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用图像处理方法定量测量显微镜下切片中的组织和细胞
测量切片中的组织和细胞的面积、灰度等,并加以比较、分析,是医疗研究中常见的工作.直接测量不易实现,误差大.本文介绍了一种图像处理方法,使我们通过计数切片图像中的像素个数和灰度,算出它的面积和平均灰度等结果.实践证明,该方法准确、可行、简便,并且可以检测出人眼不能察觉的细微差别.
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基于模糊逻辑理论的红细胞图像边缘检测
根据红细胞边缘本身所具有的特性,针对传统红细胞边缘检测方法的不足,基于模糊逻辑理论以及Pal.King算法,提出了一种新的边缘检测方法应用于红细胞边缘提取,并对原始图像分别用Sobel算子.Pal.King算法以及本文提出的基于模糊理论的方法进行边缘检测.实验结果表明,基于模糊理论的边缘提取方法对红细胞的边缘提取有很好的效果.
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基于数学形态学的血液细胞图像边缘提取
根据血液细胞边缘附近的灰度分布梯度较大的特性,运用数学形态学对缺铁性贫血的血涂片上的血细胞进行图像的边缘提取.并对原始图像分别用Sobel算子、Laplacian算子、LOG算子以及局部阈值法进行边缘检测,实验结果表明,基于数学形态学的边缘提取算法对于血液细胞图像边缘提取有很好的效果.
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基于颅脑CT图像的边缘提取
边缘提取是CT图像三维重建前期工作中的关键步骤.本文一方面利用CT图像分割的等距法求取图像的灰度阈值;另一方面求取图像的梯度阈值,利用这两个阈值将颅脑CT图像中各器官的边缘提取出来,作为三维重建的轮廓输入.实验结果表明:这种方法实时性好,适应性强,提取的边缘清晰完整,准确性较高.
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一种改进的自适应形变模型及其血管内超声图像边缘提取应用
血管内超声(IVUS)图像冠状动脉血管壁内膜的边缘提取对冠状动脉疾病的诊断和治疗有着重要意义.提出一种改进的自适应形变模型(T-Snake),该模型能够解决基本T-Snake模型中的自交(Self-collisions)问题,并有着更高的数值计算精度.同时,基于改进的T-Snake模型,给出一种用于自动提取IVUS序列图像冠状动脉血管壁内膜边缘的方法.实验结果表明,所提出方法准确性和可靠性较高,对IVUS序列图像处理的可重复性和鲁棒性较好;表明了改进T-Snake模型的有效性和可实现性.
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基于活动轮廓模型和边缘对比度特征量的血管内超声图像边缘提取
血管内超声(IVUS)图像冠状动脉血管壁的边缘提取对冠状动脉疾病的诊断和治疗有着重要意义.本研究提出了一种用于自动提取IVUS序列图像冠状动脉血管壁内、外膜边缘的方法.该方法基于活动轮廓模型以及本研究所定义的边缘对比度特征量,利用Hopfield神经网络并结合模拟退火算法自动提取IVUS序列图像冠状动脉血管壁的内、外膜边缘.实验结果表明,本研究方法易于实现,而且准确性和可靠性较高,对IVUS序列图像处理的可重复性和鲁棒性较好,是一种较好的全局优化算法.
关键词： 血管内超声图像 边缘提取 活动轮廓模型 Hopfield神经网络 模拟退火算法 -
医学图象中模糊边界的提取
本文提出了一种基于模糊数字拓扑的方法来实现医学图象中模糊对象的提取。该方法根据所给定的物体和边缘特征信息将原始医学图象转换到模糊连通空间，获得模糊边界。对复杂形状的对象还提出了模糊边界逐步改进和优化的算法。终可以跟踪出满足实际需要的连通、平滑及优化的物体轮廓线。算法在超声图象中取得了满意的结果。
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基于裂隙扫描图像的角膜表面三维重建
角膜是人眼的重要组成部分,眼外科中对角膜表面检查一般采用基于Placido盘的角膜地形图法和裂隙扫描角膜地形图法,但这两种方法的结果都未能获得直观的角膜表面三维模型.本研究设计的一种基于裂隙扫描图像的角膜表面三维重建算法,实现了对角膜前后表面的重建,并能快速地计算出角膜前后表面的几何参数以及转换成传统的等高线图和地形图,方便了医生的诊断.该算法首先采集角膜的裂隙扫描图像序列,然后在图像集中提取出每层角膜的轮廓,进而采用轮廓线重构算法得到角膜表面模型.在对裂隙图像提取闭合轮廓线时,根据角膜区域的颜色差异,采用了色彩分割的算法;针对角膜轮廓线是凹的特点,对轮廓线重构算法做了改进,以便能构造出正确的角膜表面三角形网格.
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基于Bubble小波的结肠镜图像暗区中心点估计的研究
本文首次提出了一种新的基于Bubble小波的结肠镜图像中心点的确定方法,弥补了传统方法中因暗区不明显而无法确定中心点的不足.并用所求的中心点来引导肠镜前端导管,起到导航的作用.该方法首先将真彩色结肠镜图像由RGB格式转换成HSI格式,然后用Bubble小波对其亮度分量I进行边缘提取,后找出所有类似圆弧状边缘线的圆心经加权求和后得到真正的中心点.实验证明了这种方法的可靠性.
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改良Snake模型在乳腺肿瘤超声图像处理中的应用
目的 针对传统的Snake模型的缺陷问题实施改良措施.方法 采用传统的Snake模型对14例乳腺癌超声图像进行了边缘提取,在此基础上,通过对初始轮廓点采样,修改一阶能量函数,增加外部约束能量,将其效果与传统Snake模型的效果进行比较.结果 改良的Snake模型可以将乳腺超声中肿瘤的边缘较好的提取出来,为乳腺肿瘤计算机辅助诊断提供了重要依据.结论 改良的Snake模型减少了后续的处理量,使各个轮廓控制点分布较均匀,驱动初始轮廓快速地收敛至真实轮廓,克服了传统模式的部分弊端.
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一种遥感图像机场跑道的多尺度提取方法
遥感图像机场跑道边缘的提取是机场识别的主要方法.传统Hough变换在线段提取方面具有较高抗噪性,但用于遥感图像机场跑道提取时存在边缘定位性较差及弯曲跑道误检率高的问题.本文提出了图像空间多尺度Hough变换方法,提高了Hough变换在提取、检测线段时的定位能力;将传统Hough变换的对参数空间改进为相对参数空间,增强了Hough变换检测小线段的性能,并利用分段线段的连接,达到机场跑道边缘中直线段与曲线线段检测的目的.试验结果表明该方法在保持Hough变换高抗噪性的同时,可有效地检测复杂背景下遥感图像中的机场跑道边缘,并保证了边缘的连接性.
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基于边缘形态变换的彩色织物图像分割算法
新疆民间织物图像具有鲜明的民族特色,为了生成和创新民族民间织物图像,如何自动分割织物基元是一个关键问题.论文以问题为驱动,提出了一种基于边缘形态变换的彩色织物图像分割算法.首先,对彩色图像进行颜色空间的变换,然后根据图像特征提出调整图像大小的前处理标准,再利用Canny算子检测边缘,对检测边缘进行形态变换后处理,后标记变换图像的封闭区城进行织物图像的分割.实验数据表明:该算法虽然是几种常用算法的组合,但较好解决了民间织物彩色图像分割问题,而且对不同类型的织物图像,均可以获得令人满意的分割结果.
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超声乳腺肿瘤图像的边缘提取
目的 探求乳腺肿瘤超声图像的边缘提取.方法 广义梯度矢量流Snake模型已经成功地用于噪声相对比较小的CT、MRI等医学图像,然而乳腺肿瘤超声图像对比度低,斑点噪声大,很难将该模型直接应用于乳腺肿瘤超声图像.本文针对乳腺肿瘤超声图像的特点如图像对比度低,斑点噪声大,部分边缘缺失,肿瘤内部微细结构分布复杂(如血管,钙化灶等),特别恶性肿瘤还具有复杂形状等,采用相应的图像处理技术如非线性各向异性扩散滤除斑点噪声,形态学滤波器平滑图像,直方图均衡化提高图像的对比度,后将该模型引入到乳腺肿瘤超声图像边缘提取.结果 实验对158例乳腺肿瘤超声图像进行边缘提取,定量和定性分析均获得满意的结果.结论 本文方法可以有效地用于超声乳腺肿瘤图像的边缘提取.
关键词： 超声图像 边缘提取 各向异性扩散 GGVF Snake -
基于平均曲率流活动轮廓模型的超声医学图像边缘提取
目的 改进外部力场以提高梯度矢量流(gradient vector flow, GVF)活动轮廓模型在超声斑点噪声环境下的边缘提取的稳定性和准确性.方法 用角点判断函数和梯度控制函数调节平均曲率流(mean curvature vector flow, MCVF)扩散和各向异性扩散程度,生成新的外部力场,引导活动轮廓模型实现边缘提取.结果 通过二值加噪图像和心脏超声图像的实验,验证了该方法的捕捉范围和处理噪声方面优于GVF.结论 本文提出的边缘提取结果在超声医学图像方面鲁棒性强、初始化范围大、弱化噪声,同时能够保留边界以及尖角点,是适用于超声医学图像边缘提取的方法.
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基于灰度阈值分割和动态规划的超声图像乳腺肿瘤边缘提取
目的寻求提高超声图像乳腺肿瘤边缘提取效果的优方法.方法先根据超声图像的灰度分布采用灰度阈值分割定位法提取乳腺肿瘤的初始边缘,然后根据图像灰度的梯度信息采用动态规划法进行边缘的修正,从而准确提取超声图像乳腺肿瘤的边缘.结果对18例超声图像进行乳腺肿瘤的边缘提取,结果显示本文方法相比单一的灰度阈值分割法或单一的动态规划法能更为准确地提取超声图像乳腺肿瘤的边缘.结论本文方法可以有效地用于超声图像乳腺肿瘤的边缘提取.
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基于改进变分水平集法提取超声图像乳腺肿瘤边缘
目的 研究准确提取超声图像乳腺肿瘤边缘的算法.方法 在变分水平集方法中提出一种新型能量函数-全局-局部能量函数,通过加强图像的局部信息,实现超声图像乳腺肿瘤边缘的准确提取.结果 对仿真超声图像的实验表明,本方法比全局优化的Chan-Vese方法能更准确区分目标和背景.对103例超声乳腺肿瘤图像的实验表明,本方法无需任何预处理步骤即可准确提取肿瘤边缘.结论 本方法有望实现超声图像乳腺肿瘤边缘的快速、准确提取.
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图像边缘识别技术在医学中的应用
图像边缘识别技术在医学中有很重要的应用,Roberts、Sobel、Prewitt、Krisch、Gauss-Laplace边缘检测算子及轮廓提取或轮廓跟踪、利用平滑技术提取图像边缘、利用小波分析技术提取图像边缘等是常用的方法.
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JPEG压缩MRI图像对其图像边缘的影响
简要分析了有损JPEG压缩算法和几种经典的边缘提取算法;经对原始的和有损JPEG压缩的MRI图像的编程实验,分析了图像边缘的视觉效果和相异率,说明MRI图像经有损JPEG压缩后对图像的边缘和噪声都有所平滑改变和丢失;由于有损JPEG具有低通滤波的性质和本文所分析的几种经典的边缘提取算法具有高通滤波的性质,使MRI图像的边缘和噪声在JPEG压缩前后的差异随门限值的增大而变小.
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T淋巴细胞rDNA转录活性检测系统的研究
目的:研究计算机视觉中的图像分割关键技术,解决图像边缘提取问题.方法:利用灰度直方图与灰度变化率分布图重叠法,对T淋巴细胞图像进行自动分割、识别和提取.结果:在外围血T淋巴细胞rDNA转录活性检测系统的开发中,针对T淋巴细胞染色后的制片图像处理方法进行研究,较好地解决了边缘提取的问题.结论:系统运行简便可靠,准确度和精确度能够满足临床诊断的需要.
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选择性冠状动脉造影血管边缘提取算法研究
提出了1种用于选择性冠状动脉造影血管边缘提取的新算法.该算法首先检测血管的路径,然后再沿与血管路径垂直的方向检测血管的边缘.实验证明,血管边缘检测算法在血管交叉、分支较少的冠状动脉造影图像中对血管边缘的提取效果较好.
