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塔式多相水平集三维医学图像多目标分割算法

生物医学工程学杂志 2008年第5期25卷 989-993,1008页

作者：郑罡王惠南南京航空航天大学生物医学工程系南京210016 南京军区南京总医院医学影像科南京210002

由于Chan-Vese(C-V)模型采用的是单一水平集,所以只能通过水平集的符号表示目标和背景两个区域。当三维医学图像的目标区域含有复杂的子目标时,C-V模型将无法表示。为了解决C-V模型在表示三维子目标上的局限,首先将二维C-V模型拓展为三... 详细信息

由于Chan-Vese(C-V)模型采用的是单一水平集,所以只能通过水平集的符号表示目标和背景两个区域。当三维医学图像的目标区域含有复杂的子目标时,C-V模型将无法表示。为了解决C-V模型在表示三维子目标上的局限,首先将二维C-V模型拓展为三维模型;其次,依据同时明度对比提出了背景填充技术,理论上保证了轮廓曲面仅收敛于目标内部;再次,将该技术与三维C-V模型相结合提出了塔式多相水平集算法;最后,实验结果表明,本算法能够实现三维医学图像多目标分割(n-1次收敛可以实现n目标分割),并且能够检测由弱边缘构成的子目标。

关键词： Chan—Vese模型多相水平集背景填充技术三维多目标分割

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复杂场景多传感器图像的多目标分割算法

光电工程 2009年第1期36卷 47-51页

作者：马超杰杨华李晓霞凌永顺吴丹王静雯电子工程学院安徽省红外与低温等离子体重点实验室合肥230037

综合应用多传感器图像灰度分布特征和分形维数特征进行目标检测、应用动态边缘演化提取目标轮廓,有效解决了复杂场景多目标分割的难题。首先根据图像的内在属性应用指定直方图进行图像增强,随后分别对可见光图像应用分形维数特征、对红... 详细信息

综合应用多传感器图像灰度分布特征和分形维数特征进行目标检测、应用动态边缘演化提取目标轮廓,有效解决了复杂场景多目标分割的难题。首先根据图像的内在属性应用指定直方图进行图像增强,随后分别对可见光图像应用分形维数特征、对红外图像应用最大熵法、对激光雷达图像应用局部阈值法进行兴趣区域提取;再将各传感器图像获得的兴趣区域进行交叉验证,进一步排除背景干扰;最后把经过综合处理的目标轮廓估计作为初始生长曲线应用动态边缘演化技术最终确定目标边缘。对大量的复杂场景多传感器图像测试表明,本文提出的方法较好地保留了目标的形状特征,是一种有效的多目标分割技术。

关键词：多传感器多目标分割分形特征动态边缘演化复杂场景

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基于快速区域建议网络的图像多目标分割算法

山东大学学报（工学版） 2018年第4期48卷 20-26,36页

作者：黄劲潮龙岩学院信息工程学院福建龙岩364000

针对传统方法在语义分割中存在大量冗余、结果重叠,造成图像分割算法的结果正确率、鲁棒性较差等问题,提出一种基于快速区域建议网络的图像多目标分割算法。使用选择性搜索(selective search,SS)算法给出初始候选框;采用快速区域建议网... 详细信息

针对传统方法在语义分割中存在大量冗余、结果重叠,造成图像分割算法的结果正确率、鲁棒性较差等问题,提出一种基于快速区域建议网络的图像多目标分割算法。使用选择性搜索(selective search,SS)算法给出初始候选框;采用快速区域建议网络从初始候选框中分类出初始分割框;使用图割算法(Grab Cut)从初始分割框中分割出多目标。为了验证本研究算法,采用Image Net上预训练的VGG16模型,分别使用COCO数据集和City Scapes数据集的训练数据对VGG16模型微调,使用测试数据进行语义分割和多目标图像分割。与YOLO(you only look once,)算法相比,本算法在两个数据集上的平均正确率分别提高了2.16%和1.55%。Grab Cut算法在快速区域建议网络的初始分割框上,对多目标的分割更精确,鲁棒性更强。本研究构建的算法通过区域建议网络的得分筛选多目标分割的候选框,保留高得分的候选框来提升图像多目标分割的精度,在多目标的模式识别场合中拥有广泛前景。

关键词： GrabCut算法快速区域建议网络 selective search算法多目标分割图像分割

基于多尺度特征提取的红外图像多目标分割研究

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激光杂志 2023年第9期44卷 130-134页

作者：陈智李明兰州信息科技学院兰州730000

红外图像由于分辨率过低,导致多目标分割效果较差,为此研究基于多尺度特征提取的红外图像多目标分割方法。通过子带分解多尺度Retinex算法利用增强处理红外图像;利用Linberg尺度空间理论构建增强处理红外图像的多尺度空间,通过二阶自相... 详细信息

红外图像由于分辨率过低,导致多目标分割效果较差,为此研究基于多尺度特征提取的红外图像多目标分割方法。通过子带分解多尺度Retinex算法利用增强处理红外图像;利用Linberg尺度空间理论构建增强处理红外图像的多尺度空间,通过二阶自相关矩阵提取红外图像特征点。依据所提取到的特征点,构建红外图像多目标分割聚类的目标函数,采用自适应的进化模糊聚类算法求解红外图像多目标分割聚类问题,实现红外图像多目标分割。实验结果表明,该方法可以有效分割红外图像中的多目标,红外图像分割的信息熵高于5,多目标分割效果较好。

关键词：多尺度特征提取红外图像多目标分割子带分解模糊聚类算法

基于多标记图分割的遮挡下多目标分割及跟踪算法

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科学技术与工程 2015年第10期35卷 102-105,115页

作者：周桢中国空空导弹研究院洛阳471009

针对遮挡下的多目标分割及跟踪问题,提出一种新的方法,其将空间-彩色混合高斯模型融入到能量函数最小化框架中。当遮挡没有发生时,为每个目标分别构建一个空间-彩色混合高斯形状描述。一旦多目标相互遮挡发生,一个多标记能量函数将在相... 详细信息

针对遮挡下的多目标分割及跟踪问题,提出一种新的方法,其将空间-彩色混合高斯模型融入到能量函数最小化框架中。当遮挡没有发生时,为每个目标分别构建一个空间-彩色混合高斯形状描述。一旦多目标相互遮挡发生,一个多标记能量函数将在相互遮挡区域建立起来,而后利用多标记图分割技术将其最小化,从而实现对遮挡过程中所有目标进行同时标记和定位。此外,利用多个视频序列证实了所提出算法的性能。

关键词：多目标跟踪多目标分割多标记图分割遮挡

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基于多级特征融合的红外图像多目标分割研究

激光杂志 2023年第8期44卷 83-87页

作者：张颖梁承权覃振鹏南宁学院智能制造学院南宁530200

为解决采用单一特征分割红外图像多目标时,分割精度过低的问题,提出基于多级特征融合的红外图像多目标分割方法。分别提取红外图像的熵特征、对比度特征和梯度特征,采用并行加权特征融合方法融合所提取的红外图像的多级特征,构建红外图... 详细信息

为解决采用单一特征分割红外图像多目标时,分割精度过低的问题,提出基于多级特征融合的红外图像多目标分割方法。分别提取红外图像的熵特征、对比度特征和梯度特征,采用并行加权特征融合方法融合所提取的红外图像的多级特征,构建红外图像的多级特征融合空间,设置红外图像的多级特征融合空间作为Mean-shift算法的遍历空间,对多级特征融合空间内的全部特征点实施均值漂移处理,获取红外图像多目标分割结果。实验结果表明,该方法可以利用所提取红外图像的多级特征,分割红外图像的多目标,红外图像多目标分割精度高达99.5%。

关键词：多级特征融合红外图像多目标分割对比度特征梯度特征 Mean-shift算法

基于超像素方法的腹部医学影像多目标分割及脏内器官三维重建研究

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基于超像素方法的腹部医学影像多目标分割及脏内器官三维重建研究

作者：王春月吉林大学

学位级别：硕士

医学影像是医学诊断领域一项创新性发现,医学影像的分割处理和三维重建技术在医学研究和临床医学等领域中扮演着非常重要的角色。通过对医学影像处理和三维建模,医生不需要进行解剖手术就可以多角度、多形式观察和诊断病变区域。这种革... 详细信息

医学影像是医学诊断领域一项创新性发现,医学影像的分割处理和三维重建技术在医学研究和临床医学等领域中扮演着非常重要的角色。通过对医学影像处理和三维建模,医生不需要进行解剖手术就可以多角度、多形式观察和诊断病变区域。这种革命性的新技术改变了传统的医学研究模式,为疾病的准确诊断提供了更好保障。本文从腹部二维医学影像出发,介绍了医学影像分析与处理直到器官三维重建的整体过程。医学影像与通用图像有所不同,需要经过格式转换并准确而清晰的在个人计算机中显示,格式转换是其他医学影像研究的基础内容。一幅典型的医学影像是十分复杂的,可能包含了许许多多的器官和组织,在成像过程中由于成像设备和人为因素等影响常常会产生或多或少的干扰信息,医学影像预处理过程看似无关紧要但却可以起到很好的辅助作用,为其他算法的效果质量和可用性提供了支持。根据各种医学影像的成像原理和成像特点,可能并不是所有的信息都是对医疗诊断有帮助的,有时对感兴趣组织和器官的医学影像分割显得尤为重要,为临床医学的研究和发展有非常积极地影响。另外,根据二维切片序列重建器官和组织的三维模型在医学影像分析领域应用价值非常广泛,能够重建出各种器官的三维立体模型,对组织病变预测和人体内部结构探查具有很好的协助作用。不仅可以提高诊断精确性,同时也为医生和相关学者提供了全方位的、立体的器官模型,方便了研究和深度剖析。本文从研究目的出发,首先介绍了DICOM标准,然后将医学影像转换成位图图像,并采用与设备无关的显示模式对位图进行显示。根据信息的重要程度有选择的读取DICOM文件头中与患者、设备以及图像参数等相关的重要信息。根据医学影像的分辨率不高、对比不明显等特点,本文对图像预处理方法做了针对性的设计。具体包括:灰度变换和图像增强以及常用的包括平移的多种几何变换方式,而图像增强又分为平滑、锐化等操作。对比传统的医学影像分割方法,本文提出了一种从腹部医学影像数据中自动分割多个器官的方法,研究目的是通过构建超像素并用其预测更准确的分割。基于超像素的分割方法适应CT图像中的各种成像条件,并且考虑了多个器官之间的相互关系。该方法的框架如下:(1)根据像素相关性和位置邻近性对超像素进行聚类(2)引入器官空间结构分布图,修正多个器官的分割过程。在我们的框架中,通过使用常规单器官分割方法分割足够精确的预测器官,并且使用超像素聚类方法分割剩余器官。对分割结果进一步研究,在腹腔二维切片感兴趣器官分割的基础上,对Marching Cubes(MC)方法进行研究,算法关键点和难点方面主要包括确定体素与等值面相交关系、以及求出此时等值面的法向量。最后给出了腹腔内特定器官经过重建之后的三维模型。

关键词：腹部医学影像 DICOM 图像预处理超像素多目标分割医学影像三维重建

基于彩色图像多目标分割的中国水墨画仿真与实现

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基于彩色图像多目标分割的中国水墨画仿真与实现

作者：张天西安电子科技大学

学位级别：硕士

中国水墨画是一门我国传承下来历史悠久的艺术,对水墨画的仿真技术也成为计算机图形学和数字图像处理艺术领域非常具有挑战性的课题之一。利用非真实感技术绘制有中国特色的水墨画风格的图像,将计算机科技与我国传统的艺术文化相结合,... 详细信息

中国水墨画是一门我国传承下来历史悠久的艺术,对水墨画的仿真技术也成为计算机图形学和数字图像处理艺术领域非常具有挑战性的课题之一。利用非真实感技术绘制有中国特色的水墨画风格的图像,将计算机科技与我国传统的艺术文化相结合,不但可以延伸图像处理的领域,更能弘扬和传承我国传统民族文化,这具有很高的现实意义和应用前景。本文对水墨画的艺术风格、毛笔笔迹模型、以及宣纸水墨扩散模型进行了较为深入的研究,提出了一种基于图像多目标分割的水墨画风格仿真方法,该方法依赖很少的用户先验知识,根据自己设计的算法将一幅二维输入的多通道彩图仿真成为具有水墨画风格的灰度图。通过对水墨画的研究和观察,以及走访了一些水墨画画家,笔者发现水墨画在轮廓绘画的时候通常用细笔毛峰沾少许纯净水来勾勒出不连续的物体轮廓,然后再用对内部竟然写意得浓淡相宜得着色。基于这一点,论文将整个水墨画风格的仿真过程分为四个步骤,首先根据先验知识将相关得物体相联,将不同的物体去相关,其次对标注好先验知识的图像利用强相关邻域搜索算法和数字图像形态学算法进行多目标分割,提取出目标边缘,然后对毛笔的笔尖与宣纸的交接触建立模糊卷积核模拟毛笔划过的痕迹,最后建立宣纸扩散的卷积核模拟水墨扩散效果。在提取不同目标边缘时,使用了8-邻域区域搜索生长法,同时考虑到先验知识的不稳定性,对于不同目标之间可能出现的空洞区域进行了不同程度的闭操作,在提取边缘时使用了拉普拉斯锐化提取细粒度的边缘。在笔锋和宣纸交界处的建模方面,本文没有模拟毛笔的动态特性,也没有计算毛笔笔锋毛刺的畸变,而是对交界处的区域形状建立模糊卷积核,对图像中目标的边缘进行笔触填充。对内部进行颜色填充时,由于水墨画的写意特性,本文没有采用像素均衡化来分墨色,水墨画讲求的是色彩协调过度,所以使用了形态学算法来进行着色,最后创建宣纸扩散模型将内部着色扩散至边缘内的所有区域。本文所提出的算法只需要少量的用户先验知识,就能够实现多通道彩图的水墨画风格转换,并且执行效率高,在处理复杂图像时,相比较之前基于图像的前背景分离算法、分水岭算法和内部均值漂移算法,效率均有显著提高。

关键词：非真实感技术多目标分割水墨画形态学扩散渲染

基于超像素方法的腹部CT影像多目标器官分割研究

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中国医疗设备 2018年第1期33卷 24-28页

作者：张海涛刘景鑫王春月赵晓晴李慧盈吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学中日联谊医院吉林长春130033

针对医学影像中各个器官间的区域划分不明显,影像噪声较大等问题,本文提出了一种通过构建超像素从腹部医学影像中自动分割多个目标器官的方法。基于超像素的分割方法适应了CT图像中的各种成像条件,并且考虑了多个器官之间的相互联系与... 详细信息

针对医学影像中各个器官间的区域划分不明显,影像噪声较大等问题,本文提出了一种通过构建超像素从腹部医学影像中自动分割多个目标器官的方法。基于超像素的分割方法适应了CT图像中的各种成像条件,并且考虑了多个器官之间的相互联系与制约关系。该方法首先根据像素相关性和位置邻近性对超像素进行聚类,然后再引入器官空间结构分布图,修正多个器官的分割。实验结果表明,该分割方法能有效地完成CT影像中的各个器官分割。

关键词：腹部医学影像超像素多目标分割 CT