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基于局部区域的FCM细化分割算法研究

基于局部区域的FCM细化分割算法研究

作者：齐月双山东大学

学位级别：硕士

在获取到的大量图像数据中,人们通常只对图像中的某一部分感兴趣或只需要研究个别特定的区域,为了方便后续对这些数据进行处理和分析,需要通过图像分割技术把这部分从一整副图像中分离和提取出来。这样既保留了图像中的有用信息,删除了... 详细信息

在获取到的大量图像数据中,人们通常只对图像中的某一部分感兴趣或只需要研究个别特定的区域,为了方便后续对这些数据进行处理和分析,需要通过图像分割技术把这部分从一整副图像中分离和提取出来。这样既保留了图像中的有用信息,删除了无用数据,提高了后续处理的准确率,又可以减少研究人员的工作量,提高了效率。近年来,图像分割作为图像处理和计算机视觉领域中的热门话题,研究人员已陆续提出了成百上千种图像分割方法,并将其广泛地应用于实际生活中,如医学影像分析与辅助治疗诊断、车辆追踪与行人检测、地面信息获取与勘察、人脸与指纹识别等。可以说图像分割技术是目标的检测、提取或识别等相关技术的关键预处理步骤,而分割结果的好坏会对后续工作数据的可靠性和有效性产生直接影响。因此,图像分割技术和算法的研究至关重要。图像分割技术涉及多种方法,本文主要对基于模糊C均值聚类的图像分割方法进行了研究和改进,提出了一种基于局部区域特征的FCM细化分割算法,它能够产生良好的分割边缘,并抑制图像中的噪声或灰度不均匀情况对分割结果带来的影响。算法的主要贡献是提出了一种基于局部图像子块预分类结果的加权投票方法,将预分类结果作为新的衡量像素间相似性的度量,并结合局部窗口中像素的灰度和空间特征对子块的初始分类结果进行加权投票和细化,来优化和改进像素间的分类关系,改善了算法对处于弱边缘和受噪声影响较为严重的像素点的分割效果。本文在主观视觉效果和客观量化指标两个方面对提出算法的分割结果进行评价,并将实验结果与其他8个FCM相关算法进行比较。对合成、医学和自然图像的实验结果表明,本文的算法是有效的,并且总体效果要优于其他对比算法。本文提出的基于局部区域的FCM细化分割算法,通过融合邻域信息的加权投票过程来改善在全局分割中可能被错分的边缘像素点,同时基于区域同类性的合并和噪声校正过程使算法能够更好地处理图像中的灰度不均匀情况,最大程度地保留了图像中物体的内部细节和边界信息,提高了算法的抗噪性,为今后基于FCM的图像分割方法的研究提供了新思路。

关键词：局部特征图像子块投票细化分割

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基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取

河南工程学院学报（自然科学版） 2020年第3期32卷 72-76页

作者：王佳欣窦小磊河南工程学院计算机学院河南郑州451191

为实现遥感影像的水资源特征识别,需要对遥感影像中的地表水体边缘信息进行有效检测识别,提出了一种基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取识别方法。采用卫星遥感技术进行高分辨率遥感水陆场景图像成像,通过灰度像素增强技术进行遥... 详细信息

为实现遥感影像的水资源特征识别,需要对遥感影像中的地表水体边缘信息进行有效检测识别,提出了一种基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取识别方法。采用卫星遥感技术进行高分辨率遥感水陆场景图像成像,通过灰度像素增强技术进行遥感影像空间分辨率增强处理,在不同场景纹理中进行遥感影像空间像素特征重构,以中心像素的灰度值为阈值建立遥感影像陆地地物的空间结构特征辨识模型,采用细化分割方法进行遥感影像的水体边界点分割处理,采用形态学滤波方法进行遥感影像水体边缘轮廓检测过程中的细化分割和滤波,对水陆粗分离结果进行形态学闭运算处理,根据细化分割结果进行水体边界平滑处理,实现对遥感影像水体边缘轮廓的提取。仿真结果表明:采用该方法进行遥感影像水体边缘轮廓提取的精度较高,水体边界平滑性较好,轮廓特征的辨识度较高。

关键词：细化分割遥感影像水体边缘轮廓特征提取

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肺部CT图像肺实质分割算法研究

肺部CT图像肺实质分割算法研究

作者：曲彦山东中医药大学

学位级别：硕士

目的:我国肺癌的发病率和死亡率均居各种恶性肿瘤之首,对肺癌的早发现、早治疗可以有效提高患者的生存率和愈后情况。CT成像是医学影像技术中检查肺部疾病最好的影像学手段。为减轻医生的工作量,更快更准确地检查出肺部疾病,将医学图像... 详细信息

目的:我国肺癌的发病率和死亡率均居各种恶性肿瘤之首,对肺癌的早发现、早治疗可以有效提高患者的生存率和愈后情况。CT成像是医学影像技术中检查肺部疾病最好的影像学手段。为减轻医生的工作量,更快更准确地检查出肺部疾病,将医学图像处理技术应用于肺部疾病辅助诊断中,对于辅助肺部疾病的诊断意义重大。计算机辅助诊断肺部疾病过程中,将肺部CT图像中的肺实质提取出来能够辅助临床医生诊断、评价肺部疾病。然而,由于肺部CT图像主要包括肺实质和肺实质外的空气、检查床等部分,同时肺部CT图像由于噪声强、组织结构复杂,故快速、有效地分割出肺实质区域已成为辅助诊断肺部疾病研究的热点和难点之一。方法:本文在超像素细化分割的基础上提出肺实质分割算法。本文通过对超像素粗分割后同一个超像素中出现含有不同组织的这部分超像素进行细化分割,在此基础上对SVM、Adaboost、决策树三个基分类器集成,采用融合规则得到最终的肺实质分割结果。其次,针对患病较严重的肺部CT图像,本文在超像素细化分割的基础上改进了算法,将其与模糊C均值聚类算法相结合,通过对超像素子区域进行聚类、标记,合并同一类的超像素子区域,获得最终的肺实质分割结果。结果:为了验证算法的有效性,本文在由日内瓦大学公开的肺部CT图像数据库ILDs(Interstitial Lung Diseases)上进行实验。实验结果表明,基于超像素细化分割结合集成分类器的分割算法的准确率达到96.41%,结合模糊C均值聚类的分割算法分割准确率达到99.56%,不同患病类型的分割准确率均在99%以上,肺实质的最终分割结果较理想。结论:本文提出的超像素细化分割算法能够很好地保留肺部CT图像的边界信息,降低图像处理在时间、计算方面的复杂程度,使分割结果的准确率得到提升。在超像素细化分割的基础上通过对SVM、Adaboost、决策树三个基分类器集成来实现肺实质的分割,最终集成分类器后的分割算法准确率高于单分类器分割。针对较复杂的患病肺部CT图像,利用了模糊C均值聚类算法与超像素技术的优势,能很好地实现肺部CT图像中肺实质的自动分割。该算法针对经常出现的去除肺实质区域周围的血管、解决肺实质细小空洞易发生分割遗漏、双肺边界难以准确分割等问题,设计了一个快速、有效的算法,并获得较高的分割精度。

关键词：肺实质超像素细化分割模糊C均值聚类分类器的集成

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基于超像素理论的肺实质分割算法研究

基于超像素理论的肺实质分割算法研究

作者：武振宇山东科技大学

学位级别：硕士

基于CT图像的肺实质自动分割是计算机辅助诊断肺部疾病的关键步骤,肺实质分割的质量直接影响后续肺部疾病诊断的正确性。由于肺部CT图像具有模糊、灰度不均匀的特点,简单利用图像灰度信息的传统肺实质分割算法分割结果不理想。本文基于... 详细信息

基于CT图像的肺实质自动分割是计算机辅助诊断肺部疾病的关键步骤,肺实质分割的质量直接影响后续肺部疾病诊断的正确性。由于肺部CT图像具有模糊、灰度不均匀的特点,简单利用图像灰度信息的传统肺实质分割算法分割结果不理想。本文基于超像素分割理论,综合考虑图像局部区域特征,提出两种鲁棒的肺实质分割算法。本文的主要工作如下:1、研究超像素分割理论,对主流的三种超像素分割算法进行实验比较,结果表明SLICO算法具有较好的可控性,所生成的超像素大小均匀并且具有较高的紧密度和边缘贴合度。2、基于SLICO超像素分割算法,提出一种超像素聚类的肺实质分割框架,并提出适用于不规则超像素的纹理以及灰度特征提取方法。通过对kaggle肺部数据集10个病人的100张CT图像进行测试,结果表明该算法的平均分割准确率(Dice系数)为96.65%,过分割率为0.51%,欠分割率为2.23%,具有较为优异的分割性能。3、针对肺部CT图像的模糊和灰度不均匀问题,提出一种基于超像素的自适应局部对比度增强算法。首先利用SLICO算法将CT图像预分割为多个超像素,然后统计超像素的灰度信息,最后根据统计结果自动定位模糊区域并自适应提高此区域的对比度。实验结果表明该算法可以有效提高模糊区域对比度,同时保留边缘信息。4、分析基于阈值的肺实质分割算法的不足,提出一种新型的鲁棒肺实质分割方法。首先,根据图像的灰度信息利用线性迭代聚类将图像预分割为多个超像素。然后,利用自适应局部对比度增强算法进行对比度增强。最后,基于阈值和形态学操作进行细化分割,准确提取肺部粘连区域和肺实质。通过对kaggle肺部数据集30个病人的300张CT图像进行测试,结果表明本文算法的平均分割准确率(Dice系数)为98.65%,过分割率为0.21%,欠分割率为1.33%,整体分割性能比传统阈值操作和形态学方法有明显提升。

关键词：肺实质分割超像素局部对比度增强细化分割特征提取

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基于模糊区域对比度增强的肺实质鲁棒分割

生物医学工程研究 2018年第2期37卷 153-158页

作者：武振宇白培瑞刘艺炜任延德山东科技大学电子通信与物理学院青岛266590 青岛大学附属医院放射科青岛265000

基于阈值操作的肺实质分割对CT图像的对比度敏感,常常造成肺部粘连区域的肺实质分割失败。提出一种融合模糊区域对比度增强与阈值和形态学细化分割的新的肺实质分割算法。首先,根据图像的灰度信息利用线性迭代聚类将图像预分割为多个超... 详细信息

基于阈值操作的肺实质分割对CT图像的对比度敏感,常常造成肺部粘连区域的肺实质分割失败。提出一种融合模糊区域对比度增强与阈值和形态学细化分割的新的肺实质分割算法。首先,根据图像的灰度信息利用线性迭代聚类将图像预分割为多个超像素。然后,根据超像素的灰度统计信息自动定位模糊区域,并进行自适应对比度增强。最后,基于阈值和形态学操作进行细化分割,准确提取肺部粘连区域和肺实质。通过对kaggle肺部数据集30位患者的300张CT图像进行测试,结果表明本研究算法的平均分割准确率(Dice系数)为98.65%,过分割率为0.21%,欠分割率为1.33%,整体分割性能比传统阈值操作和形态学方法有明显提升。

关键词：肺实质分割超像素局部对比度增强细化分割形态学处理

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基于飞行员视觉的助航灯及其光学特性仿真

计算机仿真 2013年第1期30卷 154-158页

作者：侯启真张国龙中国民航大学航空自动化学院天津300300

针对飞行模拟机对机场助航灯光尤其是光学特性仿真欠缺的现状,依据国际民航规范深入分析了灯光的光学特性;应用移动最小二乘插值算法实现了助航灯等光强图的细化分割;使用量纲分析法建立了飞行员视觉的光照数学模型;借助OpenGL图形库对... 详细信息

针对飞行模拟机对机场助航灯光尤其是光学特性仿真欠缺的现状,依据国际民航规范深入分析了灯光的光学特性;应用移动最小二乘插值算法实现了助航灯等光强图的细化分割;使用量纲分析法建立了飞行员视觉的光照数学模型;借助OpenGL图形库对助航灯及光学特性进行了仿真。给出了跑道II类运行模式下飞机在第4边、第5边及最后进近阶段基于飞行员视觉的灯光仿真场景。仿真结果显示,通过最小二乘插值法获得灯光细化分割曲线,使用量纲分析法建立的仿真模型,能够真实地仿真机场各类助航灯具的光学特性,较好地实现了助航灯光在不同运行模式下着陆、离港全过程的真实视景仿真,场景形象逼真。

关键词：助航灯光开放式图形库细化分割仿真

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基于深度学习的污泥絮体智能检测应用研究

基于深度学习的污泥絮体智能检测应用研究

作者：何彩玲黑龙江大学

学位级别：硕士

活性污泥法是污水处理中广泛应用的技术,其中污泥状态的正常与否直接影响泥水分离的效果。传统的图像方法在对污泥絮体图像进行分析时,存在人为干扰因素多、分割不精准以及不同絮体区分不明显等问题。絮体的准确分割和识别是获取其形态... 详细信息

活性污泥法是污水处理中广泛应用的技术,其中污泥状态的正常与否直接影响泥水分离的效果。传统的图像方法在对污泥絮体图像进行分析时,存在人为干扰因素多、分割不精准以及不同絮体区分不明显等问题。絮体的准确分割和识别是获取其形态特征参数的关键,它直接影响对污泥状态的预测结果。因此,本文提出了一种基于实例分割的污泥絮体精细化分割方法。具体研究内容以及创新工作如下:首先,使用帧间差分法对视频进行处理,提取关键帧获取污泥絮体的图像数据,并采用Rich Crop增强策略对数据进行处理。接着进行数据标注,构建本文的污泥絮体数据集。然后,本文提出了一种基于双注意力机制的污泥絮体图像分割模型,该模型通过双重注意力从空间维度和通道维度获取语义信息,以提高模型对污泥絮体细节特征的提取能力,并避免漏检以及误检情况。在本文构建的数据集中,该模型的检测精度比原始的Mask R-CNN模型提高了6.4%。最后,本文提出了一种改进Mask R-CNN的污泥絮体精细化分割方法,以提高污泥絮体边缘分割准确度。该方法将原始语义分割分支替换为细化分割模块Point Rend,并在特征金字塔网络上新增自下而上的侧边连接网络,以增强对底层特征信息的利用,提高检测精度和掩膜的完整性。同时,结合纹理特征进一步优化分割结果。实验结果表明,本模型对污泥絮体分割准确度达到95.32%,分割效果优于Mask R-CNN。并结合污泥的形态特征参数和纹理特征,对污泥状态做出有效判断。基于上述的研究内容,设计开发了基于Py Qt5的污泥絮体分割软件系统,主要有视频图像处理、污泥显微图像分割、参数提取、模型评价指标几个模块,实现了污泥絮体自动识别分割功能。

关键词：实例分割 Mask R-CNN 双注意力机制细化分割污泥絮体