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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2018年第1期51卷 95-102页

作者：李锵张琦珺关欣滕建辅天津大学微电子学院天津300072

颈动脉的内中膜厚度(IMT)是预测心血管疾病(CVDs)病发程度的重要指标.本文研究并提出一种自动、高效的计算机辅助IMT测量算法,该算法依据先验知识自动提取感兴趣区域(ROI),并采用基于隐马尔可夫随机场(HMRF)模型改进的模糊C均值(FCM)算... 详细信息

颈动脉的内中膜厚度(IMT)是预测心血管疾病(CVDs)病发程度的重要指标.本文研究并提出一种自动、高效的计算机辅助IMT测量算法,该算法依据先验知识自动提取感兴趣区域(ROI),并采用基于隐马尔可夫随机场(HMRF)模型改进的模糊C均值(FCM)算法分割图像,实现IMT的自动测量.实验结果表明,所提算法对超声图像噪声的鲁棒性较强,IMT自动测量结果与真实值(GT)有很高的一致性:两个数据集合的相关系数为98.52%,平均绝对误差为0.022 0?0.016 4 mm.

关键词：超声图像分割内中膜厚度测量模糊C均值隐马尔可夫随机场模型感兴趣区域

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基于贪心EM算法的HMRF遥感影像变化检测

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光电工程 2011年第11期38卷 50-56页

作者：牛鹏辉李卫华李小春空军工程大学电讯工程学院西安710077

提出一种基于贪心EM算法的HMRF遥感影像变化检测算法。该算法采取PCA与差值法相结合的方式来构造差分影像。首先,采用隐马尔可夫随机场(Hidden Markov Random Field,HMRF)模型描述空间上下文信息,并构造系统能量函数;然后,利用贪心EM算... 详细信息

提出一种基于贪心EM算法的HMRF遥感影像变化检测算法。该算法采取PCA与差值法相结合的方式来构造差分影像。首先,采用隐马尔可夫随机场(Hidden Markov Random Field,HMRF)模型描述空间上下文信息,并构造系统能量函数;然后,利用贪心EM算法克服EM算法假定混合成分数为已知、迭代结果过分依赖初始值、可能收敛到局部最大点或收敛到参数空间边界的缺点,能够准确学习分布模型结构和参数,发现数据对模型的最佳匹配;最后,通过条件迭代模型(Iterated Conditional Modes,ICM)优化算法求解能量函数最优解,获取变化区域。实验结果表明,该算法能够更好地保持影像的结构性,有效去除孤立噪声。

关键词：变化检测隐马尔可夫随机场模型贪心EM算法

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基于TM图像的农业区域植被覆盖变化检测

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国土资源遥感 2012年第2期24卷 92-97页

作者：王晓东何浩侯东孙冠楠朱文泉北京师范大学资源学院北京100875 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875

以交叉相关光谱匹配(cross correlogram spectral matching,CCSM)为基础构建土地覆盖变化强度指标,利用华北农业植被覆盖区2期不同时相的TM图像计算该地区土地覆盖变化强度图像。认为变化强度图像任意二阶邻域中像素的变化强度服从隐马... 详细信息

以交叉相关光谱匹配(cross correlogram spectral matching,CCSM)为基础构建土地覆盖变化强度指标,利用华北农业植被覆盖区2期不同时相的TM图像计算该地区土地覆盖变化强度图像。认为变化强度图像任意二阶邻域中像素的变化强度服从隐马尔可夫模型,用马尔可夫随机场-最大后验估计(maxium a posteriori estimation of markovrandom field,MRF-MAP)的方法从变化强度图像中提取植被变化区域。实验证明:该方法能够有效识别各种外源噪声造成的农业植被覆盖区域同物异谱的现象,可准确提取植被变化区域;但对于水体区域存在误判现象。

关键词：植被覆盖变化检测交叉相关光谱匹配(CCSM) 交叉相关系数隐马尔可夫随机场模型

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高性能鲁棒模糊聚类分割算法研究

高性能鲁棒模糊聚类分割算法研究

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作者：何晶西安邮电大学

学位级别：硕士

图像分割作为图像处理和计算机视觉的基本问题之一,是实现工程上从图像处理到图像分析,进而完成图像理解的关键一环。图像分割的好坏对图像理解有及其重要的影响,分割出的区域可以作为后续特征提取的目标对象。目前,图像分割的研究涉及... 详细信息

图像分割作为图像处理和计算机视觉的基本问题之一,是实现工程上从图像处理到图像分析,进而完成图像理解的关键一环。图像分割的好坏对图像理解有及其重要的影响,分割出的区域可以作为后续特征提取的目标对象。目前,图像分割的研究涉及计算机科学,模式识别,机器学习,心理,人工智能,通信传输等,其产生的新成果在极大程度上推动着相关领域的发展。图像分割的方法和种类很多,其中模糊C均值聚类算法(FuzzyC-means clustering algorithm,FCM)是应用最为广泛的算法。传统的FCM算法建立在传统模糊集上并采用欧氏距离建立目标函数,并且算法未考虑像素的空间邻域信息,易受异常值影响,在分类质量上存在缺陷,并且该算法对于图像中的噪声较敏感,聚类效果不佳。目前有很多学者提出了改进算法,以提高算法的鲁棒性,从而使算法具有更好的分割效果,如核模糊C均值聚类算法(Kernel fuzzy C-means clustering algorithm,KFCM),通过将输入空间的样本映射到高维特征空间进行聚类,此方法聚类效果更好,收敛速度更快;基于空间信息的模糊C均值聚类算法(Spatial fuzzy C-means clustering algorithm,FCM)和核空间邻域信息模糊 C 均值聚类算法(Kernel spatial fuzzy C-means clustering algorithm,KFCM),将图像的邻域信息引入到聚类目标函数,每一次迭代计算将隶属度和聚类中心融入了样本邻域信息,消除噪声影响。为了更好的提高噪声干扰图像的鲁棒性,本文提出核空间隐马尔可夫随机场FCM算法、核空间自适应非局部均值鲁棒分割算法和基于特征选择的FCM算法。本文的主要工作陈述如下:1、介绍模糊集理论、FCM算法、KFCM算法,分析FCM聚类分割算法对图像进行聚类分割时出现错分、误分所导致的图像分割不清晰的不足。结合隐马尔可夫随机场模型(Hidden Markov random field model,HMRF),并将算法推广到核空间,提出了核空间隐马尔可夫FCM算法,以概率来描述图像像素之间的空间信息,并且对于隶属度函数通过引入先验概率函数进行隐马尔可夫优化,从而获得最优解逼近的隶属度并对其最大化来获取分割标记,充分考虑图像的随机性,使像素样本聚类更为准确、鲁棒性更好。2、将非局部邻域信息嵌入FCM分割算法,对算法的抗噪性能进一步的改善,但是,由于非局部均值滤波参数是固定的,该算法对不同强度噪声干扰图像的分割缺乏普适性。针对不同强度噪声的干扰选择合适的滤波程度参数,以此来提高算法的抗噪声干扰性能,本文提出核空间自适应非局部均值鲁棒分割算法。相比FCM、KFCM、FCM、KFCM评价指标PSNR值,本文算法比其它几种改进算法提高了至少1-2db。本文算法得到的图像聚类分割结果更稳定、分割区域的一致性更好、抗噪鲁棒性更强,满足噪声图像分割的需要。3、针对传统的模糊C均值聚类算法是一种无监督的方法,没有对训练集预先标上类别,不能准确确定哪些数据是有用的,哪些数据是没用的,从而不能得到准确的分类。融合特征显著性概念及其标记选择方法,提出了基于特征选择FCM算法。通过对图像样本数据的特征选择有效提高算法的分类性能,从而提高算法的抗噪声性能,以满足含噪声图像分割的需要。

关键词：图像分割模糊C-均值聚类核函数隐马尔可夫随机场模型非局部均值邻域信息特征选择

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基于模糊聚类和HMRF的超声颈总动脉内中膜测量算法的研究

基于模糊聚类和HMRF的超声颈总动脉内中膜测量算法的研究

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作者：张琦珺天津大学

学位级别：硕士

颈动脉的内中膜厚度(Intima Media Thickness,IMT)是预测心血管疾病(Cardiovascular Diseases,CVDs)发病程度的重要指标。超声成像具有实时性好、无侵入、成本低等优点,被认为是颈动脉检测的首选医学图像。为解决手动测量工作量大,且测... 详细信息

颈动脉的内中膜厚度(Intima Media Thickness,IMT)是预测心血管疾病(Cardiovascular Diseases,CVDs)发病程度的重要指标。超声成像具有实时性好、无侵入、成本低等优点,被认为是颈动脉检测的首选医学图像。为解决手动测量工作量大,且测量结果对测试者依赖性高等问题,有必要对自动、高效的计算机辅助IMT测量算法进行研究。本文给出一种基于模糊聚类和隐马尔可夫随机场(Hidden Markov Random Field,HMRF)的内中膜测量算法,该算法结合血管形态信息和图像灰度特征自动提取感兴趣区域(Region of Interest,ROI),利用边缘图拟合的方法建立初始内中膜轮廓,采用基于HMRF模型改进的模糊C均值(Fuzzy C Means,FCM)算法,并使用改进算法分割图像,实现内中膜测量的目的,。测试数据为包含80张颈动脉超声图像的图像库,真实值(Ground Truth,GT)为两名专家四次手动测量的平均值。实验结果显示,本文设计的自动测量算法与GT之间的相关性系数为0.9852,两个数据集合之间误差的均值±标准差为0.022?0.0164mm。实验表明本文设计算法对图像噪声鲁棒,改进的模糊聚类算法能较可靠的分割图像,且满足医学图像分割实时性要求,为心血管疾病的早期预防提供诊断依据。

关键词：超声图像分割内中膜厚度测量模糊聚类隐马尔可夫随机场模型感兴趣区域

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