利用Delphi 6实现拉普拉斯高斯边缘检测算法

本文描述了拉普拉斯高斯边缘检测算法结合算法在Delphi6编程环境下对BMP 格式的灰度图像进行了边缘检测处理,从而体现其优越性。

基于LOG算子边缘检测算法的冠状动脉CT血管造影图像质量优化研究

目的:探讨拉普拉斯-高斯(LOG)边缘检测算法在优化冠状动脉CT血管造影(CCTA)图像质量中的应用价值。方法:选取在医院放射科行CCTA检查的100例患者,将CCTA检查的曲面重建(CPR)图像主观检测数据纳入对照组,LOG算子边缘检测数据纳入观察组。以容积再现(VR)图像为参照标准,对比两组冠状动脉狭窄程度的诊断准确性和分段的质量评分。结果:对100例患者经VR影像诊断,确诊为轻度狭窄67例(占67%),中度狭窄24例(占24%),重度狭窄9例(9%)。对照组诊断的真阳性率低于观察组,组间轻度、中度和重度狭窄真阳性率比较,差异均有统计学意义(x2=4.107,x2=5.400,x2=5.143;P<0.05);对照组右冠状动脉、左回旋支动脉、左前降支和冠状动脉的质量评分低于观察组,组间差异均有统计学意义(t=2.126,t=2.333,t=2.183,t=2.762;P<0.05)。结论:LOG边缘检测算法可提高冠状动脉CCTA图像的清晰度和血管边缘锐利度,血管边缘信息连贯且对比度高,其在优化CCTA图像质量中具有较高的临床应用价值。

三维块匹配波域调和滤波图像去噪

针对当前图像去噪算法缺乏对整体结构的分析以及运算量过大的不足,提出了一种利用波域调和滤波扩散模型改进BM3D去噪技术的新算法。首先,利用传统的欧氏距离法将相似二维图像块合并,得到三维数组,再将联合滤波后的三维数组进行逆变换,得到图像的预估计数据。其次,通过小波分解变换提取预估计图像中的高频部分进行滤波,为避免边缘模糊,引用拉普拉斯高斯算法构建新算子并将其代入扩散模型。最后,进行小波重构,以得到原始图像的最终逼近,从而均衡运算速度和去噪性能,保护图像完整的结构信息。实验结果表明,新算法的去噪性能优异,内部信息保护更具完整性,运算速度合理,有利于实际应用。

基于CNN双路特征融合模型的秀丽隐杆线虫寿命阶段分类研究

秀丽隐杆线虫(C.elegans)由于其有着寿命较短和人类基因高度同源的特点,作为一种被优秀的模式生物,被广泛应用于多种人类健康和疾病模型的研究中。为了准确测定当前线虫所处于的寿命阶段,论文提出了一种基于CNN双路特征融合模型的的秀丽隐杆线虫寿命阶段分类方法。首先,利用卷积神经网络分类模型对线虫图像进行特征提取;同时使用快速傅里叶变换、LoG算子等图像处理算法得到荧光蛋白亮斑坐标,然后根据坐标信息计算得到荧光蛋白亮斑聚集度信息;最后,将前两步得到的特征拼接通过分类器得到分类结果。实验结果表明,论文方法能够准确、有效地对线虫寿命阶段进行分类。