搜索结果: 31-45 共查到“计算机图象处理 医学”相关记录98条 . 查询时间(1.336 秒)
M估计在医学图像配准中的应用
图像配准 最小二乘 多分辨率
2009/7/24
图像的刚性配准或者匹配是图像处理中的热点和难点问题。由于图像的不连续性和成像设置中噪声的影响，传统的最小二乘方法（Least Squares Method）不能很好地解决这一难题。采用M估计算子（M-estimation operator）代替最小二乘算子，并结合由粗到精的多分辨率策略，提出了一种新的基于M估计的医学图像多分辨率配准算法，实验结果表明该方法对配准的速度、精度及鲁棒性都有很大的提高。
Fast Marching方法应用于医学图像分割取得了较好的分割结果，但是Fast Marching方法对边缘比较模糊的图像不能准确完整地分割出来。提出了一种结合像素间信任连接算法和Fast Marching方法的医学图像分割方法，首先用高斯滤波器对图像进行滤波，然后对图像用基于像素间信任连接的算法提取待分割图像中目标区域，取得较大的同质区，最后用Fast Marching方法对图像进行分割。实验...
广义信息熵测度在医学图像配准中的应用
互信息 广义熵 图像配准
2009/7/22
针对互信息测度在配准医学图像时易陷入局部极值的缺点，将Shannon熵扩展到广义熵，提出了三种基于广义熵的信息测度。对于收敛性能的评价，提出收敛宽度和收敛半径的概念。通过人体脑部CT/MR和MR-T1/T2图像的刚体配准实验，从计算时间、收敛性能和配准精度方面，对归一化互信息、广义熵信息测度进行了比较与分析。实验结果表明，在不损失计算时间和配准精度的前提下，广义信息熵测度SRI_0.9和GMI_0...
基于Bayesian的相关反馈在医学图像检索中的应用
相关反馈 移动查询点 贝叶斯最小错误率
2009/7/21
前期的研究表明，代表纹理特征的灰度共生矩阵在胸片图像检索中发挥了比较好的检索效果，相关反馈能够很好地实现人机交互，有效地提高检索效率。进一步研究了两种移动查询点的反馈方法在提高检索效率的特点，首先基于分块的纹理进行检索，然后利用Rocchio方法和基于贝叶斯最小错误率的反馈方法进行多次反馈检索。实验证明，基于贝叶斯最小错误率理论的反馈方法能更好地缩小“语意鸿沟”，提高检索效率。
基于Chan-Vese模型的医学图像分割算法
二维Otsu方法 水平集 Chan-Vese模型
2009/7/21
在二维Otsu方法和Chan-Vese模型的基础上，提出了一种新的医学图像分割算法。首先用二维Otsu方法将图像分成目标、背景、边缘和噪声等4部分，然后通过一个能量函数来判断边缘和噪声区域中各像素点属于背景还是目标，并利用同质区域的全局信息对初始分割结果进行微调，得到更精确的分割效果。该算法优化了初始轮廓位置，有效地解决了初始位置影响曲线演化速度问题，并通过逐点代入法来极小化能量函数，减少了计算量...
基于仿生模式识别的医学图像分割方法
仿生模式识别 医学图像分割 Ψ3神经元
2009/7/17
提出了一种基于仿生模式识别的医学图像分割算法。该算法首先根据训练样本矢量确定Ψ3神经元的权值，并在此基础上构建多权值神经元网络；然后利用神经元网络完成样本在高维特征空间的最佳覆盖；最后根据覆盖结果进行识别、分割。实验结果表明，与传统医学图像分割方法相比，该算法具有更高的准确性和可靠性，更好的泛化能力。此外，该算法从“认识”的角度出发，可以有效融合先验知识，能快速准确地从医学图像中分割出感兴趣的区域...
分析了非抽样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet Transform，NSCT）的原理，提出了一种新的基于NSCT的医学图像融合算法，应用NSCT对CT和MRI图像进行多尺度、多方向分解，低频子带采取区域能量加权法融合，带通子带采取模最大融合，最后将融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像。实验表明，与其它融合算法比较，该算法融合图像效果较好。
基于冗余小波变换的医学超声图像去斑噪算法
冗余小波变换 广义高斯分布 贝叶斯萎缩阈值
2009/7/16
医学超声图像中固有的斑点噪声严重降低了图像的可解译程度，影响了后续的图像分析和诊断。提出了一种基于冗余小波变换的超声图像去斑算法，首先对含斑图像进行对数变换，将乘性噪声变成加性噪声；再对转换后图像做冗余小波分解；在小波系数服从广义高斯分布的前提下，计算每个小波高频子带的贝叶斯萎缩阈值，利用软阈值方法修正小波系数。实验结果表明，该算法去斑性能优于传统的空间域滤波和正交小波阈值去噪方法。
基于提升格式小波变换的医学图像融合技术
图像融合 提升格式 不变矩
2009/7/16
图像融和是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像进行信息融合的过程，主要用于消除来自不同传感器图像中目标的位置差异。在分析常见算法的基础上，提出了一种新医学图像融合算法，新算法以提升格式小波变换为基础，利用图像多级小波分解后近似分量的轮廓相似性进行图像的快速融合。实验结果表明，新方法高效精确。
基于小波包和改进的FCM的医学图像分割
最优小波包变换 纹理特征 KFCM算法
2009/7/16
提出应用最优小波包变换对磁共振颅脑图像做分解，以各子带小波包系数的能量形成纹理特征集；并运用基于核函数的模糊C均值聚类算法（Kernel-Based Fuzzy C-means Algorithm，KFCM）对所提取到的特征集进行聚类分析，从而实现了对磁共振颅脑图像的有效分割。实验证明应用KFCM算法做分割的收敛速度和抗噪性明显优于FCM算法。
基于遗传模糊聚类的医学超声图像分割方法
医学超声图像 图像分割 模糊聚类
2009/7/16
医学超声成像技术以其实时性、无损性与廉价性等优点被广泛应用于医疗诊断，但由于其固有的斑点噪声和与组织相关的纹理特性使得医学超声图像的分割一直是一个难题。模糊C均值聚类算法（FCM）具有较强的抗噪声能力，能够较好地完成医学超声图像的分割任务，但其局限性在于对聚类中心的初值较敏感，当随机选取初始聚类中心时，很有可能使分割过程陷入局部极小，影响分割结果。利用遗传算法（GA）能够寻找全局最优解的特点，提出...
曲线拟合的模糊医学图像分割算法
医学图像分割 径向基函数 曲线拟合
2009/7/13
针对由于机体组织间的连续造成医学图像区域边界的模糊性，导致完全自动的医学图像分割算法往往不能取得满意分割效果的问题，提出了一种基于径向基函数曲线拟合的交互式模糊医学图像分割算法。首先由用户在感兴趣的区域交互地选取一些特征点，然后利用径向基函数构造一个三维空间的隐式曲面，使该曲面上的某一等值线即为分割出的区域，文中还提出了两种不同的加速算法。大量实验表明，该算法能有效处理非常模糊的医学图像。
适用于医学图像的模糊边缘检测改进算法
模糊增强 医学图像 阈值优化
2009/7/10
边缘检测是医学图像预处理中最重要的内容之一，系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足，提出一种适用于医学图像的新型模糊边缘检测算法。该算法使用遗传算法对传统Otsu算法进行优化来确定阈值参数，对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取，并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明，针对所要处理的医学图像，与几种经典的处理方法相比，该算法...
一种改进的医学图像各向异性扩散滤波算法
扩散系数 形态学 相对信噪比
2009/7/9
医学图像（CT、MRI）的滤波处理，须保留具有重要诊断意义的边缘细节信息。针对Perona-Malik各向异性扩散模型病态且不稳定的不足，提出了一种改进的各向异性扩散滤波算法。通过采用自适应加权的多尺度形态滤波来改进扩散系数，建立了一个对噪声图像更有效和更具适应性的去噪扩散模型。同时引入迭代终止准则，避免了迭代次数的设定。实验结果表明，算法优于PM方法和Catte方法，在提高信噪比的同时又可保留重...