基于二维最大熵阈值分割的钙化点检测算法

在数字乳腺X线图像中,钙化是早期乳腺癌的重要征象之一。为了提高钙化点检测的准确度及降低检测的假阳性率,提出了一种结合数学形态学滤波和二维最大熵阈值分割的钙化点检测算法。算法首先采用top-hat算子对图像的背景进行抑制,然后利用二维最大熵阈值分割算法得到可疑钙化点区域,最后采用SVM分类的方法去除假阳性区域,得到最终的钙化点检测结果,并采用MIAS乳腺影像库进行仿真实验,钙化点检测的敏感性为94.6%,假阳性率为10.5%。实验结果表明,方法对钙化点的定位精确,具有较高的检出率及较低的假阳性率。

小波阈值法在图像去噪领域的应用研究

小波阈值法在图像去噪领域已经成为热门的研究方向,为了使人们能对小波阈值法有概括性的了解。在对小波阈值法现有技术的优缺点进行分析的前提下,总结出小波阈值法在图像去噪领域的三个主要研究方向,即阈值选择的自适应性,小波系数的分布模型,以及防止Gibbs振荡,并探讨了小波阈值法在图像去噪领域的发展方向。