Snake算法边缘检测图像分析

随着图像信息应用需要的迅速增长,数字图像处理技术在现今社会中有着越来越多的应用,特别是边缘检测技术.本文探讨了边缘检测技术中Snake算法的原理及方法,编程实现了文中所提出的检测方法,并对图像进行了实际处理,取得了较好的效果.     

基于Canny算子的医用X光图像边缘检测算法研究

为了进一步加强数字图像处理技术在医学图像领域的应用,提供一种基 Canny算子的医用X先图像边缘检测方法.首先介绍边缘检测算法的理论基础,然后结合Canny算子的实现过程,说明边缘检测的所遵循的基本原则,最后对该算法进行了实验验证.从实验的结果可以看出,这种方法对医用X光图像非常有效,对利用计算机进行图像处理有着重要的现实意义.     

球结膜图像边缘检测研究

目的为了洲最球结膜微循环的指标,研究适宜的球结膜图像边缘检测方法,以提取血管边缘特征。方法采集球结膜图像,用VC＋＋编程实现各种方法（如：Canny、Susan、M—H算子）对球结膜图像边缘检测,并对比边缘图像。结果对于球结膜图像,M—H算子边缘检测性能优越,提取的边缘比较完整、位置准确,能够检测出图像较细的边缘部分,噪声抑制效果较好。结论M—H算子是比较适合球结膜图像特点的边缘检测方法。     

CT图像边缘增强过滤处理诊断颅板下薄层血肿

目的 探讨应用CT图像边缘增强过滤处理技术以提高对急性颅板下薄层血肿的诊断价值.方法 对42例急性外伤性颅板下薄层血肿病人,在CT常规检查脑组织窗图像基础上进行了图像边缘增强过滤处理,并进行影像学评价.结果 42例急性外伤性颅板下薄层血肿病人中,共52个血肿,CT常规检查脑组织窗图像确诊49个血肿(占94.2%),而采用图像边缘增强过滤处理技术,42例52个血肿均被确诊(占100%).结论 图像边缘增强过滤处理技术,可提高急性颅板下薄层血肿的诊断率.减少甚至避免了急性颅板下微小血肿的漏诊.     

基于MATLAB的CR图像处理在四肢骨边缘检测中的应用

目的：探讨经过Matlab处理后的计算机摄影（CR）图像在四肢骨边缘检测中的应用．方法：利用Matlab工具箱中的Sobel,Roberts,Laplacian,Canny算子对于四肢骨进行边缘检测处理,并比较它们的效果．结果：采用中值滤波处理后,Canny算子获得的图像在骨骼边缘检测的连续性及线条平滑度上效果最好,Sobel算法则在显示骨骼边缘上最直观．直接灰度化处理则均不能满足实际需要．结论：使用Matlab工具箱做四肢骨边缘检测,中值滤波后使用Canny算子得出的边缘检测效果要优于其他处理方法．     

基于人眼视觉响应特性的数字乳腺图像的灰阶对比度增强

乳腺钼靶图像的数字化主要有CR（computer radiography）和DR（digital radiography）.基于人眼视觉响应特性的数字图像的灰阶对比度增强,可达到提高图像灰阶对比度的效果,使图像中一些常被其他组织掩盖的微小病灶得到显现.     

基于小波包分解的多尺度图象边缘检测算法及实现

提出一种基于小波包分解的多尺度图象边缘检测算法,对经小波包分解所得到的高频部分加以考虑,避免了普通的利用小波分解进行边缘检测时忽略图象高频部分的缺陷.在此基础上,通过对实际图象运用此算法,对其检测效果同其他方法进行分析与比较,结果证明此方法在复杂图象边缘检测中具有较好的效果.     

医学数字图像边缘增强方法的探讨

目的 探讨医学图像中强化病灶边缘、提高图像清晰度及明确病变范围方法.方法 采用VC++6.0编程,分别用Laplace、Prewitt、Sobel、Roberts等几个算子对医学图像进行边缘增强,找出各种方法的优势和不足.结果 Laplacian和Roberts算子增强效果好,但是降噪效果差;Prewitt、Sobel算子降噪效果好,增强能力差.结论 对于结构复杂、噪声影响大的部位应多采用Prewitt、Sobel算子;对于结构简单、噪声影响小的部位应多采用Laplace、Roberts算子.     

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。     

B超图像心脏内膜的提取

采用图像边缘检测和增强技术，结合Ｂ超图像的特点，对心脏内膜进行检测和提取。     

粗糙集理论在超声心动图噪声抑制中的应用

本文将粗糙集理论和旋转邻域技术应用于超声心动图噪声抑制,并用定量手段做了评价.实验证明本文所述方法在保留图像边缘信息的情况下有效地抑制了噪声,提高了图像的质量,使得边缘定位更准确,有利于提高医生临床诊断的效率,并能为超声心动图的自动边缘提取、自动面积计算以及自动诊断打下良好的基础.     

一副叠加有噪声图像的边缘分割的讨论

探讨噪声在图像处理过程中的影响,使用visual basic开发平台对多种边缘抽取算法进行处理,观察有噪声和无噪声的情况下的不同.在对比几种方法后,得出运算窗口越大对噪声越不敏感,阶次越低对噪声越不敏感的结论.     

基于LDA和SVM的肺结节CT图像自动检测与诊断

在已实现疑似肺结节图像分割的基础上,提取肺结节图像多维特征,应用LDA和SVM统计分类器,通过对大量样本的训练,实现对肺结节CT图像的自动检测和诊断。实验结果表明该检测和诊断方法达到了较好的分类效果,是适用于CAD系统的实用方法。     

基于弦图的CT图像环形伪影校正

目的：基于弦图去除CT图像环形伪影．方法：在含有环形伪影数据的CT投影弦图中,通过中值滤波,Sobel检测器的边缘检测函数edge对边缘数据进行标记．结合Hough或bwlabel变换,找到弦图上线状伪影的位置．利用插值算法,去除环形伪影投影数据．并采用计算机模拟对方法进行了验证．结果：实验证明测试算法有效可行．结论：Hough变换可以用于基于弦图的环形伪影校正,此外,优化结果还需调整其它一些相关参数．     

头颅X线图像边缘提取方法的评价

目的 检测头颅X线图像边缘提取新方法的效果。方法 将新方法和传统的几种方法进行比较。结果 用新方法所撮的图像边缘清晰可见，用三种传统方法提取的图像边缘模糊不清。结论 新方法可以有效地提取头颅X线图像的边缘。     

基于图像分割的MRI、CT脑图像自动配准的探讨

图像配准是图像融合等医学图像处理过程的关键技术,本文探讨的CT与MRI脑图像配准方法,采用自动分割两种图像的颅骨区域及用数学形态学方法修正,以此区域进行匹配.研究结果表明,该方法对原始图像的质量要求较低,其预处理过程可有效地提高搜索效率.     

CT图像的质量评估策略:基于预恢复图像先验信息

目的为有效提取更多无参考CT图像质量特征，本文提出一种基于预恢复图像先验信息的医用CT图像质量评估策略（PR-IQA），利用多信息融合输入提高IQA模型性能。方法基于卷积神经网络（CNN）的无参考医用CT图像质量评估策略。该方法利用图像恢复算法中的图像质量特征先验信息，将其以预恢复图像和恢复前后残差图像的形式，与原始失真图像信息融合输入到两个CNN中，通过多信息融合以提升CNN的特征提取能力和预测性能。实验使用基于Mayo诊所公开螺旋CT数据所建立的医用CT图像质量评估数据集。通过计算定量指标以及统计学检验对PR-IQA性能进行评估，分析了不同超参数设置对PR-IQA性能的影响。并将PR-IQA与基于单个CNN模型直接对原始失真图像进行NR-IQA的方法（BASELINE）以及8种经典的IQA算法进行对比实验。结果对比实验结果表明，基于3种不同图像恢复算法先验信息（双边滤波、非局部均值滤波、三维块匹配协同滤波）的PR-IQA模型性能优于所有对比IQA算法。并且相比BASELINE方法性能均有提升，其中PLCC平均提升12.56%，SROCC平均提升19.95%，RMSE平均降低22.77%。结论本文提出的PR-IQA方法能够充分利用图像恢复算法的先验信息，有效地预测医用CT图像质量。     

基于CT检查的正位定位像计算等效水直径

目的 研究基于CT检查的正位定位像计算等效水直径（Dw）的方法,用于计算CT检查的体型特异性辐射剂量（SSDE）。方法 利用GE Revolution CT和LightSpeed VCT设备,设置管电压为80、100、120 kV分别扫描直径为16 cm和32 cm圆柱形CT剂量体模,获取正位定位像和断层图像。根据断层图像的CT值的定义获得体模材料相对于水的衰减系数,用于计算剂量体模的体模厚度转换为等效水厚度,再对定位像的灰度值与等效水厚度进行线性拟合获得刻度曲线。利用CT剂量体模和22例胸腹部检查数据验证基于定位像计算Dw的方法。结果 基于定位像和断层图像计算CT剂量体模Dw的偏差小于3%。两种方法计算未成年人胸腹部CT检查的Dw变化趋势一致,计算胸腹部CT检查中间层面的Dw和所有断层Dw均值的偏差分别小于6.6%和7.5%。结论 利用CT正位定位像和断层图像刻度定位像的灰度值与等效水厚度,建立基于定位像计算Dw的方法,可用于快速 计算SSDE。     

基于模糊决策的肝纤维化CT图像分类方法研究

提出一种基于 K近邻法的模糊决策的肝纤维化 CT图像分类方法.对提取的图像频域特征向量用模糊加权 K近邻法进行分类,其中引入隶属度函数对由于各种噪声和扫描参数的变化引起的特征值的不确定性进行描述.本研究结果表明模糊技术的应用提高了分类器的识别率和鲁棒性.