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。

基于二维最大熵阈值的SAR图像分割算法

本文针对复杂陆地SAR图像,提出改进的图像二维最大熵阈值分割法,在检测门限的判别函数中引入加权系数。由于加权系数的引进,增强了模型对复杂陆地SAR图像的适应能力,提高了图像分割的精度,降低了漏警率和虚警率,取得了较好的分割效果。

基于车载CCD序列影像的建筑立面纹理映射

在车载LIDAR系统中,CCD相机系统侧重于获取精度的建筑物立面信息,非常适用于城市建筑物模型的快速构建。使用二维最大熵阈值分割对最佳影像进行有效地快速分割,采用Hough算子检测纹理边界,并利用点特征对纹理轮廓和模型轮廓进行匹配纠正。实验证明,该方法简单、快速,适合于大范围城市建筑物立面纹理映射。