏感 ,分割出的区域存在很多杂散的孤立点。本文在Gibbs随机场理论的指导下 ,将空间信息引入FM模型 ,提出了改进的脑部MR图像分割算法... 详细信息

有限混合 (FM )模型已经广泛地应用于图像分割 ,但是由于没有考虑空间信息 ,导致分割的结果对噪声很敏感 ,分割出的区域存在很多杂散的孤立点。本文在Gibbs随机场理论的指导下 ,将空间信息引入FM模型 ,提出了改进的脑部MR图像分割算法。此外 ,由树形K平均聚类来估计初始参数 ,实现了全自动的图像分割。本研究进行了仿真MR图像和真实MR图像的分割实验 ,定量的数据分析表明 ,我们所提的改进算法对噪声不敏感 ,可以更精确地将脑部MR图像标记为灰质。

关键词：有限混合模型 FM 期望最大化算法 EM Gibbs随机场磁共振成象 MRI 图像分割

基于互信息量和模糊梯度相似性的医学图像配准

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电子学报 2003年第12期31卷 1835-1838页

作者：陈明陈武凡冯前进杨丰第一军医大学生物医学工程系广州510515

本文分析了基于互信息量的医学图像配准算法中存在的鲁棒性问题 ,提出创建图像的模糊梯度场及建立模糊梯度相似性测度 ,并将其结合到互信息量配准算法当中 .实验证明 ,本方法很好的解决了传统基于互信息量的方法中存在的鲁棒性问题 ,能... 详细信息

本文分析了基于互信息量的医学图像配准算法中存在的鲁棒性问题 ,提出创建图像的模糊梯度场及建立模糊梯度相似性测度 ,并将其结合到互信息量配准算法当中 .实验证明 ,本方法很好的解决了传统基于互信息量的方法中存在的鲁棒性问题 ,能够快速稳定地实现医学图像配准 .

关键词：医学图像配准互信息量模糊梯度场鲁棒性模糊梯度相似性

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基于共生互信息量的医学图像配准

计算机学报 2007年第6期30卷 1022-1027页

作者：卢振泰陈武凡南方医科大学医学图像处理重点实验室广州510515

该文考虑对应点及其邻域内不同方向上的像素点,将图像的空间与方向信息引入到配准中,提出了一种新的相似性测度——共生互信息量(Co-MI),并在此基础上构造了一种新的配准算法——最大共生互信息量法.实验结果表明在图像空间分辨率较低,... 详细信息

该文考虑对应点及其邻域内不同方向上的像素点,将图像的空间与方向信息引入到配准中,提出了一种新的相似性测度——共生互信息量(Co-MI),并在此基础上构造了一种新的配准算法——最大共生互信息量法.实验结果表明在图像空间分辨率较低,有噪声影响和图像部分缺损的情况下,该算法具有计算速度快、精度高、鲁棒性强的特点.作为一种一般性的配准方法,共生互信息量同互信息一样,不仅可以用于图像的刚性和弹性配准,还可以应用到图像配准以外的更广阔的领域,如经济学、运筹学、模式识别等.

关键词：图像配准互信息量共生矩阵共生互信息量空间信息

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基于稀疏表示的两级图像去噪

电子与信息学报 2012年第9期34卷 2268-2272页

作者：何艳敏甘涛陈武凡电子科技大学自动化工程学院成都611731 电子科技大学电子工程学院成都611731

在噪声较严重的情况下对图像进行恢复,至今仍是一个挑战。该文提出一种基于图像稀疏表示的去噪方法。在原子库训练中,引入基于相关系数的匹配准则和原子库裁剪方案,很好地处理了图像结构提取和人为噪声抑制之间的矛盾。实验结果表明,该... 详细信息

在噪声较严重的情况下对图像进行恢复,至今仍是一个挑战。该文提出一种基于图像稀疏表示的去噪方法。在原子库训练中,引入基于相关系数的匹配准则和原子库裁剪方案,很好地处理了图像结构提取和人为噪声抑制之间的矛盾。实验结果表明,该方法在主客观去噪性能上较同类方法有了显著的提高,在噪声强度较大的情况下,获得了比当前先进方法更好的主客观图像恢复质量。

关键词：图像处理稀疏表示原子库训练原子库裁剪

基于非齐次Markov随机场的无监督图像分割新算法

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南方医科大学学报 2007年第11期27卷 1646-1648页

作者：李彬陈武凡南方医科大学生物医学工程学院广东广州510515

提出了一种基于非齐次Markov随机场(MRF)的图像分割算法,并运用模糊空间元素的模糊相似度模型,估计非齐次MRF的参数,改进了传统的基于齐次MRF的图像分割算法。通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像分割实验,表明该算法比传统的基于齐次... 详细信息

提出了一种基于非齐次Markov随机场(MRF)的图像分割算法,并运用模糊空间元素的模糊相似度模型,估计非齐次MRF的参数,改进了传统的基于齐次MRF的图像分割算法。通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像分割实验,表明该算法比传统的基于齐次MRF的图像分割算法和模糊C-均值等图像分割算法具有更精确的图像分割能力,并且运算简单、运算速度快、稳健性好。

关键词：图像分割 Markov随机场模糊相似度

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模糊聚类软分类问题的最佳分割

小型微型计算机系统 1992年第6期13卷 18-24页

作者：陈武凡第一军医大学广州510515

本文就模糊聚类的软分类问题,证明了任意分类数下,与聚类目标函数最小值对应的分割不一定为最佳分割;另从模糊等价关系矩阵出发,通过对改进聚类目标函数的最小值分析,确定了软分类问题的最佳分类数与最佳分割方式.最后提供的仿真实例表... 详细信息

本文就模糊聚类的软分类问题,证明了任意分类数下,与聚类目标函数最小值对应的分割不一定为最佳分割;另从模糊等价关系矩阵出发,通过对改进聚类目标函数的最小值分析,确定了软分类问题的最佳分类数与最佳分割方式.最后提供的仿真实例表明本文提出方法的正确.

关键词：模糊聚类软分类分割模式识别