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基于群智能优化算法的医学图像分割研究

基于群智能优化算法的医学图像分割研究

作者：易宗剑广西师范学院

学位级别：硕士

近年来,随着图像技术和计算机应用技术的不断更新发展,计算机图像技术在医学领域的应用也更加广泛。现如今医学图像处理技术已成为临床诊断中的重要手段,医学图像技术中最重要的处理步骤就是医学图像分割。因此,怎样有效的将医学图像进... 详细信息

近年来,随着图像技术和计算机应用技术的不断更新发展,计算机图像技术在医学领域的应用也更加广泛。现如今医学图像处理技术已成为临床诊断中的重要手段,医学图像技术中最重要的处理步骤就是医学图像分割。因此,怎样有效的将医学图像进行快速的分割已经成为当今国内外研究的重点。本文提出一种改进的医学图像分割技术,利用群智能混合优化算法对医学图像中正常组织和病变组织进行分割。群智能优化算法利用群体性策略进行搜索,多点同时进行,使得搜索范围更加广泛,增强了群体的全局搜索能力。群智能混合算法是将改进人工鱼群算法和粒子群算法进行融合,改进的算法解决了人工鱼群到后期收敛变慢和粒子群极易陷入局部极值的问题,将混合算法应用到脑部医学图像分割中,使用最大类间方差公式作为目标函数,从而快速、准确的找到分割阈值对病理区进行分割。本文所做的主要工作如下:1)系统介绍了国内外在医学图像领域的研究现状和目前研究所显现的问题,并且概述了医学图像的基本特点和进行医学图像分割的基本方法。2)介绍了人工鱼群和粒子群的基本算法,并对它们的特点进行分析。对于人工鱼群算法后期收敛减慢的问题,提出了在迭代中引入可变步长的方法进行改进,并且做了相关实验进行验证。3)提出了混合优化算法对脑部医学图像进行分割,定义为IAFS-PSO算法,将改进后人工鱼群算法与粒子群算法进行融合,使用最大类间方差（ostu）作为适应度函数,利用混合优化算法进行优化得到分割阈值,然后进行医学图像的分割。仿真实验通过对脑部医学图像的单阈值、双阈值和三阈值的分割,表明混合算法能够快速的找到最佳阈值,并且获得了较好的图像分割效果。

关键词：医学图像图像分割 IAFS-PSO 混合优化算法 ostu算法

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彩色图象分割及其在中医舌图象处理中的应用

彩色图象分割及其在中医舌图象处理中的应用

作者：任继军西北工业大学

学位级别：硕士

随着科学技术和医用科技的不断发展,中医中传统的“望闻问切”四诊法也面临着技术实现的现代化。‘望’诊,尤其是其中的舌珍是中医四诊的重要内容,它通过观察舌象的变化了解机体的生理功能和病理变化,对许多病症的前期确诊有着非常重要... 详细信息

随着科学技术和医用科技的不断发展,中医中传统的“望闻问切”四诊法也面临着技术实现的现代化。‘望’诊,尤其是其中的舌珍是中医四诊的重要内容,它通过观察舌象的变化了解机体的生理功能和病理变化,对许多病症的前期确诊有着非常重要的意义。然而传统的舌珍是通过人眼观察舌象,会不可避免地引入人为的、主观的、不利于获取指标精确化的因素,给舌诊的进一步发展带来严重的困难。因此,将现代的信息处理技术和中医专家的临床经验结合起来,实现中医舌珍的定量化、客观化、标准化,是发展中医舌诊的必出之路。舌诊医疗中,病人的舌图象可以通过数字采集仪器(如数码相机等)获得。获得图象后,必须首先实现对目标区域进行智能化分割,因此,舌图象分割成为连接图象采集和图象处理与分析的重要一环,它的分割质量将直接影响到后续的舌图象分析工作。本文根据舌图象的特点,提出了将感兴趣区域(Region OfInterest ROI)应用在对舌图象分割的预处理中,并使用了一种简单的基于灰度空间图象投影的方法成功地实现了感兴趣区域的自动提取。然后,在经过对许多已有的图象分割算法的学习消化后,结合舌图象本身的一些特点,提出并实现了一种基于RGB空间自动阈值选取和灰度空间分割处理的算法,显著的减少了运算复杂度和数据量,提高了处理速度。另外,在对分割处理后的舌图象进行区域划分的研究中,结合神经网络的一些特点,使用了自组织特征神经网络(SOFMNN)方法在灰度空间进行区域划分,试验证明了该方法的有效性。最后介绍了开源图象处理库OpenCV,使用VC+OpenCV平台,在彩色空间中实现了金字塔结构分裂合并方法和基于区域灰度差生长准则的区域生长法的彩色舌图象分割,降低了处理的复杂度,效果也令人满意。

关键词：中医现代化图象分割 ROI ostu算法 SOFMNN OpenCV

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采用多结构元素模板的形态学边缘检测新算法

计算机工程与应用 2013年第17期49卷 146-149页

作者：陈恩庆李晓磊郑州大学信息工程学院郑州450001

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题。为了能有效地捕获目标的主要特征,提出了一种基于ostu阈值分割和数学形态学的灰度图像边缘检测新算法。利用ostu算法找到一个最佳的阈值,根据这个阈值把灰度图像二值化,构造四个不同方向的... 详细信息

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题。为了能有效地捕获目标的主要特征,提出了一种基于ostu阈值分割和数学形态学的灰度图像边缘检测新算法。利用ostu算法找到一个最佳的阈值,根据这个阈值把灰度图像二值化,构造四个不同方向的3×3或5×5的结构元素模板,采用数学形态学中的腐蚀算法利用元素模板来腐蚀二值图像。自适应地均衡腐蚀结果,检测出图像边缘。仿真和分析表明同传统边缘检测算法相比新算法运算量小,检测的边缘轮廓清晰,连续性好,可以很好地提取图像中富含的边缘信息,且抗噪声性能较好,假边较少,适用性强。

关键词：边缘检测算子 ostu算法数学形态学结构元素模板自适应

使用遗传算法和KSW熵法相结合的CT图像分割

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电视技术 2018年第11期42卷 1-6页

作者：姚立平潘中良华南师范大学物理与电信工程学院广东广州510006

为了辅助医生仅能依赖肉眼观察CT图像从而判断CT影像好坏,同时改善在医学图像的分割算法上的性能,提高分割的效率,本文提出了一种使用遗传算法和KSW熵法相结合的CT图像肺部分割方法,该方法通过对医学图像的预处理、构建基于遗传算法的KS... 详细信息

为了辅助医生仅能依赖肉眼观察CT图像从而判断CT影像好坏,同时改善在医学图像的分割算法上的性能,提高分割的效率,本文提出了一种使用遗传算法和KSW熵法相结合的CT图像肺部分割方法,该方法通过对医学图像的预处理、构建基于遗传算法的KSW熵方法寻求最优的图像分割解以实现对肺部实质区域的提取、使用改进的ostu算法获得较好的自适应阈值以实现图像的二值化、通过图像形态学进行图像修补、使用区域生长法对肺部实质性区域的左右部分进行分离。实验结果表明,本文提出的算法在对医学肺部图像的分割时在分割精度上比其他医学图像分割方法都有了一定程度的改善,具有较强的分割自适应性和稳定性。

关键词：遗传算法 KSW熵方法区域生长 ostu算法图像形态学

基于栅格法与改进A^(*)算法的掘进机截割轨迹规划

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黑龙江科技大学学报 2021年第5期31卷 642-647页

作者：沈显庆王贺马志鹏杨莹张恒黑龙江科技大学电气与控制工程学院哈尔滨150022

针对传统A^(*)算法在有夹矸巷道断面内所规划截割轨迹覆盖率较低的问题,采用最大类间方差法处理巷道断面图像,根据煤岩分布特征进行栅格法建模,通过改进的A^(*)算法规划截割轨迹,对比改进A^(*)算法与传统A^(*)算法各自实现的断面截割覆... 详细信息

针对传统A^(*)算法在有夹矸巷道断面内所规划截割轨迹覆盖率较低的问题,采用最大类间方差法处理巷道断面图像,根据煤岩分布特征进行栅格法建模,通过改进的A^(*)算法规划截割轨迹,对比改进A^(*)算法与传统A^(*)算法各自实现的断面截割覆盖率。结果表明,改进A^(*)算法所规划的截割轨迹将截割覆盖率提高了1.8372%,可有效提高掘进机的工作效率和巷道断面截割成型效果。

关键词：掘进机截割轨迹 ostu算法栅格法建模改进A^(*)算法

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在线掌纹自动识别中的图像分割

电脑知识与技术 2006年第5期1卷 154-155页

作者：徐寒南京大学应用物理研究所

掌纹图像的分割是针对一幅掌纹,找出感兴趣的目标区域(ROI),使之从背景中分离出来,它是掌纹特征提取和进一步的匹配的关键步骤。传统的Otsu阈值化算法能有效地将掌纹从背景中分离,通过旋转与平移,使掌纹图像进一步精确定位与归一化,并... 详细信息

掌纹图像的分割是针对一幅掌纹,找出感兴趣的目标区域(ROI),使之从背景中分离出来,它是掌纹特征提取和进一步的匹配的关键步骤。传统的Otsu阈值化算法能有效地将掌纹从背景中分离,通过旋转与平移,使掌纹图像进一步精确定位与归一化,并选择纹线集中的部分实现了在线掌纹图像的分割。实验结果验证了此法的有效性。

关键词：掌纹 ostu算法分割定位

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基于热红外图像处理的保温墙体缺陷检测方法

湖北工业大学学报 2023年第4期38卷 24-28页

作者：李翱翔马志艳湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068 湖北省农业机械工程研究设计院湖北武汉430068

冷库建筑围护结构的热工性能直接影响到冷库能耗。基于热红外图像的特征讨论保温围护结构缺陷检测方法,提出围护结构热工缺陷的判定指标:采用热红外图像信息熵特征对传统的ostu算法的阈值判别函数进行改进;利用图像形态学处理与建立高... 详细信息

冷库建筑围护结构的热工性能直接影响到冷库能耗。基于热红外图像的特征讨论保温围护结构缺陷检测方法,提出围护结构热工缺陷的判定指标:采用热红外图像信息熵特征对传统的ostu算法的阈值判别函数进行改进;利用图像形态学处理与建立高斯混合模型的方式消除图像噪声;采用浸没模式的分水岭算法对图像进行分割。对冷库内外围护结构的图像采集与分析结果表明:形态学与高斯混合模型的建模增强了目标区域与背景的对比度,结合信息熵值所确定的分割阈值能准确提取目标信息,提高了图像分割边缘的准确率,分水岭算法的运用能快速且直观地描述各个区域的缺陷位置以及面积大小,缺陷分级标准评判了各种类型的缺陷程度,其实验结果验证了算法的正确性和有效性。

关键词：围护结构缺陷检测图像分割 ostu算法分水岭算法

Hopfield神经网络在字符识别中的应用

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电脑知识与技术 2013年第7X期9卷 4925-4928页

作者：尹敏蔡吴琼长江大学电子信息学院湖北荆州434023

文章介绍了离散Hopfield神经网络的基本概念及其原理,以Matlab为工具,根据Hopfield神经网络的相关知识,设计了一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。首先提取照片的像素值,通过对照片的灰度处理,得到灰度像素矩阵。由于对单... 详细信息

文章介绍了离散Hopfield神经网络的基本概念及其原理,以Matlab为工具,根据Hopfield神经网络的相关知识,设计了一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。首先提取照片的像素值,通过对照片的灰度处理,得到灰度像素矩阵。由于对单个字符进行识别的效果比多个字符整体识别的效果好,故对不同的字符进行分割,然后运用ostu算法求得最佳阈值,通过数据替换得到该字符的二值矩阵。用原图片的二值矩阵作为训练样本,生成Hopfield神经网络。然后分别在不同噪声强度的情况下,以噪声图像的二值矩阵作为测试样本,观察网络的输出效果,并计算出相应的识别率。通过测试发现,噪声强度在较小范围0.1左右时,该网络可达到很好的识别效果,此时识别率接近1;随着噪声强度的增大,识别效果变差;当噪声强度达到0.4时,该网络已无法进行识别。

关键词： Hopfield神经网络二值矩阵 ostu算法识别率

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消防水炮射流轨迹图像的分割与识别算法研究

电子科技 2010年第3期23卷 43-45,49页

作者：陈静赵敏南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016

提出了一种基于改进ostu法和区域生长相结合的消防水炮射流轨迹图像的分割与识别算法。首先对ostu法进行改进,快速确定射流轨迹差分图像的最佳分割阈值,再用区域生长法分割得到可能的目标区域。对消防水炮喷射水流的形态特征进行了研究... 详细信息

提出了一种基于改进ostu法和区域生长相结合的消防水炮射流轨迹图像的分割与识别算法。首先对ostu法进行改进,快速确定射流轨迹差分图像的最佳分割阈值,再用区域生长法分割得到可能的目标区域。对消防水炮喷射水流的形态特征进行了研究和分析,并以此为判据对可疑目标区域进行判断,最后识别出真正的射流轨迹。实验结果表明:该算法在不同光照条件、背景情况下,基本可以摒除干扰物,准确识别目标,且处理速度较快。

关键词：图像分割 ostu算法最佳分割阈值区域生长射流轨迹识别