医学图象中模糊边界的提取

本文提出了一种基于模糊数字拓扑的方法来实现医学图象中模糊对象的提取。该方法根据所给定的物体和边缘特征信息将原始医学图象转换到模糊连通空间 ,获得模糊边界。对复杂形状的对象还提出了模糊边界逐步改进和优化的算法。最终可以跟踪出满足实际需要的连通、平滑及优化的物体轮廓线。

新的超声立体视觉数据增强技术

针对超声成像噪声大、数据质量严重退化的特点,提出了一种新颖的非稳定度度量算法,该算法通过加强图像变化较大的部分来实现超声数据的增强。给出了输入信号信噪比不同情况下非稳定度算子与Deriche算子的输出仿真结果;通过兔子肝脏和12周胎儿的实际数据计算,得到了二者经非稳定度算子处理前后的超声立体视觉图像。研究结果表明,非稳定度数据增强技术对噪声不敏感,通过对比处理前后的图像可清晰地看出非稳定度算子能够有效地改善超声立体视觉成像的质量。