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图像分割是图像处理中至关重要的一步,是进行图像分析与图像理解的基础,分割效果的好坏直接关系到后续的图像处理。针对目前主动轮廓模型在图像分割领域中分割速度慢的缺点,提出了一种新的初始轮廓设置方法。首先将图像进行预处理得到一个或几个较粗糙的连续轮廓;然后利用八邻域分割法,检测出该边缘作为梯度矢量流主动轮廓模型的初始轮廓,经过迭代后得到较精确的收敛轮廓。大量医学图像分割实验表明,运用本文提出的方法能够较好地检测到目标边界,速度快,是一种较为理想的图像分割方法。 相似文献
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医学CT图像中含有的大量噪声以及肝脏肿瘤大小不均一、位置因人而异且与相邻器官较相似的组织密度等都造成肝脏肿瘤分割困难。现有传统全卷积神经网络（FCN）方法,通过为输入CT图像中每个像素分配类别标签来实现肝脏肿瘤分割,但在分割精度上仍会出现小目标漏检或目标边界分割模糊的问题。针对这些问题,本文提出一种瓶颈残差注意力机制U-net（BRA U-net）的肝脏肿瘤分割方法,通过引入瓶颈残差模块可在非常深的网络中大幅减少计算量的同时解决梯度消失问题,此外堆叠的注意力模块可以增大有效特征的比重。本文在公共MICCAI2017肝肿瘤分割数据集上测试了该框架,戴斯相似性系数值达到0.788,高于其他对比分割网络,并利用3D-IRCADb数据集来验证该方法的一般性,结果表明本文方法分割效果良好,能够为临床诊断提供可靠依据。 相似文献
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针对腹部CT图像中组织分割的问题,提出了一种基于图割与改进的快速水平集的交互式分割方法。首先对人工给定的一个待分割目标的初始轮廓作膨胀运算,将所得内部边界所有像素点作为源点、外部边界像素点作为汇点构造图,并通过图割方法对CT图像进行初步分割,然后以膨胀所得内部边界作为初始轮廓,通过基于区域竞争主动轮廓模型（RCAC）的... 相似文献
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层位追踪是地震资料解释中基础且重要的工作.传统的层位追踪主要依靠人的主观性判断,是一项既要求专业知识经验,同时又费时费力的环节,为此本文提出了一种基于图像语义分割技术的层位自动追踪方法.图像语义分割是像素级别的分类技术,我们将地震剖面中的层位看作图像中的一个语义类别,借助分割网络进行层位的分类与追踪.本文选择了改进的Dense-UNet神经网络作为分割算法,该网络强调对特征的传递和复用,同时避免了梯度消失的问题,能够很好适应地震数据的分割任务.首先以实际地震数据制作实验所用数据集,应用数据扩充方法增大训练样本数量,再借助改进的Dense-UNet神经网络训练出最优的追踪模型,通过测试集在最优模型上的表现来评价追踪的效果.实验结果表明,改进的Dense-UNet网络能够准确且快速的自动完成层位追踪任务,验证了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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医学CT图像中,肺实质区域的准确分割乃是肺结节检测的基础,其对于临床肺部疾病诊断具有重要意义。本文首先综述基于医学CT图像的肺实质分割算法,然后详细阐明肺实质分割的主要步骤,探讨几种典型算法的分割效果,包括肺实质与肺气管的比较分析。最后以此为基础,综合几种常用的分割算法与改进,提出一种实用性强、鲁棒性较好的肺实质分割算法。 相似文献
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极光是太阳风能量注入到极区的指示器,从观测视野中准确分割出极光区域对研究极光演变如亚暴过程有非常重要的意义.本文基于全卷积神经网络提出了一种弱监督极光图像自动分割策略,数据标记时仅需指定极光区域的一个像素点即可,极大解决了机器学习人工标注数据的压力.首先利用简单单弧状极光图像训练一个初始分割模型Model 1,然后基于该模型,结合热点状和复杂多弧状极光图像获得一个增强的分割模型Model 2,最后对分割结果做进一步优化.本文对2003—2007年北极黄河站越冬观测的2715幅极光图像进行了分割,并和最新论文结果及人工标签进行了定量和定性比较,其中分割结果与人工标签的“交并比”高达60%,证明了本文方法的有效性. 相似文献
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X射线康普顿背散射(CBS)技术是一项较新的射线安检技术,可以提高复杂背景下安检设备对爆炸物等有机违禁品的探测力度,这其中一个重要环节就是图像中有机违禁品的分割问题,本文分析了CBS技术成像图像的特点,有针对性地提出了一种基于EM聚类的图像中有机违禁品的图像分割方法,实验结果表明该方法具有很好的适用性。 相似文献
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地震作用和车辆动载的日常冲击常常会引起钢箱梁的表面裂缝损伤。在日常检修和震后开展安全检查时,由于裂缝在整张图像中的占比较低且受到笔迹、锈迹和焊缝等因素的严重干扰,很难从现场采集到的图像中高效并精确地检测出裂缝。为此,本文基于卷积神经网络提出了一种结合裂缝定位和裂缝分割的级联裂缝检测模型。首先,采用分类模型在原始图像中定位出裂缝所在位置,然后采用U-Net模型实现对裂缝的像素级检测。结果表明：本文方法可以实现对大部分裂缝的精确检测,F1分数达到0.67,高于仅采用分割模型的0.55;此外,相比仅采用分割模型的检测方法,本文方法的检测效率提高了近70%,可达到9.25 s每张。 相似文献
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基于多小波的医学图像阈值分割算法研究 总被引：2，自引：1，他引：1
图像分割技术是医学图像处理和分析中的关键技术。本文通过构造一个正交多小波,把图像在尺度空间展开,对不同分辨级下的小波系数采用不同阈值进行分割处理。应用自动和交互相结合的分割方法,通过对目标区域图像特征进行分析,交互确定目标区域的大致灰度范围。在综合考虑图像的边缘和区域的基础上,确定精确的阈值,将目标组织从背景中分割出来。通过对计算机断层扫描医学图像进行分割处理和对比实验,得到的图像清晰度明显提高,证明该方法不仅能得到较清晰的感兴趣区域,而且还能获得较清晰的边缘特征。 相似文献
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图像分割多阈值法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
目的:医学图像分割是CT图像的三维重建等后续操作的基础,分割的准确性对医生判断至关重要。本文深入研究阈值分割算法、开发出一款将医学图像进行多阈值分割的实用软件。方法:此软件是利用VC 编程工具进行开发。其功能模块主要是利用医学影像处理与分析开发包MITK中的输入文件将输入数据利用像素值进行提取并处理。结论:相对于单阈值分割,多阈值分割有着诸多优势。 相似文献
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本文以医学CT图像为研究对象,探讨不变矩特征在医学CT图像中的应用。首先实验验证不变矩特征所具有的旋转、平移、缩放等不变特性,其后以基于内容的医学图像检索为例,揭示不变矩特征在基于内容的医学图像检索中的应用原理,最后分析图像不变矩特征的应用场合。实验成果对不变矩特征在医学图像识别、图像匹配、形状分析、图像分割以及基于内容的图像检索等领域的应用具有推动作用。 相似文献
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微米级计算机断层扫描（Micro-CT）的应用领域很广泛,在生物医学、材料科学等都有研究,而且最近几年的发展很迅速。Micro-CT图像常因辐射剂量的限制而出现噪声,所以开发一种合适的算法来抑制Micro-CT图像中噪声变得很重要。Micro-CT图像的噪声水平与扫描样本、扫描参数等参数有关,合适的噪声抑制算法应该在不同噪声水平下都有不错的性能。过去Micro-CT图像的噪声抑制算法主要是迭代重建算法,但迭代重建算法速度比较慢。深度学习方法作为近些年比较热门的图像处理方法,在临床低剂量CT图像处理上相比于传统方法效果更好、处理速度更快,有进一步在低剂量Micro-CT图像处理中应用的潜力。另外,生成对抗网络在保持图像细节上有着比卷积神经网络更好的效果,本文构建普通卷积神经网络与生成对抗网络,用于对比两者的性能差异。限制于放射源的功率,低噪声的Micro-CT数据难以获取,提出一种创新的扫描方式,可有效获取低噪声的Micro-CT数据,并对实验小鼠的进行了扫描。针对低剂量Micro-CT中较高的噪声,结合Micro-CT的成像原理,提出渐进式的低剂量Micro-CT图像处理方法,分别在解析重建前后对小鼠的Micro-CT图像进行两次处理。相比于只在断层图像上处理,渐进式方法对高噪声数据的处理效果更好。从客观指标与主观视觉效果上,分析和对比了渐进式方法与其他深度学习方法或迭代重建算法的差别。定量分析不同噪声水平下的Micro-CT图像的处理效果,分析生成对抗网络在渐进式Micro-CT图像处理中的优势与限制。渐进式Micro-CT图像处理方法生成的图像质量高、生成速度快、鲁棒性高、客观指标高,可以对进一步的高级应用如图像分割、图像三维可视化等提供帮助。 相似文献
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无人机倾斜摄影技术建模生成的三维影像较好地展现了建筑物侧面和顶面的震害细节信息,然而影像的高维度特性难以直接基于三维影像提取震害信息,经过降低维度转换的二维纹理影像往往会导致建筑物震害信息的不完整性和破碎性。针对这些问题,本文以2017年九寨沟MS7.0地震为例,提出了一种直接从九寨沟震后三维影像获取侧面纹理信息的方法,即将三维模型打散,实现纹理与不规则三角网分离,从而获取完整的纹理影像,然后利用金字塔模型的瓦片坐标范围、瓦片命名规则和建筑物单体的空间位置选取最优纹理影像,再使用加权均值方差法确定纹理影像中建筑物的外墙最佳分割尺度后,采用面向对象方法提取建筑物外墙和墙皮脱落信息,最后通过对这些建筑物震害特征的分析,判定单体建筑物的破坏等级。结果显示,该方法成功获取了建筑物完整的侧面震害纹理影像,并基于纹理影像提取了外墙、裂缝和墙皮脱落区域信息判定建筑物单体为中等、严重两个破坏等级。 相似文献
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由于工业CT图像结构复杂,存在各种伪影,并且灰度分布呈现区域性质等特点,难以准确找出分割阈值,为此提出了一种适用于工业CT图像的分割算法。首先利用最大类间方差法和图像处理方法处理了外层伪影,然后利用聚类迭代的方法处理中心空气,得到感兴趣的区域。实验结果表明,此算法能够对具有先验知识的工业断层图像准确地提取感兴趣的区域。 相似文献