湖南省科技计划项目(2009FJ3015)
- 作品数：8 被引量：43H指数：5
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- 发文基金：中国博士后科学基金湖南省自然科学基金湖南省科技计划项目更多>>
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- 基于灰色系统理论的阈值自动选取算法
- 2010年
- 针对阈值方法常需要人工干预的问题,提出了一种基于灰色系统理论的阈值自动选取算法。首先利用降低灰度级后的直方图检测峰值,然后自动采集峰间内侧附近的样本作为灰色预测的种子点。通过灰色理论GM(1,1)模型预测种子点发展走向,并计算模拟交汇点,得到最优阈值。利用该算法与经典的Otsu,Kapur算法以及文献[3]和[4]中的方法对15组不同复杂度图像进行对比阈值分割,并采用AER进行分割评估,实验表明新算法平均分割误差为19.37%,低于上述四种方法。
- 王小芳刘驰赵于前
- 关键词：图像分割阈值选取
- 交互式GACV模型的肿瘤图像分割被引量：6
- 2011年
- 目的:提取医学图像中肿瘤区域,用以测量肿瘤体积问题。方法:提出一种基于GACV(Geodesic-Aided C-Vmethod)的交互式模型。该模型首先人工选取感兴趣区域,并在区域内设定初始水平集与肿瘤内部种子点,然后在感兴趣区域上应用将图像梯度边缘信息与图像区域灰度特性统一到同一分割中的GACV模型,得到肿瘤的粗分割结果。最后为去除目标内外孔洞,提出一种无损边缘的膨胀搜索算法,作为细分割。结果:将该模型应用于不同形状的肿瘤图像中,能成功检测肿瘤轮廓。通过实验与其它活动轮廓分割方法结果对比,结果显示该模型在准确分割肿瘤边界与分割算法耗时方面均具有良好表现。结论:本文提出的分割方法能高效率、准确识别肿瘤区域。
- 时贺赵于前王小芳
- 关键词：图像分割
- 基于并行遗传算法的气球力Snake模型参数优化被引量：5
- 2011年
- 针对气球力Snake模型的图像分割效果很大限度上依赖于初始参数的选取,借鉴遗传算法的高效、并行和全局搜索的性能,提出了一种求解气球力Snake模型最优参数的算法。该算法用气球力Snake能量泛函作为目标函数,引入图像相似度函数作为遗传迭代终止准则,采用并行遗传计算进行分割参数寻优。实际医学图像的实验结果表明,算法能避免通过大量实验来人工选取参数的繁琐,也解决了参数选取不当导致的分割结果不理想的问题,可以得到较好的分割效果。
- 赵于前刘锤
- 关键词：活动轮廓模型遗传算法并行计算
- 腹部CT图像肾脏自动分割方法研究被引量：4
- 2010年
- 提出一种基于先验知识的肾脏自动分割算法。首先利用肾脏位置的先验知识以肋骨和脊椎骨为界标选取感兴趣的肾脏区域,然后使用OTSU阈值分割法去除感兴趣的肾脏区域中灰度值较低的肌肉和脂肪组织,最后对不同类型的肾脏图像使用不同的方法进行分割。实验结果表明,该方法能够高效准确地分割出腹部CT图像中的肾脏,研究成果在临床肾脏疾病诊断上有一定的实用价值。
- 赵于前周洁王小芳
- 关键词：OTSU
- 基于先验形状的CV模型肝脏CT图像分割被引量：5
- 2010年
- 针对目标被部分遮挡或部分信息丢失情况下CV模型不能正确识别的问题,提出一种新的分割算法。首先,利用数学形态学对原肝脏图像进行滤波,并结合其他算法建立肝脏先验形状;然后,采用边缘查找和区域标定等算法,对肝脏先验性状的边缘以及边缘内外区域进行赋值,构建执行效率高的符号函数距离函数,将其通过形状比较函数嵌入到CV模型的能量泛函中,形成新的基于先验形状的CV模型,并将此模型用于分割存在干扰或者被部分遮挡的肝脏CT图像。与CV模型分割结果相比,本文算法能在目标周围存在干扰信息或者被部分遮挡的情形下,成功地正确识别出目标区域。
- 王小芳赵于前
- 关键词：图像分割水平集CV模型先验形状
- 基于Chan-Vese模型的多相位图像分割被引量：2
- 2009年
- 利用Chan-Vese模型,对多相位图像实现了串行分层分割。首先得到目标和背景2个子区域,然后判断各子区域内部是否仍包含有感兴趣的目标,如果有,则对该子区域再次采用Chan-Vese模型进行分割,如此迭代直到分割出图像中所有的目标。较之采用Mumford-Shah模型,本文方法计算简单,而且对多相位图像中的目标定位准确,每一层分割都可以得到有意义的区域。实验表明,本文方法可以有效、准确地实现对多相位图像的分割。
- 赵于前宗士伟李桂源
- 关键词：CHAN-VESE模型图像分割多相位水平集
- 基于模拟退火算法的多阈值图像分割被引量：9
- 2010年
- 针对多阈值图像分割时Otsu算法计算量过大的问题,提出基于模拟退火算法的阈值选取方法。首先依据最大类间方差准则,通过对直方图分析处理得到初始阈值向量,然后将该阈值向量作为初始解,利用改进的模拟退火算法逼近最优阈值向量。较之Otsu算法,该算法的计算量大幅减小,如实验中对图像的三阈值分割,运行效率提高了400多倍。结果表明,该算法能够快速、准确地实现多阈值图像分割。
- 赵于前李慧芬王小芳
- 关键词：OTSU算法模拟退火
- 基于粒子群优化与梯度下降法的多模图像配准被引量：13
- 2011年
- 针对多模图像配准单纯使用粒子群优化(PSO)算法导致搜索速度慢这一现象,提出了结合PSO和梯度下降法的分步式搜索算法。以CT与MR图像配准为例,计算了使用互信息作为相似性测量时的配准函数,进而分析了图像配准算法中可能遇到的局部极值问题。根据配准函数的特点,提出在局部极值较少时使用梯度下降法代替PSO算法搜索以减少运算量。实验结果表明,对初始位置偏差较大的CT与MR图像,本文算法能够成功地进行配准并能达到理想的精度,与单纯使用PSO算法相比,算法的效率有一定的提高。
- 赵于前刘彬旭李桂源
- 关键词：图像配准梯度下降法
