基于Chan-Vese模型的面向多核CPU和GPU的人脸轮廓提取并行算法

针对人脸轮廓提取中Chan-Vese模型计算量大、分割速度缓慢等问题,采用开放计算语言(OpenCL)并行编程模型,提出了一种基于图形处理器(GPU)和多核CPU加速的并行算法。该算法首先将模型的框架进行重构,消除模型中的数据依赖关系;然后,利用开放计算语言对算法进行并行化以及相应的优化。实验结果表明,与单线程算法相比,在NVIDIA GTX660和AMD FX-8530下达到了较高的加速比。

基于FVFACM的JV肺结节分割

对几种活动轮廓模型肺结节分割方法进行了改进,使用图像中每一个像素点的模糊隶属度代替传统模型的灰度信息,构造模糊速度函数,将该函数替代传统轮廓模型中基于梯度信息的停止函数。

一种新的处理非封闭图像表面的三维表面提取算法研究

对皮下组织表面 ,例如表皮·真皮组织交界面进行定性和定量的检测已经越来越成为医学、生物学等诸多学科中有关人体皮肤的课题中不可或缺的重要研究手段 在利用计算机自动检测皮下组织表面的过程中 ,涉及到的一个关键问题就是如何从图像中提取边界成分 动态边界模型 (snake)作为一种边界提取算法被广泛地应用于这类问题中 在这个算法的基础上 ,提出了可以从断层图像中将对象的三维表面提取出来的算法———动态开放表面模型 并应用此算法开发了一套皮下组织表面自动提取重建系统 通过对共焦点显微镜断层图像处理的实验 。

基于主动轮廓模型的中耳图像分割

目的使用主动轮廓模型进行中耳图像分割,探讨适合中耳图像分割的方法。方法将传统的梯度外力、梯度加压力及梯度矢量流外力应用于主动轮廓模型,分别对砧骨、锤骨、砧骨和锤骨间的共享狭窄面及鼓膜等图像进行图像分割,比较图像分割的结果,选择收敛速度快、分割结果准确的方法。结果当初始化模型非常贴近边缘时,应用梯度或梯度矢量流外力均获得了较好的分割结果;当初始化模型距离边缘较远时,应用梯度外力分割失败,而应用梯度矢量流外力得到了快速而准确的收敛结果;对于鼓膜图像的分割,应用梯度外力和梯度矢量流外力均易越界,应用梯度加压力得到了较好的分割结果。结论对于简单的图像,梯度外力和梯度矢量流外力均能得到较好的分割结果;对于较复杂及边界凹陷的图像,梯度矢量流外力的分割效果明显好于其他外力;对于纤细图像应用梯度加压力的外力更容易控制模型越界的现象。