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朱文婕 《安徽科技学院学报》2011,25(3):39-42
图像分割是图像分析和处理的关键步骤,医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域。本文讨论了医学图像分割的目的和意义,对医学图像分割的常用技术进行了研究。 相似文献
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图像分割是对图像进行分析和理解的基础，彩色图像由于较灰度图像具备更多的视觉信息而越来越受到人们的关注．对彩色特征空间的选取，以及近年来通过结合模糊数学、马尔可夫随机场、神经网络、遗传算法、小波分析等特定理论工具和模型的彩色图像分割方法和策略进行了介绍． 相似文献
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文章采用粗集约简理论对分割后的区域特征进行约简，以降低特征向量维数；同时利用等价类划分思想对分割后的区域进行分类，使图像更容易理解和识别。 相似文献
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文章研究了CD4细胞图像的预处理方法,分析了CD4显微图像的特点,对CD4细胞显微图像背景校正、图像增强与图像分割进行分析,比较分析了KSW熵、OTSU(最大类间差)及最小误差等三种图像分割方法的特点,其中,KSW熵法较好地实现了对CD4显微图像中背景和待检测目标之间的分割。 相似文献
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由于micro CT图像的成像原理和组织特性导致的多样性和复杂性,针对小鼠CT图像,单一的图像分割方法难以取得良好的分割结果。结合当前医学图像分割方法,提出将阈值分割和基于Amira软件的交互式分割相结合的方法。针对不同的器官组织,根据对象灰度特征、形状、空间分布以及边缘分布等信息,使用不同的分割方法及工具进行逐一分割,最后将不同的器官融合成完整的分割后CT图像。该半自动交互式分割方法结合了两者的特点,可实现小鼠CT图像的准确分割。 相似文献
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图像分割技术在昆虫识别中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
以浙江省66种重大检疫性害虫为研究对象,采用Otsu算法实现昆虫图像的分割,取得了较好的效果.首先对昆虫图像进行灰度化处理,加快分割速度,再对灰度图像进行中值滤波,去除大部分噪声,最后,用Otsu算法对灰度化和中值滤波后的昆虫图像进行分割.针对存在的不足,运用数学形态学方法进行修正.首先利用数学形态学中的膨胀和腐蚀运算对昆虫图像进行增强,然后运用Otsu算法对图像进行分割.实验结果表明,将Otsu算法与数学形态学方法结合起来能够有效地提取昆虫图像. 相似文献
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在软骨细胞自动分割计量系统的分割部分中，用Ostu法初步分割图像后，对轻度粘连细胞采用了形态滤波处理，利用细胞核信息进一步细化分割粘连较多的细胞，获得了较好的效果。 相似文献
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几种经典活动轮廓图像分割模型综述 总被引：1，自引：0，他引：1
图像分割是将图像进行特征提取的关键技术。图像分割算法研究成果较多,活动轮廓模型是图像分割获取边缘信息的重要方法。阐述了几种经典的活动轮廓方法,通过大量仿真实验对几种方法进行比较,指出现阶段图像分割遇到的问题并展望其研究趋势。 相似文献
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杨新 《上海大学学报(英文版)》2008,12(3):240-248
Medical diagnosis software and computer-assisted surgical systems often use segmented image data to help clinicians make decisions. The segmentation extracts the region of interest from the background, which makes the visualization clearer. However, no segmentation method can guarantee accurate results under all circumstances. As a result, the clinicians need a solution that enables them to check and validate the segmentation accuracy as well as displaying the segmented area without ambiguities.With the method presented in this paper, the real CT or MR image is displayed within the segmented region and the segmented boundaries can be expanded or contracted interactively. By this way, the clinicians are able to check and validate the segmentation visually and make more reliable decisions. After experiments with real data from a hospital, the presented method is proved to be suitable for efficiently detecting segmentation errors. The new algorithm uses new graphic processing uint (GPU) shading functions recently introduced in graphic cards and is fast enough to interact on the segmented area, which was not possible with previous methods. 相似文献
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最大类间距离法已经被证明是一种较好的阈值化方法[1],但在用于双阈值或多阈值分割时存在实现效率较低等问题,而遗传算法高效的随机搜索能力正好能弥补其不足.根据脑部图像分为灰质、白质等三类的特点,通过把遗传算法引入最大类间距离法来实行对脑部图像的分割,实验验证取得了较好的分割效果. 相似文献
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为了解决脑核磁共振图像中的灰度不均匀现象,提出了一个基于两相的脑图像分割模型．该模型在图像局部熵基础上融合局部高斯信息和全局信息的两相水平集来拟合图像信息,同时采用一种新的简单有效的初始化方法,进行脑灰质、脑白质、脑髓液分割．实验结果表明,该模型能有效地对脑灰质、脑白质、脑髓液进行分割,同时提供准确光滑的目标边界,解决了CV模型等对灰度不均匀图像分割失败的问题． 相似文献
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由于亮度的相似性,带病灶眼底图像的视盘分割通常会受到亮病灶干扰。现有的视盘分割方法对正常的视网膜眼底图像具有较好的分割效果,但是在带病灶的眼底图像中表现不佳。在医学图像数据样本有限的情况下,U-Net网络能实现少样本训练生成较好的分割结果。提出一种将残差结构与U-Net网络融合的视盘分割方法。残差模块的跳跃连接能将浅层特征传递给更深一层网络,实现浅层特征的重复使用,增强了图像细节学习。将该方法在两个公开数据集Messidor和Kaggle上进行验证,在干扰较多的Kaggle数据集上,其AUC和MAP分别达到0.952 1和0.838 8,证明该方法可同时学习图像细节特征和全局结构特征,能更好地区分眼底视盘与亮病灶。 相似文献
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A method of medical image segmentation based on support vector machine （SVM） for density estimation is presented. We used this estimator to construct a prior model of the image intensity and curvature profile of the structure from training images. When segmenting a novel image similar to the training images, the technique of narrow level set method is used. The higher dimensional surface evolution metric is defined by the prior model instead of by energy minimization function. This method offers several advantages. First, SVM for density estimation is consistent and its solution is sparse. Second, compared to the traditional level set methods, this method incorporates shape information on the object to be segmented into the segmentation process. Segmentation results are demonstrated on synthetic images, MR images and ultrasonic images. 相似文献