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中药光谱成像图像自适应区域增长分割方法

应用光学 2010年第1期31卷 78-82页

作者：张万祥庞其昌赵静林富斌暨南大学广东省高等学校光电信息与传感技术重点实验室广东广州510632 华南农业大学应用物理系广东广州510640

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... 详细信息

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。

关键词：光谱成像自适应图像分割区域生长算法自适应中药检测

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弱边界跟踪与肺部肿瘤分割方法研究

弱边界跟踪与肺部肿瘤分割方法研究

作者：李晓晨河北大学

学位级别：硕士

肺癌是威胁人类生命健康的恶性肿瘤之一。计算机断层扫描（CT）技术在肺癌的早期筛查、诊断和临床治疗等过程中发挥着至关重要的作用。但是CT图像中信息丰富,如何检测到感兴趣区域并准确地分割肿瘤仍然是计算机辅助诊断领域的一个难题... 详细信息

肺癌是威胁人类生命健康的恶性肿瘤之一。计算机断层扫描（CT）技术在肺癌的早期筛查、诊断和临床治疗等过程中发挥着至关重要的作用。但是CT图像中信息丰富,如何检测到感兴趣区域并准确地分割肿瘤仍然是计算机辅助诊断领域的一个难题。针对CT图像的处理以及肿瘤分割,由于不同肿瘤之间的特征各有不同,尤其是部分肿瘤的生长会对周围组织产生排挤,导致肿瘤的部分区域未在正常肺实质轮廓内,极大地增加了肿瘤分割的难度。本文研究了不同肺肿瘤的特征并针对各个类型的肿瘤设计了相应的肺实质分割、肺实质轮廓凹陷修复和肺肿瘤分割等方法,主要研究内容如下:（1）为了提高图像处理的效率,设计了一种针对肿瘤感兴趣区域的自适应检测方法。将含有肿瘤的感兴趣区域映射到CT原图或完整的肺实质图像中,将全局的图像处理降低成局部的图像处理,有益于后期的肺实质边界修复及肿瘤分割。首先将灰度直方图与大津法相结合,实现快速的肺实质初提取,并用滚球法对其进行处理以实现含凹陷的肺实质轮廓初修复操作;然后基于图像的灰度信息进行肿瘤定位;最后依据肿瘤的大小信息自适应调整感兴趣区域的窗口大小。（2）针对周围型肿瘤的粘连问题,设计了一种基于定向性边缘跟踪算法的肿瘤弱边界提取方法。周围型肿瘤的粘连行为会导致弱边界的形成,而将正常肺实质轮廓近似为肿瘤弱边界的方法存在误差,这种误差在肿瘤侵入被粘连组织的情况下会因丢失部分肿瘤区域而被放大。本文从图像最基本的灰度信息出发,将梯度信息与肿瘤的位置信息相结合,从肺实质的强边界开始逐步搜索肺实质边界,直至跟踪到肿瘤的弱边界,并利用非极大值抑制进行边界矫正,最终实现对肿瘤弱边界的提取,达到以最接近真实的肿瘤弱边界对肺实质轮廓的凹陷处进行修复。（3）研究针对不同类型肿瘤的分割方法,设计了一种融合形态学处理的自适应区域生长算法。区域生长算法中种子点的数量及分布影响着分割的准确性,因此本文利用形态学处理在肿瘤区域的边缘内侧均匀选取种子点以实现肿瘤的自动分割,并将膨胀后边缘作为区域生长的限制范围,减少生长泄露情况的发生,提高肿瘤分割的准确率。

关键词：弱边界提取侵入型肺肿瘤边缘跟踪算法区域生长算法肺肿瘤分割

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基于图像识别的道路划线车控制系统设计

基于图像识别的道路划线车控制系统设计

作者：李志鹏天津工业大学

学位级别：硕士

随着我国经济的快速发展和现代化程度的不断提高,我国的公路建设进入到一个新的阶段,道路标线也成为公路建设中的重要部分。由于我国的公路筑养路机械发展处于滞后现状,道路划线多为人工作业,严重影响道路标线的工作进度,因此研究和开... 详细信息

随着我国经济的快速发展和现代化程度的不断提高,我国的公路建设进入到一个新的阶段,道路标线也成为公路建设中的重要部分。由于我国的公路筑养路机械发展处于滞后现状,道路划线多为人工作业,严重影响道路标线的工作进度,因此研究和开发一款新型的智能化、高精度、高稳定性的道路划线车是公路建设快速发展的绝对保障。本文是将采集到的图像以Visual Studio 2012为环境平台在Open Cv内进行前期的图像预处理,并选用中值滤波除去噪声同时锐化图像;除使用x、y两个方向的梯度模板外再增加45、135这两个方向使图像的处理范围更全面,同时配合改进的Otsu阈值分割算法得到图像阈值;最后对改进的Canny算法进行道路标线图像并对图像中道路标线、车道线进行测试得到外轮廓边缘。在图像中通过区域生长算法对标线特征区域进行提取,由感知编组确定感兴趣区域,在感兴趣区域内采用Harris角点检测算法得到特征像素点并通过聚类算法和聚类点感知编组算法得到特征像素点的信息,采用基于Hough变换的拟合算法对得到的像素特征点进行精确拟合,能够精确地判断基准线与道路划线车的偏转方向以及偏转角度,并将数据信息反馈给控制器,从而通过给出PWM脉冲信号控制道路划线车的转向电机及驱动电机。完成道路划线车控制系统软、硬件的设计,电路板的制作和调试。将道路图像中道路标线和车道线的信息、温度传感器、编码器等返回值进行采集并在主控芯片内进行模数转换和数据计算,同时对电机转动性能和电机控制系统转角的精确度进行测试,通过Wi-Fi通讯的方式将数据传送给上位机,将采集到的数据以及检测结果显示在上位机搭建的人机交互界面上,实现对相关参数依据数据的读取、分析和存储。经测试可知,道路图像的图像处理对道路标线、车道线以及道路基准线进行提取的效果较好,道路划线车的控制系统能稳定实现控制同时对数据进行管理,对道路划线车的进一步实现自动化打下基础。

关键词：图像处理 Canny检测区域生长算法 Harris角点检测 PWM控制 Wi-Fi通讯

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腹部CT图像中器官轮廓自动提取技术的实现

腹部CT图像中器官轮廓自动提取技术的实现

作者：徐春盼南京师范大学

学位级别：硕士

对腹部CT图像中的器官进行三维建模在医学领域中有着广泛的应用,而要实现器官的三维建模就需要提取图像中器官的轮廓。目前主要以人工标注的方式实现器官的轮廓提取,该方式需要花费大量人工成本且提取轮廓的速度较慢。由于在腹部CT·图... 详细信息

对腹部CT图像中的器官进行三维建模在医学领域中有着广泛的应用,而要实现器官的三维建模就需要提取图像中器官的轮廓。目前主要以人工标注的方式实现器官的轮廓提取,该方式需要花费大量人工成本且提取轮廓的速度较慢。由于在腹部CT·图像中分布大量的器官,想要自动提取图像中某一器官的轮廓,首先需要在腹部CT图像中定位出该器官所在的区域,然后提取该区域中器官的轮廓。为此本文主要研究器官的区域检测和轮廓提取技术,以实现腹部CT图像中器官轮廓的自动提取。主要分为以下三部分:(1)器官区域的自动检测:首先使用腹部CT图像集训练了可检测肾脏和肝脏的SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测模型。然后针对SSD算法自身的不足结合本文应用场景的特性,采用k-means聚类算法统计训练样本中器官外围框的宽高比,用于初始化SSD中锚点框的宽高比,提高模型的检测精度;同时在预训练时,将RGB类型的图像转为灰度类型,提升模型的特征学习能力。最后针对部分检测区域不够准确的问题,使用种子填充算法对检测区域进行修正。(2)器官轮廓的自动提取:完成器官区域的自动检测后,首先使用区域生长算法提取检测区域中的肾脏和肝脏;然后使用图像形态学操作平滑肾脏和肝脏的轮廓;最后使用轮廓追踪算法成功提取肾脏和肝脏的轮廓。(3)构建器官轮廓提取系统:该系统结合以上器官区域检测和轮廓提取技术,实现自动提取腹部CT图像中肾脏和肝脏轮廓的功能。

关键词：腹部CT图像区域检测轮廓提取区域生长算法

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基于医学图像序列匹配的分割及三维建模研究

基于医学图像序列匹配的分割及三维建模研究

作者：陈勇飞华中科技大学

学位级别：硕士

图像三维建模是图像处理的一个研究热点。医学图像三维建模在诊断医学、放射治疗、手术规划、美容整形以及解剖教学等方面都有十分重要的应用。在基于二维医学图像序列的三维建模中,算法效率是阻碍三维建模技术在临床应用推广的首要难题... 详细信息

图像三维建模是图像处理的一个研究热点。医学图像三维建模在诊断医学、放射治疗、手术规划、美容整形以及解剖教学等方面都有十分重要的应用。在基于二维医学图像序列的三维建模中,算法效率是阻碍三维建模技术在临床应用推广的首要难题。分析了三维建模技术的研究现状,研究了几种三维建模的绘制算法,探讨了体绘制算法的光线投射原理。针对三维建模算法存在的效率问题,研究了三维建模加速技术,从建模的若干关键步骤提出了加速策略。提出了通过图像存储映射、重采样优化以及序列匹配进行加速的基本策略,并试图通过图像分割限定三维建模区域来减少数据处理量。在三维建模系统的总体框架中,通过引入多进程内存映射文件的方式,加快了图像存储速度,并简化了医学图像数据的访问过程;针对三维模型内部需要以任意视角观察的问题,提出了多平面切割的模拟平面算法;采用基于相似度的序列图像匹配技术,解决了大量医学图像序列分割效率的问题。为了加速单张图像的分割,采用了区域生长分割算法;结合形态学方法和一种8邻域内轮廓跟踪算法,修补了区域生长算法分割质量不高的问题;此外,设计了二次图像分割方案,用于平衡分割质量和分割效率之间的矛盾,以保证三维图像建模后的效果。基于上述方案,设计了一个无需人工参与的图像序列自动分割算法,并以此为基础实现了医学图像序列的三维分割和重建系统。实验证明,上述方案较好地解决了三维建模系统的效率和实用性问题。

关键词：三维建模区域生长算法系统加速匹配验证二次分割

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建筑物室内SLAM点云的分割与分类

建筑物室内SLAM点云的分割与分类

作者：许佳宾北京建筑大学

学位级别：硕士

随着我国经济飞速发展,城市建筑的规模越来越庞大,结构也越加复杂。建筑物的室内空间承载着人们日常中的绝大部分活动。目前的建筑物室内空间的表达方式主要局限于二维地图,三维结构化信息尚未呈现。三维室内地图具有全方位展示室内环... 详细信息

随着我国经济飞速发展,城市建筑的规模越来越庞大,结构也越加复杂。建筑物的室内空间承载着人们日常中的绝大部分活动。目前的建筑物室内空间的表达方式主要局限于二维地图,三维结构化信息尚未呈现。三维室内地图具有全方位展示室内环境的多样性与空间信息的特点,并且视觉上一目了然,能够提供更加丰富、准确的空间信息,不仅可以满足人们的基本导航需求,还可以应用于更高级别的基于位置的室内个性化服务。在建筑设计领域,一个富含丰富3D语义信息的模型会应用在其设计、施工以及管理运营阶段,该模型称为BIM模型。实际情况中,由于人为误差和其他原因,建筑物的真实结构总会和设计图有所出入,给建筑物的管理和运营带来了很大的不便。为了更好地对建筑物进行管理运营,需要获取建筑物现状的BIM模型。通过扫描建筑物所得的点云进行分割继而建模,实现建筑物中地面、门窗、墙壁、天花板等语义分割,最终得到一个富含3D语义信息的建筑物BIM模型。室内三维地图的构建与建筑物BIM模型的构建均需要对室内空间进行三维建模。数据源通常为三维激光点云。SLAM的技术发展为建筑物室内数据的获取提供了技术上的支持,也省去了传统三维激光扫描仪数据拼接配准的步骤。在建模过程中,对点云进行高效自动化的分割分类,尤为重要。本文提出了对建筑室内场景的SLAM点云进行分割分类的方法,主要对建筑物的室内结构进行分割与分类,包括地面、天花板、墙壁、门窗等结构。数据源采用基于SLAM算法的移动式三维激光扫描仪,建筑为北京建筑大学学院楼F座。主体内容分为两部分:1)点云的分割。分割的主要内容为基于八叉树对点云进行体素化,利用体素化后的点云使用区域生长算法进行点云的分割,其中涉及到体素尺寸的合理选择,体素特征值的提取以及边界的细化分割。2)点云的分类。主要利用条件随机场(CRF)构建分类器对分割好的点云进行标签分类,条件随机场模型是判别式模型的一种。本文采取分割阶段的体素为节点,分割后的点云块为高阶团,不再构造二阶团,极大地简化了条件随机场模型的复杂度,模型的学习与推断采用graphcutnference方法,提高了分类的准确率与速度。实验结果表明,本文所采用的算法不仅具有良好的分割分类精度,同时也加快了点云的分割与分类速度。

关键词：三维激光点云 SLAM技术分割与分类区域生长算法条件随机场模型

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基于红外热像图的电路板卡多芯片提取的研究

计算机测量与控制 2013年第7期21卷 1905-1907页

作者：王力高博曾佩佩中国民航大学航空自动化学院天津300300

针对机载电子线路板卡红外热像图中提取多目标芯片位置的问题,综合采用区域生长算法和二维OTSU算法完成多目标提取任务,为芯片排列复杂的电路板红外热像图的分割提出了一种有效的解决方案,为后续利用芯片的温度特征来实现板卡芯片级的... 详细信息

针对机载电子线路板卡红外热像图中提取多目标芯片位置的问题,综合采用区域生长算法和二维OTSU算法完成多目标提取任务,为芯片排列复杂的电路板红外热像图的分割提出了一种有效的解决方案,为后续利用芯片的温度特征来实现板卡芯片级的故障检测与诊断提供了必须的保证;实验结果表明,可以准确地完成板卡上芯片的精确定位(剔除热辐射区域,仅仅保留芯片的核心发热区域),这种方法针对电路板卡红外热像图的多目标提取具有很高的准确性和完整性。

关键词：电子线路板卡红外热像图区域生长算法 OTSU算法图像分割

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基于图像的青光眼识别方法研究

基于图像的青光眼识别方法研究

作者：汪淼沈阳工业大学

学位级别：硕士

数字眼底图像可以用于诊断诸如青光眼、眼底黄斑性病变等眼底疾病,也可以为诊断糖尿病、高血压等疾病提供参考依据。通过计算机辅助自动检测得到患者眼底图像中的参数,既可以为医生在诊断疾病时提供方便,也可以大大缩短时间达到高效医... 详细信息

数字眼底图像可以用于诊断诸如青光眼、眼底黄斑性病变等眼底疾病,也可以为诊断糖尿病、高血压等疾病提供参考依据。通过计算机辅助自动检测得到患者眼底图像中的参数,既可以为医生在诊断疾病时提供方便,也可以大大缩短时间达到高效医学检测疾病的效果。利用图像处理技术来增强图像特征、自动识别图像中目标区域并分割提取出眼底目标图像、自动测量形态参数,能够较客观、准确、迅速地为临床诊断提供可靠的依据。视盘和视杯的参数是识别青光眼的重要眼底结构特征。通过计算机辅助自动检测得到杯盘比(CDR)这一眼底图像参数,可以便捷地进行青光眼病筛查。本文提出了一套完整的筛查方法:首先进行了通道提取及图像增强等预处理,然后应用阈值分割算法、边缘检测算法、霍夫变换算法、分水岭分割算法进行处理,分割出了视盘和视杯,并可自动检测出视盘视杯的区域面积,最终得出杯盘比。与传统算法进行比较,阈值分割算法更为简便并且计算准确率相对更高。而后本文改进了传统区域生长算法,用以自动检测并分割出视杯。考虑到传统的区域生长算法在选取种子点时不精确、自适应性差、分割结果不正确的缺陷,本文通过计算感兴趣区(ROI)的几何中心并结合中心亮度作为选取种子点的标准;用5*5模板对眼底图像进行均值滤波,提出山谷差值准则和8邻域连通准则对眼底图像进行种子合并,最终准确分割出视杯。本文应用该方法,对高分辨率眼底图像(HRF)数据库中15张青光眼眼底图像和15张健康眼眼底图像逐张进行检测,实验结果表明,该算法能快速、有效地自动检测出眼底图像中的视杯并将其正确的分割出来,与传统算法相比较该算法稳定可靠,并具有较好的准确性、特异性和敏感性。

关键词：视盘分割视杯分割区域生长算法山谷差值准则

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一种移动教学交互平台的设计与实现

淮北师范大学学报（自然科学版） 2017年第2期38卷 49-54页

作者：周影孙慧慧李敏淮北师范大学计算机科学与技术学院安徽淮北235000 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心湖北武汉430079

为了使人机交互技术在数字化学习中得到更好的交互式体验,设计一种移动教学互动平台,通过人手直接同投影仪交互,实现友好的教学交互,从而达到更加自然和人性化的教学交互体验.该平台通过常用设备组装成新教学辅助设备,并设计出具有特定... 详细信息

为了使人机交互技术在数字化学习中得到更好的交互式体验,设计一种移动教学互动平台,通过人手直接同投影仪交互,实现友好的教学交互,从而达到更加自然和人性化的教学交互体验.该平台通过常用设备组装成新教学辅助设备,并设计出具有特定功能的教学互动界面,使得主动搜索投影平面成为可能.实验结果表明,新移动教学交互平台具有可行性和高效性,其教学效果明显.

关键词：移动教学平台人机交互教学互动区域生长算法