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基于图像层的双水平集图像分割

计算机科学 2015年第6期42卷 308-312页

作者：陈静朱家明吴杰扬州大学信息工程学院扬州225127

传统C-V模型可以将待分割图像分割成目标和背景两区域,但无法实现对多目标图像的分割。多相C-V模型能够对多目标图像进行分割,但需要多次迭代,计算量较大。为了解决上述问题,提出一种基于图像层的双水平集分割算法,该算法通过引入背景... 详细信息

传统C-V模型可以将待分割图像分割成目标和背景两区域,但无法实现对多目标图像的分割。多相C-V模型能够对多目标图像进行分割,但需要多次迭代,计算量较大。为了解决上述问题,提出一种基于图像层的双水平集分割算法,该算法通过引入背景填充技术来改变图像背景,从而形成新的图像层,双水平集不断地在新的图像层中进行分割,直到所有目标被分割。这样通过双水平集就可以实现对多目标图像的分割。实验结果表明:该算法能够实现多目标分割,且迭代次数较少,同时具有较强的抗干扰能力和较快的收敛速度。

关键词：图像分割图像层水平集

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基于层的平动军事目标图像识别及运动估计

光学技术 2006年第Z1期32卷 162-165,168页

作者：范毅方广州体育学院运动人体科学系

根据平动物体的运动学特征采用层的图像处理方法,实现自然环境中平动军事目标的识别和运动估计。在彩色图像的组成层上,进行图像恢复、背景噪音消除和轮廓提取等灰度图像处理。依据军事目标的特点,在各个图像组成层上采用独立的参数控... 详细信息

根据平动物体的运动学特征采用层的图像处理方法,实现自然环境中平动军事目标的识别和运动估计。在彩色图像的组成层上,进行图像恢复、背景噪音消除和轮廓提取等灰度图像处理。依据军事目标的特点,在各个图像组成层上采用独立的参数控制以实现最佳彩色图像处理效果。在已知目标模型的情况下,根据连续帧的处理识别确定模型的运动状态,结合平动的特点,实现目标模型的运动估计。在层上的图像处理效果优于灰度处理,利用目标模型模板,能较准确地判断目标模型运动状态。

关键词：图像识别图像层图像轮廓平动运动估计

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数字电视图像层报警判断算法研究与实现

广播电视信息 2013年第7期20卷 69-71,78页

作者：杨婧李瑞民国家新闻出版广电总局监管中心上海风格信息技术股份有限公司

电视的安全播出中,图像层的监测是关键,也是最直观的一步,所以图像层监控算法就尤为重要,本文针对这一问题,从当前常见的黑场、静帧、无声、彩条、台标丢失等五种常见现象进行了分析,从而找出一组高效可行的算法,并通过程序进行了验证。

关键词：图像层黑场静帧彩条台标丢失

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基于EMD和模极大值的造影图像血管提取

智能系统学报 2015年第6期10卷 851-857页

作者：邵欣尹清波鲁明羽大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

针对冠脉造影图像噪音大且血管边缘模糊问题,提出一种基于经验模态分解的冠脉造影图像血管提取方法以较完整有效地提取出造影图像中的血管信息。该方法首先对图像预处理后的造影图像进行经验模态分解,将其分解成若干图像层,保留包含血... 详细信息

针对冠脉造影图像噪音大且血管边缘模糊问题,提出一种基于经验模态分解的冠脉造影图像血管提取方法以较完整有效地提取出造影图像中的血管信息。该方法首先对图像预处理后的造影图像进行经验模态分解,将其分解成若干图像层,保留包含血管信息的图像层并丢弃含非血管信息图像层;其次对保留的图像层进行血管特征提取,依据连通区域的一系列属性来提取图像层中血管信息以获取清晰明显的血管段;最后通过层间信息相互参照,重构血管脉络明显的心血管图像。实验证明了方法有很高的精确度和实际的医用价值。

关键词：血管提取经验模态分解冠脉造影图像特征提取连通区域层间参照血管重构图像层

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基于变分水平集的医学图像分割

基于变分水平集的医学图像分割

作者：陈静扬州大学

学位级别：硕士

图像分割是图像处理领域中非常重要的组成部分,其主要目的是将图像中感兴趣的区域进行分割提取,它是图像理解和识别的基础。医学图像分割是图像分割在医学领域的应用,医学图像的分割结果为下一步的病情诊断和治疗提供了重要的参考。在... 详细信息

图像分割是图像处理领域中非常重要的组成部分,其主要目的是将图像中感兴趣的区域进行分割提取,它是图像理解和识别的基础。医学图像分割是图像分割在医学领域的应用,医学图像的分割结果为下一步的病情诊断和治疗提供了重要的参考。在已经提出的医学图像分割方法中,水平集方法因具有良好的拓扑变换性能,更加精确的计算,更易在高维中实现,而被广泛应用在医学图像分割领域。本文研究的是基于水平集方法的医学图像分割,主要研究的内容如下：1、简单介绍当前国内外医学图像分割的研究现状和最新成果,以及未来的主要研究方向。对一些经典的图像分割方法作一下简单介绍,主要分为基于区域的图像分割,基于边缘的图像分割,基于纹理分析的图像分割等几大类。2、介绍曲线与曲面的几何演化,主要包括曲线演化问题,水平集方法,变分水平集方法。对本文所涉及到的水平集模型：Mumford-shah模型(M-S模型)、Chan-Vese模型(C-V模型)、Li模型等进行推导与分析,比较优缺点。3、针对医学图像分割中出现边缘泄漏的问题,本文提出一种基于区域信息的水平集图像分割方法。该方法通过引入符号压力函数来取代传统的Li模型的停止函数,可以有效地解决曲线对初始位置敏感的问题,曲线能够根据区域信息选择演化方向,克服了单方向演化的缺陷。新的速度函数可以有效地控制曲线的演化速度,当曲线接近目标区域边缘时,演化速度小,避免遗漏边缘信息;当曲线远离目标区域时,演化速度大,提高演化效率。4、运用水平集方法分割具有复杂轮廓的医学图像时会出现迭代计算量大,迭代时间长,分割不完全等问题,因此本文提出将标记分水岭算法与改进的Li模型算法相结合。首先通过标记分水岭算法对原始图像进行初次分割,快速准确定位目标区域信息;再引入改进的Li模型算法对图像进行二次分割。通过实验比较,该组合算法分割的精度更高。5、传统的C-V模型可以将图像分割成目标和背景两区域,但无法实现对多目标的同时分割。多相C-V模型能够实现对多目标的同时分割,但需要多次迭代,计算量大。为了解决上述问题,本文提出一种基于图像层的双水平集分割算法,该算法通过引入背景填充技术来不断地改变图像背景,形成多层次的图像。双水平集在新的图像层中对目标进行分割,直到所有目标被分割出来。该算法迭代次数较少,具有较强的抗干扰能力和较快的收敛速度。

关键词：医学图像分割水平集符号压力函数分水岭图像层

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播出应急可视化一键式切换优化算法

电视技术 2015年第20期39卷 75-78页

作者：李瑞民上海风格信息技术股份有限公司上海201804

在电视节目的安全播出中,采用多路输入互为备份的方式,可以有效地避免因单点故障而导致整个频道的输出异常。特别是大型电视台,会采用主路、备路、备二、垫片四路输入,然而四路之间复杂的切换关系,使值班人员通常要花费较长时间判断,并... 详细信息

在电视节目的安全播出中,采用多路输入互为备份的方式,可以有效地避免因单点故障而导致整个频道的输出异常。特别是大型电视台,会采用主路、备路、备二、垫片四路输入,然而四路之间复杂的切换关系,使值班人员通常要花费较长时间判断,并且容易出错。通过可视化一键式切换优化算法,将原来复杂的人工判断交由计算机来完成,将原来需要组合判断的故障处理条件简为两画面之间的切换,并且明确给出"切"与"不切"的准确提示,加之可视化效果,使整个过程简单、明了、准确、快捷。最终通过程序验证,证实了算法在提高值班人员故障处理便捷性和准确性上有很好的效果。

关键词：一键式切换可视化图像层切换逻辑优化算法